智能感知与城市计算前沿论坛在重庆大学召开

2018年5月25日，由中国计算机学会（CCF）主办，重庆大学计算机学院、重庆大学青年教师科协共同承办的“智能感知与城市计算前沿论坛暨2018重庆大学青年科协缙云论坛”在重庆大学A区主教学楼506会议室召开。

本次论坛邀请国内外知名学者共同探讨“智能感知与城市计算研究”相关课题。来自北京大学、浙江大学师生，和重庆大学计算机学院、电气工程学院、机械工程学院的师生，以及重庆市十余家大数据相关科技公司代表共百余人参加论坛。

论坛期间，专家学者们作“新型无线感知技术及人体行为识别”、“人机物智能融合”、“移动边缘计算”、“迁移学习与智慧城市”、“群智感知任务分配及激励策略”、“城市应急响应”等相关主题汇报。

北京大学教授张大庆提出一种定量刻画无线信号与人体活动之间的关系的新思路，首次将菲涅耳区衍射模型用于基于无线信号的非接触人体呼吸检测。

西南大学教授郭松涛在报告中讨论了将智能移动设备上的计算任务转移到边缘云计算系统上的问题，从而最小化智能移动设备的计算负载。

中国地质大学教授周长兵基于层次性的科学工作流描述特征，提出了一种考虑新型科学工作流的适配性评估机制。

香港科技大学研究员王乐业在会上探讨了如何在智慧城市开发中通过迁移学习技术缓解数据缺失的影响，从而让智慧城市服务在冷启动阶段即能达到较好的效果。

厦门大学陈龙彪助理教授以基于轨迹大数据的厦门市台风内涝自动监测工作为例，探讨移动行为大数据分析应用在城市应急响应中的新思路，并对目前在研的应急响应工作进行介绍和展望。

北京大学助理研究员王江涛从城市感知任务最优分配和社群行为识别和健康管理两方面着手，介绍了他在移动群智计算领域的研究。

解放军陆军勤务学院讲师向朝参提出可以从提升用户的参与便捷性、提高用户的参与积极性、扩大用户的感知规模性等三个方面来激励大量用户参与到感知任务。

重庆大学研究员张磊介绍迁了移学习的概念和方法，并讨论了几种基于视觉特征重建的无监督和半监督迁移学习模型以及一种深度网络自我对抗的迁移学习工作。

论坛为“智能感知与城市计算研究”领域研究专家搭建学术交流的桥梁与通道，发挥学科优势，营造浓厚的科研氛围，助力重庆大学“双一流”建设。

重庆大学科协供稿

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