主辦單位：安徽工程大學(xué)、宿州學(xué)院、新疆師范大學(xué)、IEEE Reliability Society

智能軟件工程論壇日程

2023年6月15-16日  中國  新疆烏魯木齊

注冊時間：2023年6月15日（周四），16:30—20:00

論壇時間：2023年6月16日（周五），10:00—21:00

論壇酒店：新疆，烏魯木齊友好大酒店

聯(lián)系人：劉瀅，17690927572

說明：

1. 會議免注冊費，交通與住宿費用自理；

2. 烏魯木齊友好大酒店，客房預(yù)訂電話：13629934365（唐經(jīng)理），預(yù)訂時說明參加6月16日的“智能軟件工程會議”，可享受300元-320元的協(xié)議價（含早餐）。

3. 烏魯木齊友好大酒店位于：烏魯木齊市沙依巴克區(qū)友好北路548號，距離烏魯木齊地窩堡國際機場大約15公里，出租車約35元。

報告題目：用戶建模的公平性問題研究進展

摘要：用戶建模是人工智能最重要應(yīng)用領(lǐng)域之一，影響著用戶生活決策的各個方面。近年研究表明，人工智能應(yīng)用領(lǐng)域可能會受到潛在的歧視。公平性旨在制定策略在優(yōu)化人工智能傳統(tǒng)目標(biāo)的同時，減少挖掘過程中引入或者放大的偏見問題。本報告將首先引出人工智能與用戶建模中公平性研究背景。其次簡要匯報下研究組在用戶建模公平性研究方向的一些代表性研究工作，包括如何從數(shù)據(jù)角度、模型角度及因果角度緩解用戶建模中的不公平現(xiàn)象。最后，報告將展望用戶建模公平性的未來研究方向。

個人簡介：吳樂，女，國家級青年人才計劃入選者，現(xiàn)任合肥工業(yè)大學(xué)計算機與信息學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師。主要研究領(lǐng)域包括個性化推薦、可解釋與公平性用戶建模、數(shù)據(jù)挖掘及人工智能應(yīng)用研究。近五年在知名國際期刊（如 IEEE/ACM Trans.）及國際會議（如SIGIR、WWW、KDD、AAAI、IJCAI、SDM、ICDM、CIKM）發(fā)表論文五十余篇。主持科技部科技創(chuàng)新2030—新一代人工智能重大項目、國自然面上基金等國家級、省部級及應(yīng)用合作項目數(shù)十項。入選了2022年全球華人AI學(xué)者榜單，第六屆中國科協(xié)青年人才托舉工程，吳文俊人工智能優(yōu)秀青年獎，微軟亞洲研究院鑄星學(xué)者，中國人工智能學(xué)會優(yōu)秀博士論文獎等獎勵。吳樂博士擔(dān)任了多個國際期刊（如IEEE TKDE、 ACM TOIS、IEEE TNNLS、ACM TIST），國際會議(如KDD、WWW、IJCAI、AAAI、NIPS、MM、CIKM) 及國內(nèi)期刊（如中國科學(xué)：信息科學(xué)、計算機學(xué)報）審稿人或者（高級）程序委員會委員。

報告題目：數(shù)據(jù)驅(qū)動的軟件智能開發(fā)與演化

摘要：隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，軟件已經(jīng)成為當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟時代的重要基礎(chǔ)設(shè)施，在行業(yè)數(shù)字化的過程中，社會對軟件的需求迅速增長，這對當(dāng)前軟件開發(fā)效率和質(zhì)量提出了更高的要求，本報告主要介紹我們近期在智能化軟件技術(shù)方面的一些研究成果，包括代碼大數(shù)據(jù)的獲取、代碼的推薦與補全、軟件制品關(guān)聯(lián)關(guān)系的分析、容器配置文件質(zhì)量提升等方面，通過人工智能技術(shù)和軟件技術(shù)的交叉融合，有效提高軟件開發(fā)與演化的效率和質(zhì)量。 

