2019年1月27日至2月1日，第33届AAAI人工智能会议（The National Conference on Artificial Intelligence，AAAI’19）在美国夏威夷州檀香山市举办。我校大工-立命馆大学国际信息与软件学院“几何计算与智能媒体技术实验室”（）的四篇论文以及电子信息与电气工程学部“智能图像分析与理解实验室”（IIAU-Lab）的一篇论文被大会论文集收录。应主办方邀请，几何计算与智能媒体技术团队的罗钟铉教授，李豪杰教授以及硕士研究生张宇夕，智能图像分析与理解技术团队的王栋副教授、硕士研究生诸葛云志参加了本次大会。大会期间，我校师生一行以海报、亮点展示以及口头报告等多种形式对录用论文进行了展示，并与人工智能、机器学习、数学优化等领域的专家学者进行了深入的技术交流与学习。
由国际信息与软件学院“几何计算与智能媒体技术实验室”罗钟铉教授、樊鑫教授和刘日升副教授团队完成的论文《A Theoretically Guaranteed Deep Optimization Framework for Robust Compressive Sensing MRI》被大会邀请进行15分钟口头报告。1月30日下午2:00至3:30，在大会“Deep Learning 2”的分会场中，作者代表、研究生张宇夕围绕被收录论文，分别从研究背景，图像处理现有方法，深度学习与传统优化相结合，以及真实场景鲁棒性等多个方面对论文提出的具有收敛性理论保证的压缩感知重构深度优化框架进行了全方位阐释，向与会学者展示了该团队在医疗图像处理领域的研究成果，获得了分会场主席和参会专家的普遍好评。
图1. 校长助理罗钟铉教授，国际信息与软件学院李豪杰教授在会场合影
图2. “几何计算与智能媒体技术实验室”研究生张宇夕进行口头报告及海报展示
值得一提的是，除上述论文，由“几何计算与智能媒体技术实验室”刘日升副教授团队与国内两所高校合作完成的三篇论文也均被大会收录，其中两篇被评为15分钟口头报告，一篇被评为2分钟亮点展示。论文包括由刘日升副教授主导，复旦大学参与合作完成的针对非凸问题求解方法的工作《Task Embedded Coordinate Update: A Realizable Framework for Multivariate Non-convex Optimization》，与浙江大学合作完成的基于局部特征的跨域特征迁移方法的研究工作《Exploiting Local Feature Patterns for Unsupervised Domain Adaptation》，以及与浙江大学合作完成的结合异步并行机制和组合方差下降技术的研究工作《Asynchronous Proximal Stochastic Gradient Algorithm for Composition Optimization Problems》。此次国际信息与软件学院同国内两所顶尖院校的成功合作，展示了我校信息学科在研究领域的不断拓展与进步，并进一步促进了高校间资源共享与学术融合。
由电信学部“智能图像分析与理解实验室”卢湖川教授团队完成的论文《Deep Embedding Features for Salient Object Detection》被邀请进行2分钟亮点展示，1月29日中午11:30-12:30，在大会“Object Recognition”分会场中，作者代表、研究生诸葛云志，用简短的语言阐释了基于深度嵌入特征的显著性算法具有更好的鲁棒性，并通过一系列对比显示出了该算法在时效性和准确度上均处在领先地位，到场的专家和学者均对该文章的贡献给予了肯定。
图3. “图像分析与理解实验室”研究生诸葛云志进行亮点展示
据统计，本届AAAI大会论文摘要投稿数量高达7745篇，全文投稿数量达到7095篇，实现了投稿数量103%的增长，无论投稿数量还是增量都创下了历史新高。而由于本届严格的双盲评审制度，论文录取率更是低至16.2%。此次参加AAAI大会，给我校师生创造了与人工智能领域专家进行深入交流的机会，标志着我校信息学科在人工智能领域的不断进步与突破。
图4. 本届AAAI投稿数量及录取率信息（图片来源：公众号新智元
）
AAAI大会简介
AAAI成立于1979年，名为“美国人工智能协会”，2007年更名为“人工智能促进协会”。其组织的“AAAI人工智能会议”，被认为是人工智能领域的顶级会议之一，并被中国计算机学会（CCF）推荐国际学术会议列表认定为A类会议，在该领域具有极大影响力。
实验室简介
国际信息与软件学院“几何计算与智能媒体技术实验室”（www.）依托于辽宁省泛在网络与服务软件重点实验室。研究课题包括机器学习、深度学习、计算机视觉、多媒体技术、优化方法等当前最前沿的领域。近年来在IEEE TPAMI、TIP、TNNLS、TMM、NIPS、IJCAI、AAAI、CVPR、ECCV、ACM MM等人工智能、多媒体技术等多方领域的重要期刊及会议上发表论文达100余篇。
电子信息与电气工程学部“图像分析与理解实验室”（IIAU-Lab）主要进行计算机视觉的研究，包括显著性目标检测、目标跟踪、人体轮廓分割及姿态估计，在专业研究和教育教学方面享有较高的国际声誉。自2011年开始在国际计算机视觉顶级会议（CVPR、ICCV、ECCV）上发表论文30余篇，在顶级期刊IEEE Transaction上发表论文50余篇，获得教育部自然科学二等奖1项和多项国际学术论文奖。
