学术报告1

题目：基于机器学习的软件缺陷定位

报告人：黎铭  南京大学教授、博导 

时间：4月13日下午3:00

地点：腾讯会议，会议号：155-423-743

摘要：随着软件系统的日趋庞大和复杂，软件质量保证变得尤为重要。软件挖掘根据需求自动总结不同软件数据的内在规律，对软件项目管理、质量控制提供决策支持，已成为软件工程适应当今软件迅速发展的重要支撑技术。本报告将介绍软件挖掘技术中基于机器学习的软件缺陷定位技术。

报告人简介：黎铭，南京大学教授，博导，人工智能学院副院长，国家科技创新领军人才，国家优青，中国人工智能学会青年工委副主任，中国人工智能学会机器学习专委会常务委员，中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员，教育部高等学校计算机类专业教指委人工智能专家委秘书长。研究方向包括软件挖掘、机器学习。研究成果获国家自然科学二等奖、教育部自然科学一等奖各1项。在《IEEE Trans KDE》、IJCAI、ICML等权威期刊/会议发表学术论文40余篇，他引超过4000次。担任《Knowledge and Information Systems》、《Frontiers of Computer Science》、《自动化学报》等期刊的编委和国际会议SoftwareMining、IJCAI、IEEE ICDM、AAAI等的主席、区域主席和资深程序委员。

学术报告2

题目：对自动驾驶系统的情境感知测试

报告人：刘淮  澳大利亚斯文本科技大学高级讲师

时间：4月13日下午4:10

地点：腾讯会议，会议号：155-423-7431

摘要：近年来，在多种新兴技术、人工智能算法，以及强大运算硬件的加持下，自动汽车能够监视多种驾驶环境并帮助驾驶员做出决策，得到工业和学术界的高度关注。然而，安全性仍然是限制自动汽车广泛应用的主要障碍。对于自动汽车，一个关键问题是，如何判定自动系统做出的决策正确、可靠、可信。蜕变测试是人工智能系统最常用的测试方法，已成功地揭示一些流行的自动驾驶模块中上千个潜在问题。本报告将探讨蜕变测试技术在自动驾驶系统测试方面的应用，除介绍相关领域的最新研究成果，还将展望蜕变测试及其自动汽车验证领域的研究方向和挑战。

报告人简介：刘淮，澳大利亚斯文本科技大学计算技术系高级讲师，先后在墨尔本皇家理工大学、维多利亚大学和多家IT公司任职，现为IEEE高级会员、ACM会员。主要研究方向包括软件测试和可靠性、服务计算与云计算、面向终端用户的软件工程。为澳大利亚国家研究理事会（Australia Research Council）资助的发现项目（Discovery Project）的首席研究员。在《IEEE Transitions on Software Engineering》、《ACM Computing Surveys》、《IEEE Transactions on Computers》和International Conference on Software Engineering等权威期刊/会议上发表学术论文70余篇。

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                                                        2023.4.10