北京航空航天大學(xué)趙中亮副教授來北理工信息與電子學(xué)院進(jìn)行學(xué)術(shù)交流
發(fā)布日期：2019-10-25 供稿：信息與電子學(xué)院 胡晗 攝影：樊芳芳
編輯：曹安琪 審核：司黎明 閱讀次數(shù)：
應(yīng)我校邀請(qǐng)，北京航空航天大學(xué)電子信息工程學(xué)院“卓越百人”特聘副教授趙中亮于10月10日抵達(dá)北京理工大學(xué)進(jìn)行學(xué)術(shù)交流。10月10日上午，趙中亮在北京理工大學(xué)10號(hào)教學(xué)樓317做了題為“Machine learning-empowered Spatial-Temporal Trajectory Data Analysis and Applications at Network Edge”的學(xué)術(shù)報(bào)告。出席此次會(huì)議的有信息與電子學(xué)院的十多位教師、博士研究生和碩士研究生。
隨著智能移動(dòng)終端的迅速發(fā)展，大量移動(dòng)用戶終端的位置信息得以獲取，進(jìn)而為移動(dòng)節(jié)點(diǎn)軌跡分析提供了數(shù)據(jù)保障。該報(bào)告重點(diǎn)圍繞機(jī)器學(xué)期、深度學(xué)習(xí)在室內(nèi)外軌跡信息的分析和應(yīng)用問題上展開討論。
報(bào)告人重點(diǎn)介紹了三個(gè)將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)成功應(yīng)用到室內(nèi)外軌跡預(yù)測(cè)、定位方面的工作。通過結(jié)合智能邊緣計(jì)算技術(shù)，可以將高負(fù)荷的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)運(yùn)算卸載到離終端用戶近的邊緣處理器，同時(shí)滿足低時(shí)延和高精度的軌跡分析要求。報(bào)告人重點(diǎn)介紹了最新的深度學(xué)習(xí)技術(shù)在移動(dòng)節(jié)點(diǎn)（車輛網(wǎng)中車輛節(jié)點(diǎn)和通信網(wǎng)絡(luò)中移動(dòng)用戶節(jié)點(diǎn)）的軌跡定位方面的應(yīng)用。申報(bào)人提出的基于LSTM技術(shù)的軌跡預(yù)測(cè)能夠同時(shí)滿足高精度和快速收斂的優(yōu)化性能，使得提出的模型適用于對(duì)時(shí)延有較高需求的應(yīng)用。
通過這次學(xué)術(shù)交流活動(dòng)，大家受益匪淺，拓展了視野，對(duì)邊緣計(jì)算、深度學(xué)習(xí)、空間數(shù)據(jù)領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù)有了更深入的了解，對(duì)選擇研究方向和開展科學(xué)研究有很大幫助。
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