个人简介： 西安电子科技大学 教授，博导。国家级青年人才、陕西省青年人才、教育部霍英东青年基金获得者等。分别于2008、2014年获得西安电子科技大学学士、博士学位，2019年破格晋升教授。主要研究高质量成像及图像智能处理，如事件相机成像系统设计、图像质量增强、图像质量评价、目标检测识别等。已发表学术论文100余篇，其中近五年发表National Science Review, Adv. Sci., IEEE TPAMI、IEEE TIP、CVPR、ACM-MM等中科院一区SCI或A类会议论文50余篇，两次获国际会议论文奖。主持国家部委项目、国家自然基金项目、科技部重点研发课题、教育部联合基金青年人才类等十余项（合计主持经费三千余万）。获国家自然科学二等奖、陕西省自然科学一等奖等荣誉。

报告题目： 大模型时代的智能信息获取

报告摘要： 受困于传统技术在语言理解、知识表示、推理规划等方面的能力不足，信息获取方法和技术在过去很长时期内停滞不前。大模型对于上述难题提供了统一的解决方案，全新的智能信息获取技术正在兴起。本报告将对我和团队在该方向的研究工作进行介绍。

个人简介： 文继荣，教授，中国人民大学高瓴人工智能学院执行院长，曾任微软亚洲研究院高级研究员和互联网搜索与挖掘组主任，入选国家高层次人才计划。长期从事人工智能和大数据领域的研究工作，至今已在国际著名学术会议和期刊上发表论文500余篇，论文总计被引用40000余次。近年来专注大模型的研发，带领团队研发了第一个中文多模态大模型“文澜”和有自主知识产权的“玉兰”系列大模型。

报告题目： AI4S新引擎：融合知识的AIGC加速范式变革

报告摘要： 随着大模型技术的持续突破，生成式人工智能（AIGC）展现了强大的能力。本报告将主要介绍团队在AIGC如何加速科学研究的范式变革上取得的探索成果，具体包括：使用AIGC的重建能力，重建高质量的图象和视频，实现面向人眼“看的清”；使用AIGC的编辑能力，编辑图象和视频的特征图，实现面向机器“算的准”；使用AIGC的衍生能力，生成高质量的合成数据，解决数据的长尾问题，实现面向模型“训的好”，相关成果在智能制造和智慧医疗等领域得到了较好应用。

个人简介： 颜波博士，复旦大学计算机科学技术学院教授/博士生导师、教育部长江学者。现任计算机科学与技术一级学科负责人、上海市图像图形学学会副理事长。至今以第一作者/通讯作者在Nature Methods、Nature Biomedical Engineering、Engineering、IEEE Trans.等国际期刊和CVPR、ICCV、IJCAI等CCF A类会议发表论文80 余篇。先后获得国家自然科学基金联合重点基金／面上基金／青年基金（B类和C类）、华为基金等多项省部级项目和企业合作项目的资助。项目相关成果在品牌旗舰手机、公安系统和三甲医院得到了较好应用，取得了良好的社会经济效益。

报告题目： 生成式模式识别的若干进展

报告摘要： 判别式和生成式是模式识别的两种基本范式。生成式模型以往被认为是走了“弯路”，在实际应用中也往往不占优势。但随着深度生成式模型的颠覆式进展，生成式方法的潜在优势被激发出来。该报告将介绍最新的一些进展，包括利用深度生成模型提升数据利用效率、对抗鲁棒性等。

个人简介： 朱军，清华大学计算机系Bosch AI教授、IEEE/AAAI Fellow、清华大学人工智能研究院副院长，曾任卡内基梅隆大学兼职教授。主要从事机器学习研究，担任国际著名期刊IEEE TPAMI的副主编，担任ICML、NeurIPS、ICLR等资深领域主席和最佳论文评审委员等。获中国青年科技奖、中国科协求是杰出青年奖、陈嘉庚青年科技奖、科学探索奖、ICLR国际会议杰出论文奖等，入选国家领军人才。

报告题目： 用AI重构效率科研：高质量信息智能获取与生成

报告摘要： 在人工智能技术迅猛发展的背景下，科研领域正面临信息爆炸与效率瓶颈的双重挑战。以计算机视觉为例，每日新增数百篇学术论文远超人类阅读极限，如何从海量数据中精准获取高价值信息并加速知识转化，成为推动科研创新的关键问题。本报告聚焦生成式大模型与多模态技术融合下的科研范式革新。通过构建多模态大模型框架，可深度融合文本、图像、代码等异构数据，实现深层次语义理解与跨模态关联挖掘，从而识别核心科研趋势与高影响力成果。进一步结合生成式AI技术（AIGC）对关键内容进行动态摘要生成，大幅降低冗余信息处理成本。本报告旨在为智能时代科研信息处理提供新思路，通过AI技术重构知识获取、整合与生成的全链路，助力科研工作者以更低成本、更高精度聚焦核心创新，推动可持续科研生态的构建。

个人简介： 程明明，南开大学杰出教授，媒体计算团队学术带头人。主持承担了国家杰出青年科学基金、优秀青年科学基金项目、科技部重大项目课题等。他的主要研究方向是人工智能、计算机视觉和计算机图形学，在SCI一区/CCF A类刊物上发表学术论文100余篇（含IEEE TPAMI论文40余篇），论文谷歌引用6万余次，单篇最高引用5千余次，多次入选全球高被引科学家和中国高被引学者。技术成果被应用于华为、国家减灾中心等多个单位的旗舰产品。获得教育部自然科学一等奖2项、其他省部级科技奖2项。培养的4名博士生获得省部级优秀博士论文奖。现担任天津市视觉计算与智能感知重点实验室主任、中国图象图形学学会副秘书长、天津市人工智能学会副理事长和顶级期刊IEEE TPAMI, IEEE TIP和《中国科学：信息科学》编委。

报告题目： 面向内容的低代价信号处理方法

报告摘要： 信号处理最终目的是对信号中的内容感知、认知和理解。由于缺乏对信号内容的数学刻画，当前的信号处理不直接面向内容而是面向信号外形（波形或结构）。为了保证在信号处理过程信息内容保真，采取了信号波形保真原则，导致需要的传输和处理资源耗费过大。因而在有些领域难以承担或者由于物理机制原因无法提供足够的资源有用信号处理。本报告介绍了本人在面向信号内容的信处理方法上一些研究进展。从信号外形到内容始终存在一个语义鸿沟。首先用数学刻画了语义，基此，给出了信号内容刻画方法，并介绍了高效的信号内容保真编码和解码方法。

个人简介： 石光明长江学者，鹏城实验室副主任，西安电子科技大学教授，博士生导师。先后任西安电子科技大学国家工科电工电子教学基地主任，电子工程学院副院长，科学研究院常务副院长兼基础科研处处长，西安电子科技大学副校长。2012年入选国家级人才。现为IEEE Fellow、IET Fellow、中国电子学会会士、中国指挥与控制学会人机交互与虚拟现实专委会主任委员，中国电子学会智能人机交互委员会副主任委员，中国人工智能学会脑科学与人工智能专委会副主任委员。陕西省教学名师。陕西省电子学会副理事长。主持国家基础加强和国自然重点项目，牵头荣获国家自然科学二等奖1项、省部级科学技术一等奖3项；牵头荣获国家级教学成果二等奖1项，参与荣获国家级教学成果二等奖2项；提出了语义通信的基本框架和国际首个语义通信参考架构标准并获批立项。

吴金建

西安电子科技大学

jinjian.wu@mail.xidian.edu.cn