6月14日下午，应bat365在线平台官网邀请，厦门大学纪荣嵘教授和浙江大学李玺教授在bat365官网进行了两场学术报告。报告会由汪萌副院长主持，来自bat365官网各个系所和其他兄弟院校的师生参加了此次报告会。

纪荣嵘教授介绍了近年来他领导研究团队在大规模媒体检索、深度学习建模与应用等领域的最新研究成果。在大规模检索部分，纪教授首先对哈希(hashing)方法的发展和现状做了简要介绍，并指出了当前众多方法的特色和局限性，进而介绍了一种面向排序的哈希模型构建方法。该方法不但被国际顶尖学术会议接受，并在国际竞赛上取得优异排名，也成功地应用于腾讯哼唱搜索之中。在深度学习模型构建部分，纪教授介绍了团队开发的一种深度神经网络压缩方法，并指出大规模深度神经网络可以在面向任务的前提下进行高效压缩或裁剪，可适用于移动电子设备端。

接下来，李玺教授介绍了近年来他在行人再识别、显著性检测和boosting学习三个方向上取得的研究进展。李玺教授通过总结行人再识别研究中存在的共同问题，指出在特征层面进行匹配学习的重要性，进而介绍了在此方向上他的最新研究成果。在显著性检测方面，李玺教授介绍了一种将深度神经网络和多任务学习结合的模型，该模型可在视觉显著性检测任务中取得非常优异的性能。在boosting学习方面，李玺教授指出现有boosting学习方法容易过拟合的局限性，即分类器模型非常容易受到训练样本错误的影响，进而介绍了一种同时考虑精度和容错性的目标函数模型，并将其分解为若干可解子任务，可在高样本噪声下完成分类器的精确构建。

两场报告引起了在座师生的高度兴趣，大家分别就自己感兴趣的话题与两位教授展开了深入的讨论与交流。

纪荣嵘教授是ACM/IEEE高级会员，2015年国家基金委优青获得者。在计算机视觉、机器学习和多媒体信息处理方向上发表ACM/IEEE汇刊、CCF推荐A类会议论文70余篇，获得多项学术和科技奖励，并担任五份国际学术期刊的编委。李玺教授是浙江省151第二层次人才，在计算机视觉、模式识别和机器学习等领域取得了丰硕的学术成果，获得过多次著名学术会议最佳论文奖励，在国际权威期刊和国际顶级学术会议发表文章80多篇，担任两份国际知名学术期刊编委。

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