一、张怡龙博士学术报告

报告题目：基于光学量子弱测量的生物分子传感方法研究

报告时间：2018-1-24上午9:30

报告地点：信息工程学院A511

摘要：

量子弱测量方法，在测量系统与测量仪器微弱耦合的情况下，通过合适的前后选择态可以将微小量（如光的相位等）进行放大检测，可有效抑制一部分技术噪声，提高测量精度。本报告介绍了基于光学量子弱测量方法的生物分子传感设计及验证。利用弱值放大原理在普通未镀膜玻璃表面展示了一种高灵敏的生物分子检测方法，并结合表面等离子体共振技术，提出一种对手部分泌物进行检测的方法。

个人简介：

    张怡龙，博士，2017年7月毕业于清华大学物理系。主要研究方向有偏振光成像、量子弱测量及光学相干层析（OCT）在精密测量、生物医学检测领域中的应用。曾以第一作者在Optics Letters(OL)等著名光学期刊发表论文3篇。

二、梁浩然博士学术报告

报告题目: 视觉显著性深度学习模型与可视化方法研究

报告时间：2018-1-24上午9:30

报告地点：信息工程学院A511

摘要：

采用计算机技术引入人类视觉感知机理，对图像进行显著性分析与检测可应用于多个领域。

本报告首先介绍基于生成对抗网络的视觉显著性特征检测算法。主要利用随机变量、特征融合、模型输出等多种方式产生输入数据，结合输出结果优化图像特征与生成结果的相关性，同时在目标函数中引入真实视觉显著性数据与生成数据的结果误差，提高对抗训练的准确度。

此外，本报告介绍一种深度模型中间层显著性可视化方法，用来追踪和解释描述生成模型中结果的不确定性问题。方法利用深度网络输出层与分类层的输出结果，反向传递真实数据与输出结果的梯度，通过迭代获取特征激活均值，获取对结果影响最显著的图像部分。该方法将描述生成模型的输出结果与图像部位一一对应，为描述生成模型的改进提供借鉴。

个人简介：

    梁浩然， 博士， 2017年1月毕业于浙江工业大学信息工程学院控制科学与工程专业，2014年4月至2015年9月于新加坡国立大学电子工程系交流学习。从事机器学习领域的研究工作，主要研究方向为视觉显著性特征检测，人脸表情识别与合成等。目前主持国家自然科学青年基金1项，曾以第一作者在 IEEE Transactions on Cybernetics，IEEE Transactions on Multimedia，SMC等国际期刊及会议发表论文6篇。