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Neurl PS2023预讲会(五)-Annotator、数据投毒、病理图像分类等
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谢斌辉,北京理工大学计算机学院在读博士,研究兴趣集中迁移学习、数据高效学习和多模态学习,个人主页:https://binhuixie.github.io 报告题目:Annotator: A Generic Active Learning Baseline for LiDAR Semantic Segmentation 汪文潇,马里兰大学博士生,导师为Soheil Feizi,20年本科毕业于清华大学交叉信息研究院。个人主页:https://wangwenxiao.github.io 报告题目:Temporal Robustness against Data poisoning: 从时间看对数据投毒的健壮性 曲麟昊,复旦大学数字医学研究中心博士生,研究方向为 AI 计算病理学、医学图像处理、信息融合和数据挖掘等,个人主页:linhao-qu.github.io 报告题目:AI语言病理学家的崛起:探索双层提示学习用于少样本弱监督全切片病理图像分类 Junfeng Guo 国珺峰 ,马里兰大学研究员, 研究方向为可信机器学习,人工智能安全,Paper & Code Link: https://neurips.cc/virtual/2023/poster/71773 知乎Link: https://zhuanlan.zhihu.com/p/659553493 报告题目:Domain Watermark: Effective and Harmless Dataset Copyright Protection is Closed at Hand 付靖文,西安交通大学和微软亚洲研究院联合培养博士生(直博三年级),主要的研究方向为学习理论,谷歌学术主页:Jingwen Fu (付靖文) - Google Scholar 报告题目:Learning Trajectories are generalization indicators 向臻,伊利诺伊大学香槟分校Secure Learning Lab博士后,主要研究方向为可信赖人工智能及其相关应用。 报告题目:CBD: A Certified Backdoor Detector Based on Local Dominant Probability
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