报告人：张波教授

报告时间：2022年10月27日14:00-14:50

报告地点：腾讯会议

主办单位：计算机科学与技术学院

报告摘要：深度学习模型能够非常有效地挖掘时空特征并在此基础上进行特定模式的空间关联性分析与时序预测。空气污染数值分析是典型时空关联分析问题。本报告从时空特征学习表征入手，解析深度学习模型的构建方法与技术，以交叉学科的角度来展现人工智能与其他领域问题的融合之处。

报告人简介：张波，现任上海师范大学信息与机电工程学院院长，上海师范大学人工智能教育研究院副院长，教授/博导。近五年来，主持国家自然科学基金2项，省部级项目多项；共发表SCI/EI期刊论文60余篇，其中包括顶级期刊IEEE Transactions系列等，申请发明专利20余项（已授权7项）、获得软件著作权15项；入选“2018年上海市人才发展资金计划”，“2016年安徽省战略新型技术领军人才计划”，“2015年安徽省合肥市百人计划”等各级人才计划；2022年，任上海市奉贤区第六届政协委员。担任上海市科委“上海智能教育大数据工程技术研究中心”常务副主任、上海市教委“青少年科创教育基地”主任；兼任上海市信息学会副会长、上海市电子学会理事、CCF高级会员、CCF Yocsef 上海（副主席2022-2023）、上海市计算机学会计算机视觉专委会副主任、上海市住建委科技专委会第九届委员、上海市计算机学会青年工作委员会委员、第七届上海市信息技术考试委员会委员等。