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第27届ICPR教程 2024.12.01 - 赵鑫
赵欣教授于2013年获得中国科学技术大学博士学位。他的研究兴趣包括视频分析和性能评估，尤其针对目标跟踪任务。他发表过许多国际期刊和会议论文，例如IJCV、IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TCSVT、CVPR、ICCV、NeurIPS、AAAI、IJCAI。最近，他主要进行人机视觉评估方面的研究。他构建了多个广泛使用的计算机视觉基准测试集（例如GOT-10k、VideoCube、SOTVerse、Biodrone等）并建立了在线评估平台。他定期担任以下会议和期刊的程序委员会成员或同行评审员：CVPR、ICCV、ECCV、ICML、NeurIPS、ICLR、IJCV、IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TMM等。
Florian Shkurti：课程
Schmidt Sciences AI2050奖学金，国际2024 TRI年轻教师研究员奖，国际2024年2024年最佳纸张奖，RSS，安全自治研讨会，国际2023年国际最佳纸质奖，CORL，学习和长期学习和长期培训计划工作室，国际2022 Amazon Resignter，国际审查，国际2021奖2022122122122122122221221年20222212222221222. Paper Award, RSS, Self-Supervised Robot Learning Workshop, International 2020 Alexander Graham Bell CGS Doctoral (CGS-D) Award, NSERC, National 2014-2016 Graduate Student Excellence Award, McGill, Institutional 2013-2016 AAAI Robotics Fellowship, International 2015 FQRNT Doctoral Award, McGill, Provincial 2013-2014
用于情感计算的可解释人工智能
RUI MAO 是新加坡南洋理工大学的研究员、首席研究员。他获得了阿伯丁大学的计算机科学博士学位。他的研究兴趣包括计算隐喻处理、情感计算和认知计算。他和他创立的公司开发了第一个使用现代语言搜索中国古诗词的神经网络搜索引擎 (haps://wensousou.com)，以及一个用于语言和概念隐喻理解的系统 (haps://metapro.ruimao.tech)。他以第一作者的身份在顶级会议和期刊上发表了多篇关于情感计算的论文，例如 ACL、AAAI、IEEE ICDM、InformaRon Fusion 和 IEEE TransacRons。他曾担任 COLING 和 EMNLP 的领域主席以及 Expert Systems、InformaRon Fusion 和 NeurocompuRng 的副主编。
Kaleigh Clary -UMass CICS
2023年2月7日口头表现。AAAI/SIGAI 2023博士财团。华盛顿特区，2022年8月12日口头演示。USENIX安全。波士顿，马萨诸塞州4月13日2021嘉宾演讲。佛蒙特大学人工智能。伯灵顿，VT，2018年12月7日口头演示（简短）。神经批评和纠正趋势研讨会。蒙特利尔，QC，2018年8月8日口头演示。数据科学芝加哥聚会重点，IDEO。芝加哥，伊利诺伊州伊利诺伊州2017年8月14日口头演示（简短）。KDD关于采矿和学习的研讨会。Halifax，NS，2016年10月13日口头表现。 职业混音器，UMass Amherst数据科学中心。 阿默斯特，马萨诸塞州，2015年5月18日海报。 新英格兰机器学习日，微软研究。 剑桥，马萨诸塞州Halifax，NS，2016年10月13日口头表现。职业混音器，UMass Amherst数据科学中心。阿默斯特，马萨诸塞州，2015年5月18日海报。新英格兰机器学习日，微软研究。剑桥，马萨诸塞州
执行摘要 - 您所在州的 AI 教育 v1.0.docx
AI4K12.org 背景 AI4K12 计划 (AI4K12.org) 是美国人工智能促进会 (AAAI) 和计算机科学教师协会 (CSTA) 的一个联合项目，由美国国家科学基金会资助，奖励编号为 DRL-1846073。卡内基梅隆大学的 David Touretzky 教授、佛罗里达大学的 Christina Gardner-McCune 教授和代表 CSTA 的 Deborah Seehorn 领导该计划。AI4K12 计划于 2018 年启动，旨在解决美国各州正在实施的 CSTA K-12 标准中的差距。这些标准目前不足以让学生了解人工智能如何影响他们周围世界的性质和后果，和/或在首次采用这些标准时并不存在的新职业道路。中国、英国和欧盟已经在实施人工智能教育计划。人工智能不仅仅是一个计算机科学主题，它具有重大的社会影响并能成为经济驱动力。与计算机科学教育类似，提供公平的人工智能教育机会是一项道德责任。
Monowar Hasan的课程
