学术讲座-厦门大学信息学院

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13 2025-06

【海韵讲座】2025年第20期-认证加密方案在多用户模型下的安全性分析

报告题目：认证加密方案在多用户模型下的安全性分析主讲人：张向阳上海交通大学博士报告时间：2025年06月17日（星期二）10:00-10:30报告地点：信息学院3号楼109会议室报告摘要：数据的机密性与完整性是构建安全可靠信息系统的两项基本属性。认证加密（Authenticated Encryption, AE）作为一种对称密码算法，能够同时满足这两项安全需求。目前，AE 方案已被广泛应用于多种主流网络安全协议中，例如 TLS、IPsec 和 WPA3 等。...
04 2025-06

【海韵讲座】2025年第19期基于人工智能与扩展现实的术中引导关键技术研究

报告题目：基于人工智能与扩展现实的术中引导关键技术研究主讲人：秦璟，教授，香港理工大学护理学院智慧健康研究中心主任，中科院香港多模态医学分子影像联合实验室港方主任，香港理工大学健康信息学课程主任。报告时间：2025年6月16日（星期一）10:30-12:30报告地点：厦门大学翔安校区西部片区1号楼108报告摘要：本报告将介绍基于先进人工智能与扩展现实的术中引导各项关键技术的最新研究成果，包括重要术中标志检测，术中跟踪算法，...
03 2025-06

【海韵讲座】2025年第18期 Some Developments in Density Ratio Estimation for Statistical Inference

主讲人：曾德炉华南理工大学电子与信息学院教授、博士生导师报告时间：2025年06月07日（星期六）11:00-12:00报告地点：信息学院6号楼 209报告摘要： Density ratio estimation is fundamental to tasks involving f-divergences, yet existing methods often fail under significantly different distributions or inadequately overlap supports, suffering from the density-chasm and the support-chasm problems. Additionally,...
03 2025-06

【海韵讲座】2025年第17期 Randomized Single-Layer Gaussian Process Neural Networks for Data Science Applications

主讲人： John W. Paisley Associate Professor of Dept of Electrical Engineering and member of Data Sciences Institute at Columbia University报告时间：2025年06月07日（星期六）10:00-11:00报告地点：信息学院6号楼 209报告摘要： This talk discusses applications of the random Fourier feature construction of the Gaussian process to some fundamental machine learning problems. This includes (1) interpretable ...
26 2025-05

【海韵讲座】2025年第16期人工智能辅助抗菌肽设计

主讲人: 江瑛芝香港中文大学（深圳）助理教授报告时间: 2025.05.27 9:00-12:00报告地点：3号楼302报告摘要：抗菌肽（Antimicrobial peptide, AMP）是由生物体产生以抵御病原体的重要防御因子，具有广谱抗病毒、抗菌、抗真菌等功能，且可作为免疫调节剂。随着抗微生物耐药性日益严峻，AMP 被认为是替代传统抗生素的重要候选。然而，AMP 的设计与筛选仍面临巨大挑战。本报告介绍了我们基于人工智能的新型方法（如基于深度森林框架的AMPActiPred）...
20 2025-05

【海韵讲座】2025年第04期 “2025 Light技术公益创造营”发布会圆桌论坛

作为国内最具影响力的技术公益实践平台之一，Light技术公益创造营始终致力于连接技术力量与社会需求，推动公益领域的数字化、智能化创新。过去四年，腾讯基金会联合超万名开发者，孵化了上百个技术公益解决方案，覆盖儿童教育、无障碍服务、生态保护等议题，为社会的可持续发展贡献了积极的力量。2025 Light·技术公益创造营由厦门大学教育发展基金会、腾讯公益慈善基金会联合主办，腾讯优图实验室、厦门大学人工智能研究院、腾讯云智能、腾讯技术公益联合承办，旨在连接更多元的力量，将AI技术应用到更多解决社会问题、创造社会价值的场景中。本届Light技术公益创造营面向高校学生群体，围绕AI+社会公益议题（不限方向），征集技术公益解决方案。希望通过发掘更多未来可期的学生群体力量，收获不同视角的公益创意思考；希望能与更多的同行者一起努力，让技术更好服务于人，让公益的光芒，照亮更多的角落。
20 2025-05

【海韵讲座】2025年第03期 Science and Technology Thesis Writing

以马来西亚理工大学为例，探讨科技论文写作理论与实践相结合的方法。在分析学生学术论文写作中存在的五个问题(选题过宽或过窄、偏离或偏离主题、不善于收集相关资料、不能合理选择相关资料、阅读分析效果不佳)的同时，结合教学实例总结出相应的解决方法。相应地，提出了大学生科技论文写作的五种策略：阅读练习、文献检索与利用训练、科技论文样本分析、专题写作练习和修改投稿练习。
20 2025-05

【海韵讲座】2025年第02期 Human-Level AGI by 2029? -- Three Viable Approaches

The Ai field has made tremendous progress in the last few years, and an increasing number of researchers and observers now believe the ambitious goal of AGI with capability at the human level or beyond may be achievable within years rather than decades. However, while LLMs and related deep neural models have shown great practical capabilities, there are reasons to believe they are not architecturally or dynamically capable of getting us all the way to human level AGI. In this talk I will present three approaches that I do believe have this capability: Biologically realistic brain emulation, hybrid neural-symbolic-evolutionary cognitive architecture, and self-organization via algorithmic chemistry. I will describe current work in all three of these directions,along with work in the OpenCog Hyperon project aimed at synthesizing the three approaches with each other and with LLMs for even more rapid progress.
20 2025-05

【海韵讲座】2025年第01期 Inertial Navigation – Theory, State-of-Art, and Future Trends

The series lectures provide a thorough knowledge and understanding of inertial sensors and their application in inertial navigation, existing inertial systems, new developments in strapdown technology. Practical aspects of inertial positioning definition of an operational inertial frame, inertial error models, Kalman filtering, state space formulation and the computation of the transition matrix, zero velocity updates; use of different observables, INS/GNSS integration, current research activities.
20 2025-05

【海韵讲座】2024年第70期 Feedforward 3D Generation from Sparse Views

In recent years, the 3D vision community has witnessed a significant shift towards Neural Radiance Fields (NeRF) and 3D Gaussian Splatting (3DGS) as primary focal points. These innovations have fundamentally transformed how we represent 3D space and learn these representations through deep learning techniques with 2D image supervision. Existing research in NeRF and 3DGS can be broadly categorized into per-scene and generalizable solutions. Per-scene approaches concentrate on optimizing 3D representations using numerous multi-view images, while generalizable solutions aim to learn from datasets containing diverse scenes, enabling models to generalize to new scenes with sparse views without necessitating retraining. This talk will present a series of advancements from our research group on generalizable 3D view synthesis, such as MatchNeRF, MVSplat, and MVSplat360 for improving generalizability in diverse scenarios.

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