报告时间：2022年9月28日（星期三）10:00-12:00
报告地点：格物楼308会议室
报 告 人：严如强 教授
工作单位：西安交通大学
举办单位：机械工程学院
报告简介：
随着深度学习应用场景的扩大，从自然语言处理，搜索推荐走向工业设备健康管理，深度学习面临着性能驱动到风险敏感的模式转变。在应用于工业、医疗这些与人的生命安全息息相关的领域时， 一个错误的预测将导致难以挽回的后果。因此一个合理的解决方案是实现可解释的深度学习。而信号处理作为一种从信号特性出发的归纳先验，其具有理论发展完善，信号先验丰富，可解释性强的优势。深度学习与之对应的有着算法不透明、信号分析先验少、结果不可解释的缺点。本报告将简要介绍我们最近的一些研究工作：信号处理如何赋能深度学习并应用于智能诊断中。
报告人简介：
严如强，西安交通大学教授、博士生导师、高端装备研究院国际机械中心主任，2007年5月毕业于美国马萨诸塞大学阿默斯特分校(University of Massachusetts, Amherst)机械与工业工程系，获机械工程专业博士学位，主持科技部重点研发计划项目和基金委自然科学基金重点项目等。国际电气与电子工程师协会会士(IEEE Fellow)、美国机械工程师协会会士(ASME Fellow)、享受国务院政府特殊津贴人员、国家百千万人才工程入选者、获2020年陕西省技术发明一等奖(第一完成人)、2020年教育部自然科学一等奖(第二完成人)、2019年IEEE仪器与测量学会科技奖(Technical Award), 授权美国、加拿大、墨西哥、中国等发明专利20余项，牵头制定IEEE国际标准1项，在IEEE和ASME会刊、机械工程学报等发表期刊论文百余篇，撰写和主编出版英文专著各1部。目前担任国际期刊《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》主编，《IEEE Sensors Journal》、《机械工程学报》英文版和《中国科学技术大学学报》编委。
