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學(xué)術(shù)信息:  前沿科學(xué)報告(八百二十三)
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報告主題:Light-weight Networks for Abdominal Image Segmentation

人:Asoke K. Nandi 教授

報告時間:2023426日下午1600-1800

報告地點:電智學(xué)院2B-206


歡迎廣大師生踴躍參加!



科技處 前沿院 電子信息與人工智能學(xué)院

2023424

報告人簡介

Nandi院士在物理學(xué)、統(tǒng)計信號處理、機器學(xué)習(xí)和生物醫(yī)學(xué)信號處理方面均做出了開拓性的理論研究,并在基因組的信號處理和腦電信號處理應(yīng)用方面做出過巨大貢獻(xiàn)。Nandi院士畢業(yè)于享譽世界的劍橋大學(xué)圣三一學(xué)院,畢業(yè)后留校任教。1983年,Nandi院士與同組研究人員共同發(fā)現(xiàn)了三個基本的粒子被命名為W+, W- Z0,該發(fā)現(xiàn)于1984年獲得了諾貝爾物理學(xué)獎(該獎授予Nandi院士所在研究組的兩位教授)。在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,針對特征選擇難題,Nandi院士發(fā)現(xiàn)特征是影響分類器設(shè)計及性能的重要因素。傳統(tǒng)的特征選擇算法,如順序前序選擇,順序后序選擇,均以線性映射的方式將原始特征空間映射到一個新的特征空間。然而,線性映射的無效性導(dǎo)致最終的分類器性能較低。針對這一問題,Nandi院士發(fā)明了基于非線性映射的特征選擇方法,并將其成功應(yīng)用于多個研究領(lǐng)域,該成果獲得了IEEE海因里希·赫茲獎。Nandi院士首次證明了循環(huán)平穩(wěn)性在震蕩數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用,并因此獲得了英國the Water Arbitration Prize獎。Nandi院士也是最早將機器學(xué)習(xí)方法(聚類算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),支持向量機和遺傳編程)引入到基因數(shù)據(jù)分析中的先驅(qū)之一。



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