第四届
学院—河工大青年学者论坛
主办单位
皇冠9393体育平台
河北工业大学人工智能与数据科学学院
学院机器人与信息自动化研究所
天津市智能机器人技术重点实验室
2019年12月1日
论坛日程
论坛时间:2019年12月1日(周日)上午8:50-12:10。
论坛地点:学院津南校区人工智能北楼二层多功能厅212室
时间 |
报告题目 |
报告人 |
报告人单位 |
08:50-09:00 |
开幕式 |
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09:00-09:30 |
基于切削振动监测的骨外科手术机器人动态环境感知 |
代 煜 |
学院 |
09:30-10:00 |
时滞神经网络的稳定性分析与同步控制 |
丁三波 |
河北工业大学 |
10:00-10:30 |
深度学习在拉曼光谱识别和定量分析中的应用 |
刘进超 |
学院 |
10:30-11:00 |
欠驱动船用起重机非线性控制方法研究 |
钱彧哲 |
河北工业大学 |
11:00-11:30
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细胞工程系统用于血管生成细胞的表征和操作 |
杜 月 |
学院 |
11:30-12:00 |
基于机器学习的影像遗传学关联分析及应用 |
郝小可 |
河北工业大学 |
报告摘要
报告1:基于切削振动监测的骨外科手术机器人动态环境感知
报告人简介:代煜,分别于2002年,2004年及2009年在哈尔滨工业大学自动化测试与控制系获得工学学士,硕士,博士学位。2009年7月进入学院工作,2018年8月至2019年8月在美国约翰霍普金斯大学怀挺工程学院做访问学者。目前的研究方向为面向手术机器人的智能感知技术,手术机器人导航及运动控制。目前是IEEE会员,担任中国仪器仪表学会机械量测试仪器分会理事。
报告摘要:骨外科手术机器人常用于完成骨组织的钻孔和磨削操作,为了防止高速旋转的刀具对重要组织的损伤,在手术过程中需要对骨组织及其周围软组织的状态进行辨识。骨切削过程中,刀具与骨组织之间会产生自由振动、受迫振动或自激振动。研究模拟手术医生的触听觉信息处理机制,通过获取、处理和识别骨钻孔和磨削过程中的受迫振动信息,实现环境感知,从而能够完成精细的手术操作。
报告2:时滞神经网络的稳定性分析与同步控制
报告人简介:丁三波,讲师,博士生导师,河北工业大学“元光学者”启航岗A。2018年7月毕业于东北大学信息科学与工程学院,主要研究时滞神经动力系统的稳定性分析与综合、复杂动态网络的同步控制等问题。目前已经发表SCI论文15篇,其中IEEE Transactions 系列会刊一区论文6篇,有3篇曾入选ESI高被引论文。按最新影响因子计算,所有发表SCI论文的影响因子累加和为97.8。获得张嗣瀛院士教育基金优秀博士奖学金,辽宁省优秀毕业生,东北大学校优秀博士学位论文。
报告摘要:神经网络是研究人工智能的关键理论和技术基础,是实现智能自动化的有效工具。当前,神经网络在图像处理、模式识别、记忆存储、优化分析等方面存在广泛的应用。稳定是神经网络得以应用的前提。本报告首先针对神经网络的时滞稳定性问题,介绍提出的柔性终端法和多积分处理方法;其次,针对时滞神经网络的混沌同步问题,探讨如何在网络化的通讯环境中构造有效的控制器,实现同步稳定性。
报告3:深度学习在拉曼光谱识别和定量分析中的应用
报告人简介:刘进超,博士,皇冠9393体育平台副教授。2012年于丹麦科技大学(DTU)取得机器视觉方向博士学位,同时获得丹麦政府科学创新高教部工业博士学位。博士毕业后赴英国VM公司任职,作为核心成员研发英国基于AI的新一代人脸合成系统。新系统占英国国内市场的70%, 同时被美国、加拿大、澳大利亚、法国等十多个国家的警察局及其他执法机关广泛采用。作为技术主持人(technical lead)参与英国创新署、丹麦科技创新局等资助的多项研究项目,包括基于先进机器学习技术和光谱分析的管制物品如爆炸物、毒品等检测和高价值制药过程优化等。在相关领域以第一作者发表论文十多篇。2019年加入皇冠9393体育平台。研究方向为机器(深度)学习、机器视觉、AI+交叉学科、光谱分析、智能硬件等。
