GeoAI系列在线讲座：
深度学习在众源地理信息知识挖掘中的应用与挑战
时间：北京时间.05.:00PM-8:00PM（周日）
报告人：范红超挪威科技大学，教授、博士生导师
主持人：关庆锋中国地质大学（武汉）教授
随着智能终端设备的普及和互联网技术的高速发展，众源(crowdsourcing)模式正在变成一种越来越重要的地理信息收集与获取手段。近些年来，众源地理信息数据作为一种重要的数据源，越来越多的应用到科学研究和实际工程项目中来。本报告将简单的介绍众源地理信息的起源、发展和现有问题，然后结合几项实际研究工作，着重阐述如何利用深度学习技术对众源数据进行数据丰富和融合，主要是(i)关于建筑物footprint的自动提取（Chenetal.）和属性信息的推测(Huetal.)，(ii)基于众源街景图像的三维语义城市建模(KongandFan,;Fanetal.)，和(iii)基于众源街景图像的道路交通信息提取(Dingetal.)。
报告人简介
范红超，挪威科技大学土木与环境系测量专业教授，博士生导师。范红超教授本科毕业于武汉大学，年与年分别获德国斯图加特大学和德国慕尼黑工业大学测量学硕士与博士学位。年起与AlexanderZipf教授联合创办海德堡大学城市建模实验室，年与Trondheim市*府成立联合研究实验室NordigLab，任实验室主任。范红超教授的研究兴趣主要包括基于众源地理信息数据的时空分析与知识提取，数据质量分析，以及基于众源地理信息数据的三维目标提取与三维建模。近年来主持德国、中国和挪威自然基金项目多项，并担任多个国际学术期刊编委。
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精彩内容
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GeoAI系列在线讲座：
移动行为认知与模拟
时间：北京时间.05.:00PM-9:00PM（周日）
报告人：李勇清华大学，副教授、博士生导师
主持人：关庆锋中国地质大学（武汉）教授
大规模真实用户移动数据对于城市规划、公共安全及交通调度等应用十分重要，但很稀缺。本报告介绍如何通过数据生成的手段实现对大规模移动数据的模拟，该方法的核心在于如何通过数据和知识联合驱动的方式，来实现对人移动的规律性和随机性的双重建模的刻画。真实数据集验证通过数据和知识联合认知移动行为从而生成的数据质量比单一方法真实度指标提升35%，并初步验证了其在城市时空预测、传染病模拟等方面的应用价值。
报告人简介
李勇，清华大学电子系长聘副教授，博士生导师，国家重点研发计划项目负责人。长期从事数据科学与智能方面的科研工作，在KDD、NeurIPS、ICLR、WWW、UbiComp等国际会议与期刊发表学术论文余篇（CCFA类80篇），文章引用10余次，6次获国际会议最佳论文/提名奖，10篇论文入选ESI高被引用论文。先后入选全球“高被引科学家”名单、国家“万人计划”青年拔尖人才计划、中国科协青年人才"托举工程"计划，获IEEEComSoc亚太区杰出青年学者奖、教育部科技进步一等奖、电子学会自然科学二等奖、吴文俊人工智能优秀青年奖。
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