应计算机学院感知计算中心左旺孟教授邀请，大连理工大学国际信息与软件学院刘日升副教授将于2018年1月20日对计算机学院感知计算中心进行访问，访问期间将举行学术报告并进行交流，欢迎各位感兴趣的师生参加。
时间：2018年1月20日，10:30
地点：哈工大一校区综合楼701会议室
报告人：刘日升教授
刘日升，计算数学博士，大连理工大学国际信息与软件学院副教授。曾于2010-2012在美国卡内基梅隆大学、2016-2017在香港理工大学从事博士后研究工作。近年来在机器学习、视觉与多媒体等领域重要学术期刊（TPAMI、TNNLS、TIP、TMM、Machine Learning、Pattern Recognition、Neural Networks等）和会议（CVPR、NIPS、AAAI、ACM MM、ECCV、CIKM、ICDM、ACCV等）发表论文70余篇。相关工作目前被引用超过1100余次。两篇论文入围ICME 2017最佳论文Finalist（Top 3%），连续获得ICME 2015和2014年度最佳学生论文奖，ICIP 2015最佳10%论文奖，ICIMCS 2017最佳论文提名奖。发表在IEEE TNNLS的研究工作被推荐为IEEE智能计算专委会亮点论文（Publication Spotlight）。获得教育部自然科学二等奖1项（排名第三），辽宁省自然科学二等奖1项（排名第三）。入选国家“香江学者”计划、获得大连市“青年科技之星”称号、入选大连理工大学“星海学者”计划。担任The Visual Computer、IET Image Processing和Journal of Electronic Imaging编委（Associate Editor），连续多年担任CVPR、ICCV、ECCV、NIPS、IJCAI、AAAI、ACCV、BMVC、ICIP等会议PC成员或审稿人以及IJCV、TPAMI、TIP、TNNLS、TKDE、TCSVT、TPDS等期刊审稿人。中国计算机学会计算机视觉专委会委员、中国计算机学会多媒体专委会委员、中国图像图形学会机器视觉专委会委员、中国图像图形学会多媒体专委会委员、中国计算机学会YOCSEF大连委员。
报告题目：基于任务驱动的非凸问题优化
Abstract：A lot of machine leaning and computer vision problems can be (re)formulated as nonconvex models. Different from most existing approaches, which directly adopt pre-designed iteration schemes for these challenging optimization problems, this work introduces a series of inexact optimization schemes, which iteratively integrate task cues to navigate the updating rules. We demonstrate that solid convergence results can be proved for both handcrafted and deeply learned plug-and-play architectures.
