講座報告主題：時間序列通用表示學習：從規則到不規則采樣
專家姓名：陳松燦
日期：2025-05-24 時間：09:00
地點：會議中心第一報告廳
主辦單位：計算機科學與通信工程學院
主講簡介：陳松燦，南京航空航天大學計算機學院/人工智能學院（二級）教授，國務院特貼專家。國際模式識別學會會士 (IAPR Fellow)和中國人工智能學會會士(CAAI Fellow)。現任中國人工智能學會的常務理事和機器學習專委會主任委員，同時任江蘇省人工智能學會第二屆理事長等。分別于2011年和2013年獲教育部自然科學1等獎和國家自然科學2等獎。至今主持國家自然科學基金13項，包括重點1項。2014~2024年連續11年入選Elsevier中國高引學者榜。已培養畢業博士生40+多名，7位獲江蘇省優博，其中2位進一步獲全國百篇優博論文提名獎。江蘇省優秀研究生指導教師，所帶團隊在2018年入選了江蘇省首屆“十佳研究生導師團隊”。研究專長：主要從事人工智能領域的研究。
主講內容簡介：時間序列數據在眾多領域中普遍存在，其分析任務涵蓋預測、分類、填充、異常檢測等。當前大多數分析方法僅針對單一任務，而在需要同時處理多種任務的場景中，構建一個能夠適應多樣下游任務的統一分析框架成為重要目標，關鍵在于學習通用的時間序列表示。本報告從較為理想化的規則采樣時間序列（RSTS）場景出發，逐步轉向更為復雜的不規則采樣時間序列（ISTS）場景，深入探討了在這兩類數據集上學習通用表示的深度學習方法，包括基于深度特征提取網絡和強大的表示學習方法自監督對比學習。
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