题目一：脑电网络构建及其信息挖掘

内容简介：大脑通常是以网络的形式来对认知过程中的信息进行加工处理，脑网络分析能够有效对脑区间的信息作用关系进行有效的度量。脑电由于其具有的高时间分辨率，基于脑电的网络分析能够有效刻画大脑的动态信息加工网络机制。然而，脑电网络分析很大程度上受到了脑电固有的如低空间分辨率、低信噪比以及容积效应的影响，导致了脑电网络分析的推广和应用。本报告将介绍如何从新的数学空间和新的信号空间分别发展相应的脑电网络分析方法以应对上述脑电信号所固有的缺陷，并结合几个应用，介绍如何发展相应的方法挖掘大脑网络信息，以实现对相关认知过程信息加工机制的理解和疾病的辅助诊断评估。

报告人：电子科技大学  徐鹏  教授

报告人简介：生命科学与技术学院教授, 国家优秀青年基金获得者，教育部新世纪优秀人才。2006年获得电子科技大学博士学位，2007-2009年美国加州大学洛杉矶分校博士后。一直专注于电生理的时-空信息挖掘以及在认知临床等方面的应用研究，在包括Cerebral Cortex, Neuroimage, IEEE TCYB, IEEE TBME, IEEE TNSRE，Neural Networks以及Journal of Neural Engineering等本领域权威期刊发表SCI论文100余篇，申请获批国家发明专利5项，获批软件著作权6项，获得教育部自然科学一等奖1次(排名4)，2012年入选教育部新世纪优秀人才计划，2015年获得国家自然基金优秀青年基金资助，医学神经工程分会委员。主持了包括自然基金优秀青年基金、重点项目、国际地区合作以及科技部863、重点研发计划子课题等项目多项。

题目二：脑机接口中的迁移学习

内容简介：脑机接口是人脑与外部设备直接交互的通道。因为个体差异和脑电信号的非平稳性，脑机接口系统使用前需校准，费时费力。迁移学习是减少甚至消除脑机接口校准的有效手段。本报告将介绍脑机接口中迁移学习的一些新进展。

报告人：华中科技大学  伍冬睿  教授

报告人简介：人工智能与自动化学院教授博导，图像信息处理与智能控制教育部重点实验室副主任，国家海外青年高层次人才。主要研究方向为脑机接口、机器学习、计算智能、情感计算。出版学术专著一部，发表论文160余篇，谷歌学术引用7700余次。获USERN形式科学奖（2020），湖北省杰青（2020），IEEE 机电一体化与自动化会议最佳论文奖（2020），IEEE系统、人和控制论学会首届青年科学家奖(2017)，北美模糊信息处理学会首届青年科学家奖(2014)，IEEE模糊系统汇刊最佳论文奖(2014)，IEEE计算智能学会最佳博士论文奖(2012)。指导学生获得2019和2020中国脑机接口比赛技术赛一等奖。现任IEEE SMC学会助理副主席和eNewsLetter主编(2021-2023)，IEEE模糊系统汇刊(IF=9.518)副编(2011–2018; 2020-)，IEEE人机系统汇刊(IF=3.374)副编(2014–)，IEEE计算智能杂志(IF=9.083)副编(2017–)，IEEE神经系统和康复工程汇刊(IF=3.340)副编(2019–)，中国人工智能学会智能技术汇刊青年编委(2020-)。

时  间：2021年7月8日（周四）上午9：00始

地  点：腾讯会议  会议ID：895 334 592

会议链接：https://meeting.tencent.com/s/RQaVxbEWAF5i

热烈欢迎广大师生参加!

信息科学技术学院

2021年7月2日