重磅！顶尖人工智能大咖本周末齐聚宜春，这场研讨会就差你了！

1、陈志刚

中南大学教授，博士生导师，享受国务院“政府特殊津贴”专家，国家教学名师，高校计算机专业优秀教师，湖南省芙蓉教学名师，教育部软件工程专业教学指导委员会秘书长，入选美国斯坦福大学全球2%顶尖科学家榜单，中国工程教育认证专家。

报告题目：人工智能赋能与特色软件人才培养

报告摘要：AI技术的高速发展让软件工程教育正面临新的机遇和挑战。如何积极拥抱AI赋能，探索软件工程数智教育新未来成为了当务之急。本报告首先就如何在党和国家的领导下建设队伍，培养人才；如何积极拥抱AI赋能，哪些思想要转变哪些思想要坚持的问题做出了探讨。提出了“小步快跑”的探索模式。国家启动“特色化示范性软件学院”工作，期待培育国产软件生态，培养基础软件、大型工业软件、行业特色软件、新型平台软件和嵌入式软件等5类特色软件人才。本讲座旨在和大家一起探讨，作为软件人员的责任与荣光，探讨AI赋能软件人才培养有关问题，摸索构建基于国产软硬件平台的特色软件人才培养生态。

2、刘雪明

东南大学（首席教授），国家杰青获得者、“百千万人才工程”国家级人选、中科院"百人计划"入选者。

报告题目：智能超快光纤激光研究

报告摘要：超短高能量脉冲光纤激光器在通信、传感、精密机械加工等领域均有重要的应用。如何提高激光脉冲的功率和能量，掌握和利用超短脉冲光纤激光的复杂非线性，开展高能量、超宽带全光纤超短脉冲激光应用的关键技术研究，成为了光纤脉冲激光的重要科学问题。我们总结了近年来国内外关于锁模光纤激光器研究的一些关键技术和重要成果，分析了各类激光器及所产生脉冲的优缺点，重点讨论了不同色散区内光纤激光器的典型行为特征，从理论与实验两方面揭示了耗散孤子的产生机理、输出特性及其演化规律。基于AI技术，优化和控制超快激光。

3、黄伟

宜春学院副校长、教授、博士生导师。江西省政协委员，九三学社中央委员会科技委员会委员。

报告题目：Studies on Key Techniques of the In-vivo & In-vitro Assisted Diagnosis for Neurodegenerative Diseases

报告摘要：This report summarizes key studies on computer-aided diagnosis of neurodegenerative diseases (NDs) using deep learning. In the in-vivo phase , we developed medicalimagesynthesis techniques—includingunbalanced deep discriminant learning, GAN variants, and capsule networks—togenerateArterial Spin Labeling (ASL)imagesfrom structural MRI,addressingdata scarcity in early ND diagnosis. In the in-vitro phase, we introduced facial expression-based diagnosis, leveragingidentity-aware synthesis and multi-sourcefederated learning toachievenon-invasive, high-accuracydetectionof Parkinson’s disease. Our methods consistently outperform existingapproaches,demonstratingthesignificantpotentialofsyntheticdata and multimodal learning inenhancingearly andaccurateND diagnosis.

4、杨勇

天津工业大学教授，博士生导师，CCF杰出会员、IEEE高级会员，现为天津工业大学计算机科学与技术学院执行院长。

报告题目：人工智能技术在视频图像复原中的研究与应用

报告摘要：图像复原是一种改善视频图像质量的处理技术，是图像处理和计算机视觉领域中的研究热点，在科学研究和工程领域中被广泛应用。近年来随着人工智能技术的发展，基于深度学习的图像复原技术突破了传统算法的瓶颈，取得了更好的复原效果。本报告将重点介绍团队在图像超分辨率重建、低照度图像增强、图像去雨/去雾等图像复原方面的最新研究成果。

5、谭作文

江西财经大学计算机与人工智能学院教授，博士研究生导师。

报告题目：大模型面临的安全挑战与前沿进展

报告摘要：本报告系统梳理了大模型技术的发展脉络与安全前沿。首先回顾了大模型从萌芽、沉淀到爆发的演进历程，核心部分深入剖析了其面临的多维安全挑战，包括对抗攻击、数据投毒、越狱攻击导致的模型自身安全风险、应用安全问题以及深度伪造、恶意代码生成等衍生安全问题。然后，报告进一步探讨了大模型如何赋能网络安全，在漏洞挖掘、钓鱼检测和未知威胁发现等场景如何提升防护智能化水平。最后，报告阐述了大模型安全研究的前沿方向，如大模型可解释性、隐私增强技术以及多模态对齐研究。这些将是构建可信赖人工智能未来的关键。

6、李小俚

北京师范大学教授，国家杰出青年基金获得者（2010），德国洪堡学者（2000）。现任北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室副主任/认知神经工效研究中心主任（珠海）。

报告题目：脑机接口-神经调控技术及产业化

报告摘要：报告首先讨论脑机接口（BCI）与神经调控的关系，BCI主要解码，实现意图识别与状态监测，神经调控是通过物理场干预神经元膜电位与突触传递而调节神经活动。两者的结合实现“主动适应”的个性化治疗；为神经损伤、精神疾病提供颠覆性解决方案，推动脑科学从“治疗”迈向“功能增强”。其次，介绍了闭环TMS，近红外光刺激，经颅超声、微电流等技术。最后，讨论神经调控的主要研究问题，提出多模态神经调控的框架，以及未来的发展方向。

