会议日程 & 报名通知 | 第16届中国R会议暨2023X-AGI大会

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主会场Keynote

• 张志华（北京大学）：现代人工智能的本质、途径和方向
• 肖诗汉（华为MindSpore分布式并行实验室）：昇思MindSpore技术创新进展和超大规模AI实践

自动驾驶

• 肖一凡（小马智行科技有限公司）：自动驾驶的安全体系设计
• 杨昆（百度阿波罗智能）：面向无人驾驶出行服务的产品设计
• 魏佳辉（图森未来）：创新型自动驾驶研发中的工程问题

数据科学理论

• 王菲菲（中国人民大学）：Social Behavior Analysis in Exclusive Enterprise Social Networks by FastHAND
• 周峰（中国人民大学）：Integration-free Training for Spatio-temporal Multimodal Covariate Deep Kernel Point Processes
• 刘越（中国人民大学）：Trustworthy Policy Learning under the Counterfactual No-Harm Criterion
• 蔡智博（中国人民大学）：Empowering Collaborative Filtering with Principled Adversarial Contrastive Loss

生物统计（一）

• Rong Ma（Harvard University）：A Spectral Method for Assessing and Combining Multiple Data Visualizations
• Jingshu Wang（University of Chicago）：Joint Trajectory Inference for Single-cell Genomics Using Deep Learning with a Mixture Prior
• Zhe Chen（University of Illinois Urbana-Champaign）：The role of randomization inference in unraveling individual treatment effect profiles in clinical trials

AI基础理论

• 赵浩宇（Princeton University）：Do Transformers Parse while Predicting the Masked Word?
• 马梓业（Berkeley）：The role of over-parametrization in non-convex optimization: A case study of matrix sensing
• 周墨（Duke University）：Implicit Regularization Leads to Benign Overfitting for Sparse Linear Regression

生物统计（二）

• 李黎明（罗氏（中国）投资有限公司）：a robust and comprehensive R package for implementing mixed models for repeated measures
• Joe Zhu（罗氏（中国）投资有限公司）：Clinical reporting with NEST packages
• 陆猛（默沙东）：R在药物研发中的数据可视化应用
• 张文娟（默沙东）：R在药物研发中的数据可视化应用

统计计算与软件

• 戴奔（香港中文大学）：ReHLine: Regularized Composite ReLU-ReHU Loss Minimization with Linear Computation and Linear Convergence
• 任明旸（香港中文大学）：TransGraph: an R package for transfer graph learning
• 汪利军（耶鲁大学）：earth.dof.patch: an R package for Correcting Degrees of Freedom of Multivariate Adaptive Regression Splines

可信AI

• Linjun Zhang（Rutgers University）：Fair conformal prediction and risk control
• Ruoxi Jia（Virginia Tech）：Data Intelligence in Machine Learning: A New Pathway Towards Responsible AI
• Zhanrui Cai（香港大学经济管理学院）：Private Estimation and Inference in HighDimensional Regression with FDR Control
• Xiaohu Zhu（Center for Safe AGI）：通用人工智能时代的人类未来

AI4社会科学

• 张博伦（加州大学圣迭戈分校社会学系）：LLM能给主题模型编码吗？从大语言模型反观小模型的使用
• 李林倬（浙江大学社会学系）：使用LLM探索语言中的新颖性和科学文章影响力的关系
• 邱慧莲（美国西北大学管理学院）：Quantifying the Link Between Promotional Language and a Scientific Idea’s Funding Potential, Inherent Innovativeness, and Future Impact

强化学习

• 陈旭（中国人民大学高瓴人工智能学院）：基于连续时间的深度Q网络
• 吴翼（清华大学交叉信息研究院）：Diversity-Driven Reinforcement Learning
• 段雅琦（Department of Technology, Operations, and Statistics at Stern School of Business, New York University）：Policy evaluation in reinforcement learning: Mixing and mis-specification
• 彭天翼（Decision, Risk, and Operations Division, Columbia University）：Correcting for Interference in Experiments: A Case Study at Douyin
  

AI+可视化

• 杨维铠（清华大学）：基于样本代表性的模型性能可视分析及提升方法
• 谢李文含（香港科技大学）：情感化动态文字生成
• 封颖超杰（浙江大学）：面向文本生成图像的交互式提示词工程
• 高琳（复旦大学）：面向科普教育的交互式Transformer视觉解释分析方法
• 吴冠德（纽约大学）：Socrates：通过自适应机器引导的用户反馈搜集的数据叙事生成

参与方式