2021年10月15日，由上海市计算机学会主办、上海市计算机学会青年工作委员会和华东师范大学计算机科学与技术学院联合承办的上海市IT青年前沿学术系列报告会暨华东师范大学校庆学术报告会“人工智能与交叉科学”成功举办。

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报告会邀请到人工智能与交叉科学的八位专家学者做专题报告，其中包括同济大学生命科学与技术学院生物信息系刘琦教授、上海交通大学计算机系严骏驰副教授、复旦大学附属华山医院杨丽琴副研究员，以及华东师范大学统计学院於州教授、计算机科学与技术学院方发明教授、化学与分子工程学院朱通副研究员、计算机科学与技术学院金博副教授及纪文迪博士后。学院党委书记王长波、副院长（主持工作）周爱民、青工委委员数据科学与工程学院党委副书记杨艳琴及学院教师代表何高奇、王祥丰到场参加会议。会议由王长波书记、周爱民院长致辞，王祥丰主持。研讨会过程中，王长波书记分别向各位报告专家颁发感谢牌。

华东师范大学计算机科学与技术学院党委书记王长波教授致辞

研讨会首先由严骏驰带来《端到端的芯片智能布局布线神经网络探索》专题报告。芯片布局是芯片设计流程中最重要而且耗时的步骤之一。布局任务需要将网表图（netlist）中的所有元件，包括宏元件（如触发器、算术逻辑单元等）与标准元件（即各类逻辑门）放置到芯片板的特定位置。一个好的布局结果有助于提高芯片面积利用率、时间性能与布线效率等等。根据布局所产生的结果，布线则负责连通芯片上已放置的各个元件，因此和布局任务之间具有很强的耦合关系。严教授介绍了他们提出的一种端到端学习的布局问题求解方法，主要分为两个阶段：基于深度强化学习的智能体按照一定顺序依次决定当前宏元件在芯片板上所对应的有效位置；通过基于梯度优化的布局求解器来决定上百万个标准元件的位置。此外，该团队还通过强化学习提出了一种联合求解布局与布线任务的学习算法。

上海交通大学严骏驰报告中

华东师范大学於州报告中

随后，於州带来了《深度整流幂次单元神经网络的非参数回归理论》的数学交叉报告。整流幂次单元（RePu）作为激活函数的深度神经网络，相较于目前基于整流线性单元（ReLu）的深度神经网络能够更好的逼近光滑的回归函数。於教授介绍说，基于深度整流幂次单元神经网络建立了面向最小二乘以及逻辑回归损失的两步估计算法以及截断估计，并系统构建了估计方法的理论误差上界。该上界与minimax下界仅仅相差一个常数因子，因此从理论意义上是几乎最优的。

复旦大学附属华山医院杨丽琴报告中

杨丽琴带来了医学交叉专题报告：《医学影像与人工智能》。医学影像与人工智能的交叉融合正在受到越来越多的关注，并形成产业化热潮。杨老师介绍了中枢神经系统的医学影像技术，尤其是基于多模态磁共振技术基础，探讨在医学影像整体流程中与人工智能相结合的研究方向和策略。

华东师范大学方发明报告中

方发明聚焦于磁共振影像技术，带来题为《基于磁共振影像的宫颈癌判别深度模型研究》专题报告。宫颈癌是当前妇科疾病中最为常见的恶性肿瘤之一，正在逐渐威胁女性健康甚至生命安全。宫颈癌的早期诊断是预防和治愈的关键。传统的诊断方法容易受到医生的临床经验、人为主观判断的影响，从而导致误诊或漏诊的情况。基于人工智能的疾病辅助诊断方法在食道癌临床特征的检测、脑肿瘤图像的检测等领域日渐成熟，但是在宫颈癌识别方面的研究较少，仍面临着诸多困难与挑战：1）目前没有用于宫颈癌类别检测的MRI标准数据集；2）与自然图像不同，大多数医学图像一般含多帧序列，常用的逐帧分割方法会导致前后帧关系丢失，而3D模型因计算量大难以投入实际使用；3）真实有效的宫颈癌样本数量十分有限，且存在严重的数据类别分布不平衡、小目标无法识别等问题。方教授详细讲述了如何利用新方法解决这些问题。

同济大学刘琦报告中

刘琦带来了《生物医药数据的度量、嵌入、迁移和联邦》的生命科学交叉报告。刘教授分享了课题组在应用人工智能技术进行生物医药数据分析的若干研究工作，具体关注于生物医药数据的度量、嵌入、迁移和联邦四大类AI技术，并表示希望通过本次分享交流对生物医药数据的分析和复杂疾病的精准治疗提供AI技术层面的一定启发和指导。

华东师范大学朱通报告中

朱通从化学交叉角度做了题为《基于神经网络实现碳氢燃料的燃烧模拟》专题报告。碳氢分子是燃料的主要组成部分，探明其燃烧机理是实现模拟发动机燃烧，进而推动发动机设计所需要重点解决的问题之一。受限于力场精度，目前广泛采用的分子力学方法对燃烧反应模拟结果的可靠性仍有较大提升空间。由于量子化学方法需要大量的计算资源，直接用其模拟碳氢燃料的燃烧机理是不可行的。朱教授团队发展了一种基于分块的量子化学计算方法MFCC-combustion，实现了对模拟体系能量和力的高效精确计算。该方法与动力学模拟软件结合后，通过合理的控温控压可实现对燃料燃烧的从头算分子动力学模拟 (AIMD)。基于自组织增量学习神经网络模型将AIMD的模拟效率进一步提高了三个数量级左右，从而实现了对碳氢燃料的纳秒级反应动力学模拟。该方法的发展有望为碳氢燃料燃烧机理、燃烧基础数库的构建和完善提供一个高效准确的研究工具。

华东师范大学纪文迪报告中

作为中国古代科学中的突出成就，中医药在现代的发展面临着基础薄弱、传承不足和创新不够等劣势。纪文迪带来了《面向中医传承的药方推荐研究》交叉报告，谈到当前机器学习和人工智能等技术的进步为中医药学的发展提供了有力支撑。以中医临床处方为基础开发智能中医辅助诊疗系统，有利于更加高效地挖掘中医临床经验，传承中医精髓；同时将古老的中医药学与现代医学视角相结合，开展中医药作用机制等研究，有助于突破中医药的历史局限性，加快中医药现代化发展。纪博士介绍了药方推荐的主要研究内容，包括基于主体模型的药方推荐、基于图神经网络的药方推荐和融合中医领域知识的药方推荐等，并探讨了药方推荐及其在中医诊疗传承中的前景与展望。

华东师范大学金博报告中

最后，金博带来了题为《面向去中心化协作场景的多智体强化学习技术》的人工智能报告。多智能体强化学习是将强化学习、多智能体系统、博弈论等结合所形成的技术，近年来逐渐成为机器学习领域的研究热点，并广泛用于智能机器人、交通控制、分布式决策、资源调度、游戏博弈、智慧医疗等领域。然而，多智体强化学习用于错综复杂的实际场景存在如维度灾难、通信协作、任务分配、分布式训练等一系列问题。针对这些问题，报告分享了完全去中心化的协作式演员评论家模型、结构化通信拓扑及表征学习、强化组织控制和分层共识学习、结构化多元涌现等算法，以及其在智慧医疗、智慧农业等领域的应用。

本次研讨会是一次人工智能与多领域交叉的思维碰撞，现场讨论热烈、气氛活跃。与会者一致表示，希望通过人工智能与多学科深入交叉，从多方面实现进一步突破。