报告摘要:拉曼光谱能够反映物质的分子结构、振动模式等信息,是研究分子结构的重要手段,被誉为识别各种物质的“分子指纹”,在爆炸物,毒品等管制物品检测,细菌检测,化工,生物制药,医疗诊断等中有广泛的应用。传统拉曼光谱分析技术存在精度不够高,抗噪声能力弱,甚至不同制造商的识别分析软件和光谱数据不能通用等问题。近年来深度学习被引入了光谱分析中,大幅提升了现有应用的精度和鲁棒性,也催生了大量新应用。本报告围绕这一进展讨论深度学习在光谱分析识别中的应用。
报告4:欠驱动船用起重机非线性控制方法研究
报告人简介:钱彧哲,女,博士。2019年6月毕业于学院机器人与自动化研究所,获得控制科学与工程,工学博士学位,随后于2019年8月进入河北工业大学人工智能与数据科学学院任教。博士期间师从方勇纯教授,长期从事船用起重机系统非线性控制方法的设计与研究,作为主要研究人员完成国家级科研项目2项,发表SCI/EI期刊论文10余篇,其中包括控制领域顶级期刊Automatica、顶级会议CDC等,并曾获2016年WCICA国际会议最佳应用论文奖。
报告摘要:作为一种常用的海洋运输工具,船用起重机被广泛应用于海上作业补给、海下救助打捞、桥梁工程建设等多个工程领域,且具有操作灵活性高、空间适应能力强等诸多优势。然而,由于该系统属于一类典型的欠驱动系统,即独立控制输入维数少于待控自由度个数,同时易受到海浪、海风等复杂外部干扰的影响,其高性能自动控制问题极具挑战性。在本汇报中,将首先介绍船用起重机系统的控制问题及研究现状,随后,简要介绍汇报人在其防摆定位、抗干扰控制等方面取得的进展。最后,将针对汇报内容,与大家进行交流与探讨。
报告5:细胞工程系统用于血管生成细胞的表征和操作
报告人简介:杜月博士目前是皇冠9393体育平台的讲师。她获得新加坡国立大学的博士学位,哈尔滨工业大学和东北农业大学的硕士和学士学位。 她曾在美国俄克拉荷马大学从事两年的博士后研究。 杜月博士在工程细胞表征和微操作机器人领域进行了广泛的研究,其中在基础和应用研究中均取得了丰硕的成果。 她曾参与由美国国立卫生研究院(NIH),新加坡-麻省理工学院研究院(SMART),新加坡科技局(A * STAR)和中国国家自然科学基金资助的项目。 她在国内外著名的期刊和会议论文集上发表了近10文章。
报告摘要:细胞工程化系统以开发针对人类疾病的新疗法为目的,为实现探索细胞功能机制以及系统地控制细胞行为开辟了新机会。我们将介绍一种可行的细胞工程系统,该系统结合高聚焦磁镊,原子力显微镜(AFM),微流体芯片(microfluidic device)应用,微球图像测速(PIV)和细胞力重建(TFM)执行微操作和搭建细胞力学性能的模型。 通过调控细胞感应的细胞外基质(ECM)刚度,表征内皮细胞行为,即在可控的外力条件下测定细胞与ECM的机械互动行为,细胞粘附和迁移行为。 实验结果验证了在微米/纳米级精度上探测和调控细胞的可行性。
报告6:基于机器学习的影像遗传学关联分析及应用
报告人简介:郝小可博士,河北工业大学人工智能与数据科学学院讲师,硕士生导师,校聘“元光学者”。分别于2012获得南京信息工程大学硕士学位,于2017年获得南京航空航天大学博士学位,2015年在美国印第安纳大学医学院进行访问学习。研究领域包括机器学习、模式识别、影像遗传学。主持国家自然科学基金青年项目1项、中科院自动化所国家重点实验室开放课题1项。在领域内会议和期刊上发表学术论文20余篇,其中第一作者论文包括MICCAI、ISMB/ECCB、PSB、Bioinformatics、MedIA、IEEE TCBB、Neuroinformatics、Scientific Reports、自动化学报等。多次参加国际、国内会议做报告,多次获得Travel Award。目前担任中国图学学会大数据专业委员会委员、CCF YOCSEF天津分论坛学术秘书。
报告摘要:影像遗传学是一个新兴的数据科学领域,其研究目标是对影像学和基因组学数据进行综合分析,以提供对生理的表型特征和遗传机制的新见解,并促进新的诊断、治疗和预防方法的发展。然而,由于这些数据具有复杂性,该领域面临着重大的计算和生物信息学挑战。本报告以阿尔茨海默病神经影像数据ADNI项目为例,探讨该领域的基本概念、传统机器学习方法及应用。
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