“CSIG云课堂”是中邦图象图形学学会主办的系列汇集直播学术营谋，通过线上调换形式，为图像图形规模专家、学生、从业者供应免费高质料的学术任事，依托数字化平台告终云端互动，有用宣称前沿科技功效。

　　王兴刚，华中科技大学电子新闻与通讯学院副教员，研商生导师。重要研商倾向为样本和策动高效的物体识别本事。不同于2009年和2014年正在华中科技大学获取学士和博士学位。2010年6月至2011年8月，美邦天普大学（Temple University）拜望学者，2013年2月至2013年9月，美邦加州大学洛杉矶分校（UCLA）拜望学者。揭晓论文80余篇，此中包含顶级期刊和会论说文（IEEE TPAMI， IEEE TIP， CVPR， ICCV， ECCV， NIPS， ICML， AAAI）30余篇。谷歌学术（Google Scholar）援用次数赶上3600次。

　　2012年获“微软学者”奖（全亚洲10名获奖者），2015年入选中邦科协“青年人才托举工程”，2016年获湖北省出色博士论文奖，入选华中科技大学“学术前沿青年改进团队”，2017年获中邦电子教化学会出色博士论文提名奖，湖北省自然科学二等奖（排名第四），Pattern Recognition等杂志出色审稿人奖等，2018年获CCF-腾讯犀牛鸟基金出色奖，ECCV18大范畴视频物体分裂竞赛第二名，ICCV19大范畴视频物体分裂竞赛第二名。

　　陈诉摘要：正在图像视频中实行高效力物体识别（分类、检测、分裂等）本事是繁众人工智能运用中的环节模块。本陈诉将从神经汇集的高效力留心力机制和神经汇集架构搜寻（NAS）两个方面先容如下职业：（1）基于零落图神经汇集的高效全图上下文筑模本事，先容Criss-Cross Network（CCNet）与自留心力汇集的合连及其正在语义分裂题目上的优异机能；（2）基于浩繁结合搜寻空间（DenseNAS）的汇集宽度搜寻和众阶段策动量散布优化，先容NAS本事何如络续晋升MobileNetV2和ResNets等经典人工打算的汇集；（3）迅疾神经汇集自适宜本事，先容何如告终汇集架构的转移进修，用极低的策动开销告终物体检测和语义分裂汇集架构搜寻。

　　CSIG图像图形本事离间赛是由中邦图象图形学学会（CSIG）主办的系列赛事，旨正在煽动我邦图像图形本事及合系工业的生长和运用，治理企业面对的本事困难，夸大企业传布，助助企业吸引更众的出色人才。 包罗三个竞赛项目，迎接报名参赛。

　　4、进修才气强，对人工智能前沿本事有必然的领略，并可能逐步变成己方的意见。