近日，AI TIME 的邀请，实验室2019级博士生陈使明做了主题为“基于层次适应的零样本学习”的报告。该报告属于AI TIME PhD-NeurIPS专场报告。AI TIME源起于2019年，旨在发扬科学思辨精神，邀请各界人士对人工智能理论、算法和场景应用的本质问题进行探索，加强思想碰撞，链接全球AI学者、行业专家和爱好者，希望以辩论的形式，探讨人工智能和人类未来之间的矛盾，探索人工智能领域的未来。迄今为止，AI TIME已经邀请了550多位海内外讲者，举办了逾300场活动，超120万人次观看。

      与此同时，极市平台（Extreme Mart）近日也邀请陈使明同学做了主题为“零样本学习的关键技术研究”的报告。在线听众人数高达2480余人，产生较大影响。极市线上播分享主要是为计算机视觉开发者提供干货分享和交流学习。在此之前极市已完成88期线上分享，直播平均观看人数5000+，最高观看人气26000+。

      报告内容简介：针对视觉-语义异构特征难对准的问题，我们提出一种层次视觉-语义层次适应的学习模型，通过同时进行结构对准和分布对准，学习一个具有结构和分布一致性的公共子空间，避免当前学习模型只进行分布对准而造成视觉和语义分布在不同的子流形上，从而有效提高零样本学习识别精度。并为其他visual-language 学习系统进行多模态表示提供了新的研究视角。