本網(wǎng)訊（通訊員：李欽欽）5月8日，大數(shù)據(jù)與人工智能學(xué)院“學(xué)術(shù)活動月”正式拉開帷幕。活動首日，活動月之“博士教授學(xué)堂”正式開講。由戚大為副教授主講的“新媒體語境中城市形象的構(gòu)建策略及傳播 ”學(xué)術(shù)報告會，余云副教授主講的“基于動態(tài)規(guī)劃算法在TSP研究中的應(yīng)用”學(xué)術(shù)報告會分別在13#301教室和13#101舉行。大數(shù)據(jù)與人工智能學(xué)院21級計科專業(yè)、21級人工智能專業(yè)學(xué)生和部分教師參加活動。5月8日和5月9日，大數(shù)據(jù)與人工智能學(xué)院在13#301、302多媒體教室開展了4場學(xué)術(shù)報告會，汪紅霞副教授、王美榮副教授、李紅梅副教授、張蕊教授登臺主講，21級計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)學(xué)生、部分教師代表積極參加了報告會。

       戚大為老師結(jié)合新媒體語境對城市形象的構(gòu)建與傳播具有重要影響。對城市形象的構(gòu)建方法做了介紹，并結(jié)合清華大學(xué)國家形象傳播研究中心城市品牌研究室發(fā)布的《短視頻與城市形象研究白皮書》給出了一套城市形象視頻拍攝的方法論——BEST （BGM城市音樂、Eating本地飲食、Scenery景觀景色、Technology科技感的設(shè)施）。對短視頻塑造的城市形象的路徑與觀點(diǎn)進(jìn)行交流與分享。同時通過情感共聚和文化認(rèn)同的路徑，分析基于新媒體背景中如何構(gòu)建城市形象，并通過數(shù)字影像進(jìn)行分享與闡述。

       余云老師首先介紹旅行商（TSP）問題和動態(tài)規(guī)劃算法，分析動態(tài)規(guī)劃算法設(shè)計思想，將一個復(fù)雜的決策問題分解為一系列更簡單的子問題，并逐個解決這些子問題，通過保存子問題的解，可以避免重復(fù)計算，從而提高整個問題的解決效率，以及如何建立狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程和最優(yōu)子結(jié)構(gòu)，并利用動態(tài)規(guī)劃法解決TSP問題，實(shí)現(xiàn)最短路徑求解。并將最短路徑應(yīng)用在物流配送、電路設(shè)計、制造調(diào)度等實(shí)際工程中。
       汪紅霞老師的報告以“基于LBP紋理特征的掌紋識別研究”為題，以傳統(tǒng)的身份認(rèn)證方法（如身份證、護(hù)照、鑰匙、密碼、口令、磁卡、條紋碼等）是以持有外物的方式來證明身份，存在丟失、遺忘、仿制及被盜用的安全隱患，身份容易被他人冒充或取代等問題為出發(fā)點(diǎn)，引出掌紋識別的必要性，結(jié)合國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀，分析了掌紋識別流程的關(guān)鍵之處是掌紋特征的提取，在對相關(guān)技術(shù)方法研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合系列識別算法，提出了一種“基于LBP紋理特征的掌紋識別研究”。該方法通過具有灰度不變性，即采集的圖像不隨光照的影響得到的LBP特征圖不變。其二優(yōu)化后的LBP方法具有旋轉(zhuǎn)不變性，取多個方向的LBP碼最小值，克服了旋轉(zhuǎn)帶來的圖像LBP值不同的問題。LBP算法可以從掌紋圖像上提取較為明顯的紋理特征，數(shù)據(jù)處理起到增強(qiáng)效果。
       王美榮老師的報告以“基于深度學(xué)習(xí)的在線課程推薦”為題，講解中結(jié)合數(shù)字化時代中在線教育學(xué)習(xí)的新趨勢，深入淺出的探討了基于深度學(xué)習(xí)的在線課程推薦系統(tǒng)如何為學(xué)習(xí)者提供更加精準(zhǔn)、個性化的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。
       張蕊老師的報告以“愛恩斯坦棋關(guān)鍵技術(shù)研究”為題，就愛恩斯坦棋在機(jī)器博弈中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了廣泛探討，闡述愛恩斯坦棋的兩個算法極大極小和蒙特卡洛及制約這兩個算法的因素。另外舉例介紹了如何優(yōu)化算法，從而達(dá)到找到最優(yōu)走法、提高比賽勝率的目的。

       李紅梅老師的報告以“語言模型現(xiàn)狀及發(fā)展”為題，對大規(guī)模語言模型的概念、應(yīng)用領(lǐng)域、構(gòu)建流程、訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行了介紹。以時間線的順序從基礎(chǔ)模型階段、能力探索階段和突破發(fā)展階段對大規(guī)模語言模型的發(fā)展歷程進(jìn)行了介紹，并介紹了每個階段的典型技術(shù)，分析了該階段的研究重點(diǎn)和典型技術(shù)。并對大語言模型中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的來源和處理方式進(jìn)行了分享和交流。

       每場講座之后，主講老師都與部分師生一起共同探討一些感興趣的話題，通過這些講座，同學(xué)們對相關(guān)知識有了更深層次的認(rèn)識和理解。幾位老師也希望同學(xué)們要勇于探索，為人類科技的進(jìn)步貢獻(xiàn)自己的力量。
       大數(shù)據(jù)與人工智能學(xué)院將持續(xù)開展“博士教授學(xué)堂”活動，讓更多的師生通過積極參與，從而拓寬學(xué)術(shù)視野，激發(fā)學(xué)術(shù)熱情，讓學(xué)術(shù)氛圍更加濃厚。

（審核：鄭妮  編輯：張韜）