2021年4月28日，应我院赵才荣教授的邀请，微软亚洲研究院（上海）主管研究员李东胜博士和微软亚洲研究院主管研究员蒋忻洋博士在同济大学教学楼进行了学术报告。

李东胜博士的报告题目为“认知智能时代的推荐算法”。搭载了推荐算法的推荐系统是帮助用户发现内容,克服信息过载的重要工具。它通过分析用户行为,对用户兴趣建模。从而预测用户的兴趣并给用户做推荐。推荐系统一般利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程。

本次报告将首先介绍智能金字塔理论，从计算、记忆力的层次到感知、视觉的层次，再到认知、洞察推理的层次，最后到创造力以及智慧的层次。同时，分析目前人工智能研究与上述智能金字塔之间的关联。然后，我们将聚焦到推荐算法领域，介绍推荐算法在认知智能时代的一些研究进展。最后，将简要介绍微软亚洲研究院在人工智能领域的一些研究进展。

蒋忻洋博士的报告题目是“Improving Person Re-Identification for Industrial Applications”。行人重识别（Person re-identification）也称行人再识别，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。旨在弥补固定的摄像头的视觉局限，并可与行人检测/行人跟踪技术相结合，可广泛应用于智能视频监控、智能安保等领域。

本次报告聚焦于对行人重识别领域的介绍和讲解，同时剖析了蒋忻洋博士在该领域的近期顶会级工作，包括他针对工业级行人跟踪系统的实际问题所提出的技术创新，并对该领域的未来发展方向做出了展望。

李东胜博士和蒋忻洋博士的报告引起了同学们热烈的交流和探讨，取得了圆满成功。

主讲人介绍：

李东胜，博士，微软亚洲研究院（上海）主管研究员，复旦大学计算机学院客座教授，兼职博导。2012年，获得复旦大学计算机软件与理论方向博士学位，中国计算机学会（CCF）会员，CCF协同计算专业委员会委员。主要研究方向为机器学习理论及应用，尤其是推荐算法的准确性、泛化能力、可扩展性、安全与隐私等，近年来在机器学习相关领域的知名国际会议和期刊上（如ICML、NIPS、SIGIR、WWW、AAAI、IJCAI、CIKM、SDM、IEEE TKDE等）发表论文50余篇。长期担任ICML、NIPS、ICLR、AAAI、IJCAI、CIKM等知名学术会议的程序委员。曾任IBM中国研究院高级研究员，于2016-2019年连续4年获得IBM杰出技术成就奖，开发的认知推荐引擎在2018年获得IBM最高奖IBM Corporate Award。

蒋忻洋博士，微软亚洲研究院主管研究员。主要研究领域包括跨模态检索，计算机视觉、行人重识别等。在 CVPR、ECCV、AAAI、ACMMM、TIP等计算机视觉、人工智能顶级会议与期刊发表了十余篇论文，申请国内、国际专利近20项。担任AAAI、CVPR、MM等会议程序委员，为TCSVT、TIP等期刊担任评审。蒋忻洋于2017年获得浙江大学计算机科学与技术博士学位，曾担任腾讯优图实验室高级研究员。（宋子帆）