·研究生因公出国（境）事后公示表-孙文放.pdf

附件 3： 合肥研究院研究生因公出国（境）事后公示表 姓 学 名 孙文放 门 安光所光电子中心 在读 号 公示日期 部 硕士 SA21168183 学位 自 2023 年 9 月 15 日 出访国家 至 （或地区） 美国 2023 年 9 月 21 日 计划出 参加 The Fortieth International Conference on Machine Learning(ICML)会议 访任务 计划日程 2023 年 7 月 23 日至 2023 年 7 月 29 日参加线上会议 计划往 线上会议，无需出境 返路线 邀请单位 介 绍 费用来源 ICML，全称 Internation Conference on Machine Learning，是国际机器学习的顶级学术 会议。每年世界各地的学术机构和企业都会相聚在这个会议上，讨论分享最新的学 术进展。因此，它可被视为推动机器学习发展的重要会议。 合肥研究院院长基金（YZJJ2023QN06） 国际旅费 交通费 住宿费 伙食费 其他 预算经 费支出 0 0 0 0 会议注册费 165 美元 实际费用 □课题组 来源及支 □学校 付金额 □国外资助单位 实际开 始日期 合 肥 研 究 院 院 长 基 金 （ YZJJ2023QN06 ） 165 美 元 2023 年 7 月 □其他资助单位 23 日 实际结束日期 交通费 住宿费 2023 年 7 月 29 日 实际往 线上会议，无需出境 返路线 国际旅费 伙食费 实际经 费支出 其他 会议注册 0 0 0 0 费 165 美 元 实际出访单位名称及主要日程安排： 2023 年 7 月 23 日 - 2023 年 7 月 29 日 线上参会 出访总结 出访主要学习、工作、生活内容、取得成果等（体裁不限，1500 字以上，可另附页） 我有幸代表合肥物质研究院和中国科学技术大学参加了国际机器学习大会（ICML）。 这次会议为期数天，汇集了来自全球各地的机器学习领域的专家、学者和业界人士。 在学术界，我见到了来自 MIT、CMU、UC Berkeley、Stanford 这四大计算机牛校的科 研人员，也见到了世界其他名校例如 ETH、U Tokyo、U Montreal、U Oxford 等。学术 界的狂欢，少不了工业界的参与。我见到了传说中的 Deepmind、Facebook AI Research、 IBM research、NVIDIA，以及国内的腾讯 AI Lab、蚂蚁金服、百度硅谷研究院等。通 过与他人的交流和演讲，我深入了解了当前机器学习领域的最新发展趋势、技术创新 和前沿研究成果。 主要学习内容： 在 ICML 会议期间，我参加了多个主题广泛的演讲、研讨会和讨论会。其中，我特别关 注了以下几个主要领域： 深度学习与神经网络： 深度学习作为机器学习领域的热点，涌现出许多创新方法和应 用。我参加了一场关于图神经网络的演讲，深入了解了如何在处理图数据时利用深度 学习技术，这对于我当前的研究项目具有重要启发。 迁移学习和领域自适应： 在应用机器学习算法时，常常需要面对源领域和目标领域数 据分布不匹配的问题。我参与了一场关于迁移学习的研讨会，了解了一些先进的方法， 如何在数据分布不一致的情况下实现模型的泛化能力。 可解释性与公平性： 机器学习模型的可解释性和公平性逐渐成为社会关注的焦点。我 参加了一场关于公平机器学习的讨论，深刻认识到在模型设计中融入公平性考虑的重 要性。 生成对抗网络（GANs）的新进展： 我参加了一场关于生成对抗网络的专题演讲，了解 到 GANs 在图像合成、风格迁移和数据增强等领域的最新应用。我深入学习了 GANs 的 工作原理，以及如何优化训练过程以提高生成图像的质量。 自监督学习和弱监督学习： 自监督学习在无标签数据上训练模型的能力引发了广泛兴 趣。我参与了一场关于自监督学习的讨论会，深入研究了不同的自监督学习方法，包 括基于图像、文本和音频数据的技术。此外，我还了解了弱监督学习如何在标签噪声 存在的情况下实现高效训练。 联邦学习和隐私保护： 随着数据隐私和安全的重要性不断增加，联邦学习作为一种在 分布式数据上训练模型的方法受到了广泛关注。我参与了关于联邦学习和隐私保护的 研讨会，了解了如何在保护用户隐私的前提下进行模型训练，并探讨了联邦学习在医 疗、金融等领域的应用。 多模态学习： 在现实世界中，数据往往涵盖多个模态，如图像、文本和音频等。我参 与了一场关于多模态学习的研讨会，探讨了如何将不同模态的信息有效地融合，以提 高模型在多模态任务上的性能。 小样本学习和元学习： 随着在现实场景中数据稀缺性的挑战，小样本学习和元学习逐 渐引起研究兴趣。我参与了专门讨论小样本学习的会议，学习了如何通过在少量样本 上学习来提高模型的泛化能力，以及如何设计元学习算法以适应新任务。 在会议期间，我积极参与了众多的技术交流和讨论，与其他参会者分享了我的研 究成果和项目经验。我在展示自己的研究成果时，得到了一些宝贵的反馈，这些反馈 为我今后的研究方向和改进提供了新的思路。此外，我也在会议的“海报展示”环节 展示了自己的研究课题，与其他研究者深入交流，拓宽了自己的学术圈子。 除了与其他研究者的交流，我还参加了几场由业界领军人物主持的讲座。他们分享了 他们在实际应用中遇到的问题、解决方法以及对未来发展的展望。这些讲座不仅让我 了解了实际问题，还让我对机器学习技术的发展方向有了更清晰的认识。 通过参加 ICML 会议，我不仅对机器学习领域的最新动态有了更深入的了解，还学 习到了许多具体的方法和技术，对我的研究和工作都具有积极的影响。我在会议中结 识了很多来自不同背景的研究者和从业者，建立了有价值的人际网络。在与他人的交 流中，我不仅分享了自己的见解，也从他人那里获得了宝贵的反馈和建议。 总而言之，ICML 会议为我提供了一个全球性的学术交流平台，让我深入了解了机 器学习领域的前沿发展和创新成果。这次线上参会不仅拓展了我的学术视野，还激发 了我进一步深入研究的热情。我将把在会议中学到的知识和经验应用于我的研究项目 和工作中，为推动机器学习领域的发展贡献一份微薄之力。 导师审核 公示情况： 导师签字： 签字： 日期： 日期：