【CAC2022专题论坛】“大数据知识工程与智慧教育论坛暨2022年度中国自动化学会智慧教育专业委员会年会”蓄势待发，敬请期待！
CAA
智慧起航，共创未来
2022中国自动化大会将于2022年11月25-27日在厦门国际会议中心举行。
本届大会设置共计30余个专题论坛，“大数据知识工程与智慧教育论坛暨2022年度中国自动化学会智慧教育专业委员会年会”集结完毕，将于2022年11月26日召开！敬请期待！
大数据知识工程与智慧教育论坛暨2022年度中国自动化学会智慧教育专业委员会年会
专题主席
郑庆华
西安交通大学教授
王万良
中国自动化学会理事
浙江工业大学教授
专题报告
刘淇
中国科技大学教授
报告题目：
基于认知规律的知识学习与推理方法探索
报告摘要：
人工智能旨在让机器模拟人类经验做出各种决策，是当前学术界和工业界关注的重点领域之一。经过计算智能和感知智能阶段的研究，相关方法在诸多任务上已取得了一定突破，实现了规模化产业应用。然而，这些方法在面对知识学习与推理等复杂任务时仍面临诸多不足。因此，如何进一步模拟人类学习过程，利用人类学习的认知规律，赋予机器在知识学习、表示和推理等方面的能力，是当前人工智能研究的重点之一。本报告基于团队在教育认知诊断的研究基础，围绕人工智能技术发展，介绍基于认知规律的知识学习与推理方法，例如，探索知识发现和表示、联想、逻辑推理等方面的相关进展。
报告人简介：
刘淇，中国科学技术大学计算机学院、大数据学院特任教授，博导，中科院青促会优秀会员，中国人工智能学会机器学习专委会委员，中国计算机学会大数据专家委员会委员，兼任中科大团委副书记、创新创业学院副院长。主要研究数据挖掘与知识发现、机器学习方法及其应用。
刘均
西安交通大学教授
报告题目：
知识森林：聚合碎片化知识的教育知识图谱
报告摘要：
知识总量的快速增长加剧了知识的碎片化，表现为与特定主题相关的碎片化知识高度分散在不同的数据源中。碎片化知识的位置分散、内容片面、结构无序等特点给知识获取与认知提出了挑战。为此，开展了三方面工作：
一、提出一种能够聚合碎片化知识的教育知识图谱——知识森林，能利用分面树对来自不同知识源特定主题的碎片化知识进行分面聚合与全方位展示，利用认知关系实现导航学习，缓解学习迷航问题。
二、提出“分面树构建——碎片化知识装配——认知关系挖掘”三阶段的知识森林构建方法。
三、研制了知识森林构建与导航学习系统与AR可视化工具，展示了知识森林在智慧教育中的应用。
报告人简介：
刘均，西安交通大学计算机学院教授，博导；斯坦福大学高级访问学者；陕西省大数据知识工程重点实验室主任；IEEE高级会员。担任IEEE TNNLS 编委，ACM TOMM、Information Fusion等客座编辑。研究方向为自然语言处理、计算机视觉、智慧教育。赵翔
国防科技大学教授
报告题目：
智能助教自动问答关键技术
报告摘要：
“人工智能+教育”已经成为在线教育向智慧教育转型的关键支撑要素之一，而人机混合智能驱动的虚拟智能助教被认为是迈向智慧教育的必由之路。为了满足海量学生在线解疑的广泛需求，一种可行的技术途径是利用自动问答技术实现智能助教的辅导答疑。近年来，学术界在自动问答系统上已取得一系列进展，然而在时间敏感的知识问答和学生问题的可答性判断等方面，依然存在难点和挑战。本次交流将以智能助教自动问答关键技术为主题，介绍在自动问答在智能导学领域面临的机遇和挑战，并分享团队在该方向上的一些进展。
报告人简介：
赵翔，博士，国防科技大学教授，博士生导师，中国科协青年人才托举工程资助对象。从事大图数据管理分析、知识图谱、信息检索等方面的前沿研究。
武亚强
联想研究院高级工程师
报告题目：
虚实融合的空间计算与交互
报告摘要：
超现实空间计算与交互是元宇宙时代实现数字世界与物理世界互联互通、无缝切换的关键技术，使人类打破物理和数字时空边界、在虚实融合的3D空间下进行临场感沟通与协同互动成为可能。针对如何让两个世界中的“人机物”能够互相感知、理解和交互的问题，在科技部“新一代人工智能2030”和科技部国家重点研发计划等国家重点研发计划支持下，研究了非接触式3D空间多人行为与交互感知、虚实融合的多通道自然人机交互、6DoF交互式自由视点超高清实时音视频通讯等技术方法，研究工作发表在ACM CHI、ACM UIST、IEEE Transactions on Industrial Informatics等国际期刊与会议上，取得了初步的成果。
报告人简介：
武亚强，高级工程师，联想研究院研发高级总监，计算机学会多媒体专委会执行委员，网络与数据通信专委会执行委员，图象图形学学会文档图像分析与识别专委会常务委员，教育发展战略学会教育大数据分会理事，目前负责联想乐学教育技术平台及方案的的产品研发及技术创新工作，专注于人工智能在教育领域的应用。
罗亚威
浙江大学研究员
报告题目：
视觉知识的领域自适应与分布外泛化
报告摘要：
人类的视觉系统天生具有对环境变化的鲁棒性。然而，现阶段由计算机智能模型所提取的视觉知识却缺少对未知场景的迁移和泛化能力，限制了人工智能方法在各任务中的实际落地。针对如何让机器视觉知识更好的完成领域自适应和分布外泛化的问题，在科技部“新一代人工智能2030”和国自然青年基金等项目的支持下，研究了视觉语义特征自适应分布对齐、多类心、非均质的视觉概念表达、轻量级视觉模型迁移等技术方法，研究工作发表在T-PAMI、CVPR、NeurIPS等重要国际期刊与会议上，取得了系列成果。
报告人简介：
罗亚威，博士，浙江大学研究员，中国图学学会动漫图像工程专委会秘书长。从事迁移学习、计算机视觉等方面的前沿研究，专注于智能模型在未知场景下的部署和应用。
刘希未
中科院自动化研究所高级工程师
报告人简介：
刘希未，日本奈良先端科学技术大学院大学工学博士，现任中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室高级工程师、中国自动化学会智慧教育专委会秘书长及普及工作委员会副主任、青岛智能产业技术研究院智慧教育研究所常务副所长。
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