各位老師好：
應王萌老師邀請，5月20日（周四 ）上午9:00-12:00，西安交通大學 範銘副教授、張玲玲副研究員給bet356手机版唯一官网師生做學術報告，具體情況如下：
報告題目：自然語言驅動的智能軟件分析
報告時間：2021年5月20日周四（上午）9:00-10:30
報告地點：計算機學院313會議室
報告摘要：随着人工智能技術的不斷發展，傳統的軟件分析技術已經難以滿足現實問題的需求。現有的軟件往往包含豐富的自然文本信息，因此，我們通過自然語言處理技術與程序分析技術相結合，挖掘非結構化文本數據以及複雜程序行為數據，從而在代碼缺陷複現，隐私保護政策合規性分析等方面實現軟件智能化分析。本報告将介紹西安交通大學智能網絡與網絡安全教育部重點實驗室在自然語言驅動的智能軟件分析方面的研究進展。
報告人簡介：
範銘，西安交通大學副教授，碩士生導師。2019年3月獲西安交通大學計算機科學與技術專業工學博士學位，2019年6月獲香港理工大學計算機專業博士學位（雙博士學位）。2019年4月入職西安交通大學網絡空間安全學院，2019年7月前往新加坡南洋理工大學做博士後。2020年獲博士後國際交流引進項目，西安市科協青年人才托舉計劃支持。2021年4月晉升副教授。研究方向為移動軟件安全。主持各類科研項目7項，包括國家自然科學基金青年項目、博士後站前特别資助等，在中國科學、IEEE Trans. on Information Forensics and Security、IEEE Trans. on Reliability、IEEE/ACM ICSE、ISSRE等權威期刊會議發表一作學術論文8篇。相關成果獲得2018年全國軟件學術與應用會議NASAC最佳論文獎、2016年IEEE ISSRE會議最佳論文獎、2014年SEKE國際會議最佳系統演示獎。授權中國發明專利6項，美國專利1項 。
報告題目：小樣本機器學習及應用
報告時間：2021年5月20日周四（上午）10:30-12:00
報告地點：計算機學院313會議室
報告摘要：
近年來，基于大規模監督的深度神經網絡在計算機視覺領域取得突飛猛進的發展。然而，在現實世界中，視覺數據的分布呈現顯著的長尾效應，即很多視覺類僅包含少量的樣本可供訓練，這為計算機視覺的持續發展帶來挑戰。不同于深度神經網絡，人總是可以從極少的樣本中學習到這類樣本的特點。例如，我們在隻見過幾次斑馬後，就能認識到“斑馬是一種身上有斑紋的馬”。受此啟發，小樣本學習（Few-Shot Learning，FSL）湧入了機器學習領域，并引起了很多研究者的關注。本報告介紹彙報人及所在團隊近年來小樣本學習方面的研究成果，主要包括小樣本識别、小樣本檢測、小樣本檢索等。本報告将介紹西安交通大學跨媒體知識融合與工程應用研究所在小樣本機器學習及應用方面的研究進展。
報告人簡介：
張玲玲，西安交通大學青年優秀人才，碩士生導師，美國卡耐基梅隆大學訪問學者，曾獲谷歌女性獎學金、徐宗本應用數學論文獎等。研究方向包括機器學習、計算機視覺、小樣本與零樣本學習。在CVPR，IJCAI，TCYB, TMM, TCSVT, Pattern Recognition等國際重要期刊會議中發表論文15餘篇。近年來作為骨幹成員，參與重點研究計劃、基金重點、基金面上等多項國家課題。