2019年6月8日-9日，由中国科学院大学电子电气与通信工程学院、中国科学院大学微电子学院和中国科学院大学模式识别与智能系统开发实验室联合举办的“模式识别/机器学习新技术及新应用研讨会”在中国科学院大学雁栖湖校区国际会议中心成功召开。

本次研讨会的主题为“模式识别与机器学习的新理论与新应用”，针对模式识别、图像处理、计算机视觉以及机器学习等领域的前沿方向、热点课题和重大应用，展开研讨交流。来自中国科学院大学、浙江大华技术股份有限公司智慧城市研究院、卡内基梅隆大学、国家气象局、哈尔滨工程大学、北京三星通信技术研究公司等几十位机器学习领域专家、老师和技术研发人员参加了此次会议。实验室焦建彬教授与叶齐祥教授担任本次技术研讨会的共同主席，韩振军副教授担任本次研讨会主持人。

焦建彬教授在致辞中指出，模式识别与机器学习技术在近些年得到了长足的进步。这些成绩的取得，得益于许多像模式识别与智能系统开发实验室这样的研究机构，在研究低潮时期的坚守、发展高潮时秉持的理性。希望未来大家再接再厉，为新一代模式识别、机器学习以及人工智能技术的发展做出更大的贡献。

叶齐祥教授致辞时表示，中科院模式识别与智能系统开发实验室自成立以来，一直坚持目标检测与跟踪方面的研究，遇到困难时不放弃、取得成绩时不盲目扩张。经过十几年的发展，实验室无论是在基础理论研究还是在民用及军事应用方面都取得了可喜的成绩。希望参会的专家未来继续支持实验室的工作，共同在模式识别及人工智能领域做出国际领先的成果。

国家气象局彭艺博士作了“气象卫星及应用”的主题报告。报告指出信号是连接物理空间和信息智能空间的桥梁，利用传感技术从客观物理事件获取信号并对之进行组合、处理、变化和融合，最后能够找到从物理空间到信息智能空间的映射。航空遥感和卫星遥感图像通常使用图像识别技术进行加工以便提取有用的信息。该技术目前可用于地形地质探查，森林、水利、海洋、农业等资源调查，灾害预测，环境污染监测，气象卫星云图处理以及地面军事目标识别等。

浙江大华技术股份有限公司智慧城市研究院副院长常向魁作了“人工智能赋能城市智慧”的主题报告。报告指出在遵循城市发展规律和满足社会经济发展需求的前提下，应该以城市科学、人工智能、信息物理系统、系统工程理论为支撑，在城市大脑统一管理下，在人类智慧空间、信息空间、物理空间三大空间支撑下，综合采用人工智能、大数据、云计算、物联网、移动互联网、工业互联网、现代通信、区块链、量子计算等新一代信息技术，建设具有实时感知、高效传输、自主控制、自主学习、智能决策、自组织协同、自寻优进化、个性化定制八大特征的高度智能化城市。

哈尔滨工程大学张立国副教授作了“面向工业应用的多源数据融合”的主题报告。报告阐述了人工智能对三维重建的影响，包括计算力有效提高神经网络模型自动学习特征的效率以及如何把这些特征用于三维重建来进一步提高三维重建的精确度等问题。

北京三星通信技术研究院刘志花研究员作了“SAIT China Introduction”的主题报告。报告指出自2014年起，三星陆续公布的30多个重点研究计划中，有6个与人工智能相关，在研发投入上向人工智能领域倾斜。

卡内基梅隆大学博士后柯炜作了“深度联运视频分型（DIVA）介绍”的主题报告。报告指出，机器视觉解决的是“what”和“where”的问题，解决不了“how”、“why”、“when”等问题。理解是在场景层面看到物体属性，如果想要理解图像的概念，还需要将语言概念和视觉对齐来支持背后更深层次的语义理解。

实验室万方、刘畅、邓维建、余学辉同学分别作了“弱监督视觉目标识别与定位”、“视觉目标骨架检测”、“可迁移的行人再识别”、“弱小航拍人体目标检测”的主题报告。

此次研讨会除了交流模式识别及人工智能在视频监控、遥感图像分析、医学图像分析、金融大数据及气象大数据中的最新成果、应用需求、未来趋势以外，还探讨了模式识别与人工智能的关系、如何增强模式识别学科的影响力、类脑智能的研究状况和发展前景、多模态信息融合下的模式识别等问题，为学术界、行业领域提供了研究建议和参考，积极推动模式识别和人工智能技术研究与应用技术的发展。