报告题目：哈希学习及大数据应用
报 告 人：沈肖波 教授
单 位：南京理工大学
时 间：2019年06月21日周五下午2:00
地 点：中心楼二楼教育部重点实验室会议室
邀请人/主持人：魏海坤 教授
欢迎各位老师和研究生参加！
报告摘要：
随着互联网、云计算、物联网以及社交媒体的迅速发展，各行各业积累的数据都呈现出爆炸式增长趋势，我们已经进入大数据时代。在大数据时代，如何有效利用大数据是大数据研究的关键内容之一。哈希学习技术通过将数据表示成二进制码的形式，不仅能显著减少数据的维度以及存储，同时提高学习系统的效率。本次报告回顾我们在哈希学习领域的最新研究成果，并展示其在多个大规模任务上的应用，包括多媒体检索、跨模态检索、多标记分类、网络嵌入学习等。
报告人简介：
沈肖波，博士，教授。主要的研究兴趣为多视图学习、多标记学习、哈希技术、网络结构嵌入的理论与算法研究。分别于2011年、2017年在南京理工大学获得工学学士学位、博士学位。2015年至2016年在昆士兰大学、悉尼科技大学以研究助理身份从事科研工作，2017年至2018年在南洋理工大学开展博士后研究工作，于2018年入选南京理工大学“青年拔尖人才选聘项目”。已在国际期刊或会议发表30篇左右论文，包括TNNLS、TIP、TCYB、AAAI、IJCAI、ACM MM等。目前担任多个国际期刊的审稿人和会议的程序委员会，包括TNNLS、TIP、TCYB、NIPS、ICML、CVPR、ICCV、AAAI、IJCAI等。担任TNNLS关于“Structured Multi-output Learning: Modelling, Algorithm, Theory and Applications”的客座编委，共同组织ACML 2018以及IJCAI 2019的“Multi-output Learning”的workshop。
