2019年10月19日，由中国图象图形学学会（CSIG）主办，北京交通大学信息科学研究所、CSIG机器视觉专业委员会、CSIG交通视频专业委员会联合承办的主题为“机器学习、计算机视觉及其应用”的“CSIG图像图形中国行”活动在北京交通大学成功举办。北京交通大学信息科学研究所张淳杰教授主持会议，中国科学院自动化研究所徐常胜研究员、王亮研究员、清华大学季向阳教授、北京大学王亦洲教授、林宙辰教授、段凌宇教授受邀做专题学术报告。本次会议得到了广泛关注，吸引了中国科学院自动化研究所、北京交通大学、北京理工大学、北京邮电大学、北京体育大学、北京科技大学、北京建筑大学、北京航天自动控制研究所、电子科技大学、山东师范大学、山东青年政治学院、天津医科大学、合肥学院、Intel、沿海基金师生近300人前来参会。

  首先，北京交通大学信息科学研究所朱振峰教授致辞，介绍了信息科学研究所近年来取得的成绩并热烈欢迎各位专家、同行的到来。中国图象图形学学会机器视觉专业委员会主任林宙辰教授随后介绍了北京交通大学信息科学研究所、CSIG机器视觉专业委员会、CSIG交通视频专业委员会联合承办情况，并希望今后多组织高水平的学术交流活动。

  IAPR/IEEE Fellow、国家杰出青年基金获得者、中国科学院自动化研究所徐常胜研究员做了题为“物理与网络空间的协同感知：社会事件发现、关联、及态势分析”的主题报告，重点介绍了面向社会热点事件的二元空间数据协同感知与计算，揭示其信息传播和交互规律，理解社会热点事件在二元空间中的爆发模式、传播规律、及演化态势，支撑针对社会热点事件的应急处理体系与决策系统。

  IAPR/IEEE Fellow、国家杰出青年基金获得者、CSIG机器视觉专业委员会主任、北京大学林宙辰教授做了题为“First-Order Optimization Methods in Machine Learning”的主题报告，深入浅出地介绍了各种优化方法的特点及相互关系，并探讨了优化方法在模式识别、机器学习方面的发展方向。 

  IAPR/IEEE Fellow、国家杰出青年基金获得者、中国科学院自动化研究所王亮研究员做了题为“面向复杂视觉任务的多模态学习”的主题报告，回顾了深度学习历史及其在视觉与文本多模态大数据分析中的研究和应用进展，介绍了团队近几年在多模态注意网络用于图文匹配、面向多模态匹配的语义概念与序列学习方法、多模态记忆网络用于视频标注等方面所取得的最新研究成果。

  北京大学信息科学技术学院教授、博士生导师、北京大学-南洋理工大学ROSE联合实验室执行副主任段凌宇教授做了题为“智慧城市数字视网膜的模型生成、利用与通信范式”的主题报告，介绍了模型生成、利用和通信范式，突破智慧城市人工智能服务所面临的通信与计算瓶颈与挑战。提出了一种多模型重用和预测策略，提升了智慧城市中数字视网膜处理和分析大规模视觉数据的性能与效率，并验证了所提出范式的可行性与应用前景。

  国家杰出青年基金、国家“万人计划”领军人才、中国青年科技奖获得者，清华大学自动化系季向阳教授做了题为“深度学习若干前沿进展与视觉应用”的主题报告，首先介绍了人工智能与机器学习历史与发展；随后阐述深度卷积神经网络与强化学习的概念、演进、最新方法，进一步以计算机视觉为主体例子进行了应用介绍；最后探讨了人工智能发展趋势。

  国家杰出青年基金获得者，北京大学王亦洲教授做了题为“From Active Vision to Autonomous Learning”的主题报告，简要回顾了主动视觉的历史和发展状况，从认知、心理、计算等多个方面对相关问题进行了深入分析，并就其和自主学习的联系进行了探讨。

  现场学术氛围浓厚，互动环节活跃，师生们就各个报告感兴趣的地方进行了提问，专家耐心的解答使他们对相关科技的发展有了更深的了解。本次活动开阔了与会人员的科研思路和眼界，“CSIG 图像图形中国行”活动在北京交通大学取得了圆满成功!

部分参会人员合影