7、李骏翔

浙江大学上海高等研究院人工智能高等教育联合创新中心副主任，博士。李骏翔长期致力于推动人工智能教育与产业实践结合，重点关注人工智能经典算法教学、产教融合模式创新及实训平台建设。

报告题目：智海 Mo - 新一代人工智能科教平台：浙江大学人工智能通识课程设计与实践

报告摘要：本报告系统阐述了该通识课程的设计理念、教学创新与实践成效。课程设计秉持“技赋人文、知行合一”的核心原则，旨在使来自文、理、工、医等不同背景的学生均能理解AI基本原理、建立负责任的应用伦理观、并具备利用AI工具解决本学科问题的初步能力。实践表明，该课程模式显著提升了学生的学习兴趣与成就感，其跨学科创新思维与团队协作能力得到有效锻炼。“智海-Mo”平台与配套课程设计为全国高校广泛开设人工智能通识课程提供了可复制、可推广的“浙大方案”，对培育面向智能时代的复合型创新人才具有重要的示范意义。

8、奎晓燕

中南大学二级教授，博士生导师，中国教育和科研计算机网主干网长沙核心节点主任、全国高等学校计算机教育研究会青年教师工委会副主任、湖南省大学计算机教学指导委员会主任、湖南省高等教育学会计算机教育专业委员会理事长、湖南省大学生计算机程序设计竞赛指导委员会主任，建党百年湖南省优秀共产党员。湖南省芙蓉计划高层次人才，湖南省科技进步奖二等奖（排1），中国自动化学会科技进步奖二等奖（排1），湖南省计算机学会科学技术奖二等奖（排1）。主持国家自科重点/面上/科技部高端外国专家项目等10余项。发表高水平学术论文40余篇，授权国家发明专利24项，软件著作权14项。

报告题目：人工智能赋能的高等教育改革实践

报告摘要：报告将从高等教育数字化发展动态出发，分析国内国外目前教育数字化转型的趋势，分享中南大学在数智化转型中的实施路径和取得的成效，探索AI赋能教育的举措，如深化AI在课程建设，个性化推荐等场景中的应用，并指出未来数智化转型的建设要点，能够为高校从“数字化”向“智慧化”跃迁提供有效借鉴与启示。

9、罗世华

江西财经大学二级教授，博士生导师，现任江西财经大学研究生院院长，享受国务院政府特殊津贴。2016年入选江西省百千万人才工程，2020年获聘江西省“井冈学者”特聘教授，2022年入选江西省“双千计划”（科技创新高端人才项目）人才工程。

报告题目：基于持续学习的高炉生产过程大数据建模与优化

报告摘要：高炉炼铁过程的建模与优化是实现生产智能化与高效化运行的核心关键，现有方法存在动态信息挖掘不充分、极端工况难以识别、数据驱动模型缺乏物理机理嵌入及多目标协同优化困难等问题。针对上述问题，研究团队采用“数据流动态特性挖掘-状态智能识别-物理嵌入混合建模-多目标协同优化”的一体化研究思路，开展基于持续学习的高炉生产过程大数据建模与优化研究。通过引入持续学习技术提升模型对生产工况波动的适应性，重点解决高炉多模态数据动态特征甄别、异构不平衡数据下的高炉极端工况识别、物理约束与过程数据协同建模、深度学习模型的实时更新与遗忘抑制等问题，为高炉全流程智能生产提供有价值的理论与技术。

10、程香平

江西省科学院材料与智能制造研究所智能制造科室主任，工学博士，研究员，入选赣鄱俊才支持计划-双高工程。近年来获江西省科技进步奖2项，主持完成省部级各类科技项目5项，发表论文60多篇，获国家发明专利10多项。长期从事新一代信息技术、智能制造及流体动密封技术方面研究工作。

报告题目：基于深度视觉感知的果园果实智能检测与分析方法研究

报告摘要：近年来，随着人工智能与智能感知技术在农业领域的深度融合，基于视觉的果园智能化管理方法已成为精准农业发展的关键方向。然而，在真实果园环境中，果树形态复杂、果实遮挡严重、目标尺度多样以及标注数据稀缺等问题，仍制约着传统方法的准确性与实用性。针对上述挑战，本研究围绕果实检测与分析的三个核心任务——计数、体积估算与成熟度分级，系统性地提出了相应的创新解决方案。

11、王长明

首都医科大学宣武医院神经外科功能组副研究员，中国民族卫生协会健康技术推广专家委员会常委、中国康复医学会脑机接口与康复专委会委员、中国神经科学学会脑机接口与交互分会委员、 Frontiers in Human Neuroscience, BrainImagingand Stimulation副主编、香山科学会议Y05次"面向睡眠健康的智能感知与计算”执行主席。

报告题目：数字疗法:电子化认知功能训练在脑疾病患者远程健康管理中的应用

报告摘要：电子化认知训练已被证实为针对注意缺陷多动障碍（ADHD）儿童的有效干预策略。其有效性体现在对核心认知功能（如注意力与执行功能）的显著提升，例如随机对照试验显示，数字靶向认知训练与特定药物（如atomoxetine）结合可增强疗效，而神经反馈训练在随访期内仍能维持中等至较大的症状改善效应。神经机制研究表明，此类训练可诱发大脑神经可塑性改变，如调节前额叶激活模式及正常化异常脑电活动。技术层面，自适应算法、游戏化设计及个性化难度调整确保了训练的参与度与针对性。然而，个体疗效差异与技能泛化仍是当前挑战。未来需通过多学科融合，推动干预方案向更精准、普适的方向发展，为儿童认知健康发展提供坚实支持。