IEEE计算智能学会深圳分会讲座 | Cesare Alippi (IEEE Fellow)：非规则时空数据的图深度学习

     在本期IEEE计算智能学会深圳分会的讲座中，来自意大利米兰理工大学的Cesare Alippi教授将为大家介绍面向非规则时空数据的图深度学习。

     非规则时空数据指的是在不同时间和空间位置异步采集的观测数据。与规则数据相比，其固有的不规则性使得传统基于离散时间序列和欧几里得空间的方法在应用时存在一定局限性。本次讲座将探讨图深度学习如何利用数据间的关系依赖性来应对插值（缺失值填补）和外推（预测）问题。讲座具体内容包括：通过保持时空一致性来从有限观测中重建缺失数据的技术，以及从稀疏输入中预测未来数值的前瞻性方法。

     Cesare Alippi教授现任瑞士卢加诺大学教授，同时也是意大利米兰理工大学教授，IEEE Fellow、ELLIS Fellow、INNS Fellow和AAIA Fellow。他还担任广东工业大学的访问教授，以及西北工业大学的顾问教授。Alippi教授曾在伦敦大学学院、麻省理工学院、巴黎高等物理化学工学院、中国科学院自动化研究所、新加坡A*STAR、日本神户大学等多所知名机构担任访问研究员或访问教授。他曾任国际神经网络学会理事会成员，IEEE 计算智能学会执委会成员、教育副主席，欧洲神经网络学会理事会成员，并担任过多个IEEE委员会主席或成员。他是Proceedings of the IEEE及多种国际期刊的副主编，曾担任IEEE Computational Intelligence Magazine、IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement、IEEE Transactions on Neural Networks和IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence的副主编。

      在荣誉方面，他于2024年获得IEEE CIS Enrique Ruspini服务奖，2018年获IEEE Computational Intelligence Magazine杰出论文奖，2016年获国际神经网络学会Gabor奖以及IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems杰出论文奖；2013年获IBM Faculty Award；2004年获IEEE仪器与测量学会青年工程师奖。目前，他的研究方向包括基于图的学习、非平稳环境下的自适应与学习、以及面向嵌入式系统、网络物理系统和物联网的智能方法。关于其图学习研究，可参考网站http://gmlg.ch。他持有8项专利，出版过1本专著（已被译为中文）、7本编著，并在国际期刊和会议上发表约250篇论文。

活动时间：2025年10月18日（周六）上午 9:55-10:35

活动地点：深圳中保国际酒店2楼多功能会议厅（宝安区 · 宝安龙华新区东环二路21号）