| 嘉宾 | 高跃（清华大学） |
| 时间 | 2020年01月07日（星期二）下午20:00（北京时间） |
| 题目 | Hypergraph Learning and its Applications |
| 主持 | 庄吓海（复旦大学） |
报告摘要
超图是一种广义的图结构，因其具有较强的数据样本间非线性高阶关联的刻画和挖掘能力而被广泛应用于数据分类、检索等任务中。本报告主要介绍超图结构学习的理论及应用。首先介绍基于超图的学习方法的基本内容，接下来介绍超图结构的多种建模及优化方法，针对实际应用中存在的数据样本不平衡、分类代价敏感、数据关联建模复杂等挑战，介绍了基于代价敏感信息的超图学习及动态超图结构学习方法。面向近年来得到广泛关注的图神经网络，进一步介绍了超图神经网络模型以及超图结构学习在医学辅助诊断、计算机视觉等领域的应用。在报告的最后介绍两个超图结构学习的Toolbox。
嘉宾简介
高跃，清华大学长聘副教授、博士生导师。2012年于清华大学获得博士学位。2012年至2016年分别于新加坡国立大学和北卡罗来纳大学教堂山分校从事计算机及医学领域研究工作。2016年入选国家千人计划青年项目。近年来承担科技部重点研发计划、自然科学基金重点项目等多项课题，主要研究领域为立体视觉及脑科学，在IEEE TPAMI、TMI、TIP、Human Brain Mapping、MICCAI、CVPR、ICCV、ECCV等国际期刊及会议发表论文100余篇，论文引用5000余次，由Elsevier出版视觉计算英文专著两部，2018年及2019年入选Global Highly Cited Researcher。担任IEEE Trans. on Signal and Information Processing over Networks及Journal of Visual Communication and Image Representation等多个国际期刊编委，曾担任MICCAI等国际会议领域主席。
个人主页：www.gaoyue.org
特别感谢本次Webinar主要组织者：
庄吓海（复旦大学）
1. MICS在线学术讲座依托在线直播平台进行，听众请点击直播链接https://live.polyv.cn/watch/445766（注：该链接为1月7日报告链接，该链接每期会和讲者信息一起更新）参加活动，支持安装Windows系统的电脑、MAC电脑、手机等设备；手机客户端也可直接扫描二维码进入直播；可直接扫描二维码进入1月7日直播
2. 活动开始前5分钟左右，讲者会开启直播，活动时讲者会上传PPT或共享屏幕，听众可以看到Slides，听到讲者的语音，并通过聊天功能与讲者交互；
3. 活动过程中，请不要说无关话语，以免影响活动正常进行；活动过程中，如出现听不到或看不到视频等问题，建议退出再重新进入，一般都能解决问题；建议通过速度较快的网络参加活动，优先采用有线网络连接；
4. 后续每期讲座信息，会通过MICS微信公众号“医学图像计算青年研讨会”（扫描下方二维码关注MICS微信公众号）或MICS QQ群（群号：641894878）进行通知（注：申请加入MICS QQ群时需验证姓名、单位和身份，缺一不可；入群后，请实名，姓名身份单位；身份：学校及科研单位人员T，企业研发I，博士D，硕士M）
“医学图像计算青年研讨会”微信公众号
MICS在线学术讲座的模式和组织方式借鉴了很多VALSE的经验，从VALSE得到了很多的启发，在此对VALSE组委会表示衷心的感谢，也祝愿MICS和VALSE越办越好！