应人工智能学院周长兵教授邀请，重庆大学高端装备机械传动全国重点实验室陈超教授将来我校进行学术交流并作学术报告。

题目：基于城市时空数据的表示学习

时间：8月15日下午2:30

地点：教三楼204会议室

报告人简介：

陈超，重庆大学计算机学院和高端装备机械传动全国重点实验室教授，国家自然科学基金优秀青年科学基金获得者。中国计算机学会杰出会员、普适计算专业委员会常务委员、智能机器人专业委员会执行委员。长期从事时空数据智能、移动具身智能等研究。以第一/通讯作者在 TRO、TMC、CVPR、ICCV、SIGMOD、VLDB等国际期刊和会议上发表论文100余篇。提出的iBOAT异常轨迹实时检测算法被国际学者公认为SOTA算法，在滴滴出行全部业务线部署和商用，已成为滴滴出行的核心竞争技术。出版英文学术专著1部。排名第2获重庆市技术发明一等奖1项。

报告摘要：

城市路网与城市区域是城市空间中重要的实体。城市路网不仅是承载人类出行的交通基础设施，还蕴含着复杂的空间拓扑和丰富的语义信息；城市区域则作为居民日常生活和社会经济活动的主要空间，具有多维度的属性和复杂地理社会动态特征。深入理解城市路网与区域的特性，离不开有效的表示学习方法的支持。利用城市中海量的时空数据进行路网和区域的表征学习是城市计算领域的热点研究问题，可为城市规划、交通管理等提供有力支撑。本报告围绕城市计算中的时空表示学习展开，针对路网复杂语义建模难表征、区域多重复杂高阶关系难捕捉等关键挑战，介绍了复杂语义场景下的路网表示学习、路网与轨迹联合表示学习、区域表示学习以及区域划分与表示联合学习等研究内容和对应的解决方案。

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