***会议报告 1: 深度学习使能的程序理解***

 

【报告摘要】人类用其编写的软件告诉计算机如何解决现实问题。本报告介绍近年来在用深度学习技术提升软件开发效率方面的持续的探索,展示如何通过代码表示学习支持软件工程师的编程任务,如代码预测和补全、代码注释生成、代码克隆检测等。这些探索性工作展示了可以从程序代码学习到的知识,即可学习的隐性知识。虽然这些隐性知识不太容易用显式的方式表达出来,但却可以在编程任务间传递。报告最后对该领域未来研究进行了展望。

【报告人简介】

 

 

金芝,北京大学教授,973项目首席科学家。任北京大学高可信软件技术教育部重点实验室常务副主任。2006年获得国家杰出青年科学基金。兼任国务院学位委员会学科评议组成员(软件工程),中国计算机学会会士与常务理事,中国计算机学会系统软件专业委员会主任。任IEEE TSE/TR Associate Editor,《软件学报》执行主编,《计算机学报》副主编,Empirical Software Engineering编委。主要研究领域包括:软件需求工程、知识工程、和基于知识的软件工程等,主持973项目、国家重点研发项目、以及多项国家自然科学基金重点项目等。获教育部高等学校科学研究优秀成果奖科技进步一等奖1项,中国计算机学会科学技术奖技术发明一等奖1项。出版英文专著3部,中文编著1部,发表论文180余篇。

 

 

 

***会议报告 2***

【报告题目】待定

【报告摘要】待定

【报告人简介】

 

 

田奇教授目前是华为云人工智能领域首席科学家, 2018年6月-2020年3月担任任华为诺亚方舟实验室计算视觉首席科学家。田奇教授本科毕业于清华大学电子工程系,后赴美国伊利诺伊大学香槟分校学习,师从Thomas S. Huang教授获博士学位。后历任美国德克萨斯大学圣安东尼奥分校计算机系助理教授、副教授、和正教授(2002-2019),2010年获Google Faculty Research Award, 2017年UTSA校长杰出研究奖、2016年获评多媒体领域10大最具影响力的学者,并于2018年入选国家级领军人才创新项目。田教授也是教育部长江讲座教授、国家自然科学基金海外杰青,中国科学院海外评审专家。他是国际欧亚科学院院士、IEEE Fellow (2016)

 

田教授是IEEE TMM, TCSVT, TNNLS, ACM TOMM、Multimedia Systems Journal等多个期刊的Associate Editor。他拥有多项美国专利,在计算机视觉及多媒体方向顶级期刊及会议如IEEE TPAMI,IJCV,TIP,TMM,CVPR,  ICCV,ECCV,ACM MM上发表文章约630+余篇(包括174 篇IEEE/ACM期刊和171篇CCF A类会议文章),谷歌学术引用次数超过29500+余次,h指数为82,有7篇论文获最佳论文奖或者最佳学生论文。