•技术计划委员会⋄欧洲数字系统设计（DSD），2025年EUROMICRO会议系列，Euromicro实时系统会议（ECRTS），2025年，2024年，IEEE车辆网络会议（VNC），2025，2025，2024，2024，2023，2023，2023，2021，2021，2021，2021，2021，5 2024, 2022 ⋄ IEEE International Symposium On Real-Time Distributed Computing (ISORC), 2025 ⋄ ACM Cyber-Physical System Security Workshop (CPSS), 2025, 2024 ⋄ IEEE International Conference on VLSI Design (VLSID), 2025, 2024 ⋄ AAAI International Symposium on AI for Agriculture, 2024 ⋄ ACM Workshop on CPS & IoT Security and Privacy (CPSIoTSec), 2024, 2022, 2021 ⋄ DATE Initiative on Autonomous Systems Design (ASD), 2024 ⋄ International Conference on Applied Cryptography and Network Security (ACNS), 2024 ⋄ IEEE Real-Time Systems Symposium (RTSS), 2023, 2022, 2021 ⋄ IEEE Workshop on Top Picks in Hardware and嵌入式安全性（Toppicks），2023，2021
心智的标准模型
n 标准模型体现了社区对某个科学领域的共识，可作为该领域的累积参考点，为研究和应用提供指导，同时也可集中精力对其进行扩展或修改。在此，我们建议为类人思维开发这样一种模型，类人思维是结构和过程与人类认知基本相似的计算实体。我们的假设是，认知架构为定义标准模型提供了适当的计算抽象，尽管标准模型本身并不是这样的架构。所提出的标准模型始于 2013 年 AAAI 秋季综合认知研讨会上的初步共识，但在此通过对三种现有认知架构的综合而进行了扩展：ACT-R、Sigma 和 Soar。由此产生的标准模型涵盖了结构和处理、记忆和内容、学习、感知和运动等关键方面，并强调了架构一致和与共识不一致的位置，同时确定了可能存在不完整性的领域。希望这项工作将为让更广泛的社区参与进一步开发心智标准模型迈出重要一步。
更新的SERC AI和自治路线图2023
摘要。第一系统工程研究中心（SERC）人工智能（AI）和自动研究路线图于2020年开发，并于2021年第一季度出版了有关系统工程和AI的特殊见解问题。该路线图开发已被系统工程（FUSE）计划的INCOSE未来大量了解。随后在2020年，Incose和SERC与AI（AAAI）促进协会合作，执行了两个题为“ AI符合Systems Synemsering”的研讨会。这些导致了路线图的第二版，该版本是作为“系统工程和人工智能”一书的介绍章节出版的。 2020年至2023年，SERC与美国陆军举办了四个SE4AI/AI4SE研讨会，他们在AI和SE的交汇处进一步了解了研究和应用。本文介绍了在这四个研讨会上的参与度导致的路线图的更新版本。它作为一种手段，以告知SE社区在AI和SE的交集中出现的关键研究需求和相关应用程序。
Wolfram Barfuss
2023：AI4ABM研讨会（V）; NDA，波茨坦； Zef，波恩；波恩的可持续未来；伦敦合作社AI；伯克利·马尔研讨会（V）； ECEM，莱比锡；可持续AI实验室，波恩； CESOC研讨会（V）; Lamarr Institute（V）；波恩的Tchumatchenko Group； Hasenauer Group，波恩2022：合作AI研讨会（V）； Uni Leeds（V）；暹罗生活科学迷你研讨会（V）； MPI用于探测生物学； libre de bruxelles;非线性动力系统研讨会（V），阿姆斯特丹合作座谈会（V）的适应性；自适应和学习代理AAMAS研讨会（V）；跨量表的集体学习ICLR研讨会（V）；皇家学会集体知识会议（V）2021：Uni Leeds（V）； uni t ubingnen（v）; Uni Graz（V）; Uni Konstanz（V）;达特茅斯学院（V）；荷兰新兴现象研究所（V）；学习，进化与游戏（腿）会议（v）； Comarl AAAI春季研讨会（V）
人工智能素养：在教育、设计、政策和可解释性之间寻找共同点
多年来，培养公众的 AI 素养一直是 CHI 日益关注的领域，并且围绕诸如教孩子如何构建和编程 AI 系统、设计学习体验以拓宽公众对 AI 的理解、开发可解释的 AI 系统、了解新手如何理解 AI 以及探索公共政策、道德和 AI 素养之间的关系等问题，正在形成一个庞大的社区。之前在其他会议（例如 SIGCSE、AAAI）上也举办过与 AI 素养相关的研讨会，这些会议主要侧重于将对 K-12 课堂环境中的 AI 教育感兴趣的研究人员和教育工作者聚集在一起，这是该领域的一个重要子领域。我们的研讨会旨在扩大范围，涵盖与在 K-12 教育中引入 AI 相关的 HCI 研究，以及更广泛地关注 AI 素养问题的人机交互研究，包括成人教育、在工作场所与 AI 的互动、了解用户如何理解和学习 AI 系统、为非专家用户开发可解释 AI (XAI) 的研究，以及与 AI 素养相关的公共政策问题。