报 告 人：严骏驰 [上海交通大学]

报告时间：2020年10月22日 (周四)   13:00 - 16:00

报告地点：上海大学嘉定校区1-333（腾讯会议ID：860 257 8909）

邀 请 人：李晓强

报告摘要

本报告将介绍利用机器学习方法研究组合优化问题的研究背景和相关进展。特别将以图匹配问题为例，介绍基于机器学习的图匹配模型与算法，涵盖二图匹配、多图匹配、超图匹配等场景，并将介绍图匹配与聚类的协同学习等最新进展。

报告人简介：

严骏驰，现任上海交通大学计算机系长聘轨副教授，上海交通大学人工智能教育部重点实验室主任助理，主持国家科技重点研发、自然基金面上/青年等多个项目。当前主要研究兴趣为图与时序数据的机器学习，特别是组合优化问题的机器学习求解。加入上海交大之前，任IBM中国研究院主管研究员和复旦大学大数据学院校外导师。发表CCFA类论文60余篇，授权美国发明专利30项，连续两届被评为IBM全球发明大师。任CVPR Area Chair、CIKM Senior PC、IEEE TNNLS、Pattern Recognition、PRLetters等期刊责任客座编辑和IEEE ACCESS编委，中国图像图形学学会视觉大数据专委会副秘书长。曾任IBM美国沃森研究中心、日本国立情报学研究所等机构访问研究员。严骏驰也是CCF优博和ACM中国优博提名奖的获得者。