個人簡介：周宇，男，南京航空航天大學(xué)教授，博導(dǎo)。研究方向為軟件工程、分布式計算技術(shù)，主要包括智能化軟件開發(fā)、軟件演化分析和驗證、云計算和大數(shù)據(jù)技術(shù)等。IEEE/CCF高級會員，CCF系統(tǒng)軟件專委會/軟件工程專委會/開源發(fā)展委員會執(zhí)行委員，江蘇省計算機學(xué)會軟件專委會副主任。近年來主持國家級及省部級項目多項，在國內(nèi)外重要學(xué)術(shù)雜志，如TSE,TOSEM,中國科學(xué)，軟件學(xué)報，以及諸多高水平國際學(xué)術(shù)會議如ICSE,FSE等發(fā)表論文100余篇，授權(quán)發(fā)明專利10余項。

報告題目：提示工程在代碼智能化任務(wù)中的探索

摘要：最近提示工程得到了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注，其在各種下游任務(wù)取得了優(yōu)異的性能，呈現(xiàn)出接近于人的認(rèn)知能力。相較于自然語言處理的常見任務(wù)，代碼智能化任務(wù)面臨更多挑戰(zhàn)，比如更加結(jié)構(gòu)化、數(shù)據(jù)更為受限等。本報告將介紹我們最近提示工程在代碼智能化任務(wù)中的探索，包括提示優(yōu)化的經(jīng)驗分析、上下文的設(shè)計、領(lǐng)域知識的融合等方面，最后介紹對未來智能化代碼開發(fā)的一些展望。

個人簡介：高翠蕓，哈爾濱工業(yè)大學(xué)（深圳校區(qū)）計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院副教授，哈工大青年拔尖人才。主要研究方向為智能化軟件工程和軟件可靠性。博士畢業(yè)于香港中文大學(xué)，期間曾在倫敦大學(xué)學(xué)院做學(xué)術(shù)訪問，其后分別在香港中文大學(xué)和新加坡南洋理工大學(xué)做博士后。近年來在TSE、TOSEM、ICSE、FSE、ASE等會議和期刊上發(fā)表論文50余篇，是多個頂級會議如FSE、ISST、ASE等的評審委員會成員，也是多個頂級期刊如TSE、TOSEM等的審稿人，榮獲2022年ICSE杰出論文獎提名，授權(quán)發(fā)明專利10余項。

報告題目：從多樣性和近鄰性的視角探討視覺信息的穩(wěn)健表示

近年來，如何設(shè)計有效的損失約束進而引導(dǎo)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)穩(wěn)健的鑒別特征吸引了眾多學(xué)者的關(guān)注。本報告以Softmax為例從幾何的視角分析了其工作機理，并從模式樣本多樣性和近鄰性的視角探討了基于Softmax損失約束的系列方法，發(fā)現(xiàn)增強類內(nèi)樣本近鄰性的同時保持類內(nèi)樣本的多樣性更有利于引導(dǎo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)鑒別特征。然而，近鄰性和多樣性二者之間往往又是此消彼長。針對這一問題，介紹如何約束深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使其能夠有效獲取鑒別特征。

個人簡介：錢建軍，南京理工大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院副教授，博士生導(dǎo)師。研究方向為模式識別與視覺感知。相關(guān)研究成果發(fā)表在IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI), IEEE Trans. on Image Processing (TIP), IEEE Trans. on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), Pattern Recognition (PR)、CVPR/ICCV/AAAI/IJCAI等國際權(quán)威刊物和知名國際會議50余篇，其中包含中國科學(xué)院期刊分區(qū)一區(qū)或中國計算機學(xué)會A/B類論文近三十篇（含ESI高被引論文一篇）。先后主持國家自然科學(xué)基金青年項目1項、面上項目2項、企業(yè)課題多項，參與重點項目、軍委科技委預(yù)研項目多項。榮獲江蘇省科學(xué)技術(shù)一等獎2項，甘肅省科技進步二等獎1項。2018年入選“香江學(xué)者計劃”；2020年獲評南京理工大學(xué)優(yōu)秀研究生指導(dǎo)教師；2021年入選江蘇省“青藍(lán)工程”優(yōu)秀青年骨干教師；指導(dǎo)研究生的學(xué)位論文被評為2020年江蘇省優(yōu)秀專業(yè)碩士學(xué)位論文。此外，擔(dān)任Neural Processing Letter和The Computer Journal的客座編輯以及多個高質(zhì)量學(xué)術(shù)期刊和頂級會議的審稿人。