—2024—

Learning on Graphs 

学术盛宴，等你来享


我们诚邀您参加图机器学习方向的明星会议Learning on Graphs (LoG)的2024苏州交流会！本次活动将汇聚“几何深度学习”、“图神经网络”和“AI4Science” 等领域的顶尖专家。加入我们，聆听行业内知名学者的精彩分享，与来自亚太地区的资深专家及新锐人才交流互动！

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2024LoG

INTRODUCTION

LoG是图机器学习和几何深度学习方向的新兴年度会议。图机器学习之所以重要，主要因为它提供了有效的方法来处理和分析复杂的关系数据和结构化数据。在许多实际应用中，数据往往以网络或图的形式呈现，比如社交网络、知识图谱、生物信息、推荐系统等等。图机器学习能够从这些关系中提取信息，并在不规则的图结构中进行学习和预测。更广泛的，几何深度学习是一种研究如何在非欧几里得结构的数据（如图、网格、流形）上应用深度学习技术的领域。其扩展了深度学习的应用场景，使其能够在具有复杂结构和几何约束的数据上进行学习。


LoG 始于 2022 年。尽管受到疫情影响，LoG 不仅成功举办了线上大会，还在全球多地组织了线下交流会活动。例如，2023 年的上海交流会在上海交通大学成功举办，吸引了来自各地的研究人员和从业者。


本次2024苏州交流会将与全球图学习会议同时举行，由昆山杜克大学、中国人民大学、上海交通大学、南洋理工大学共同主办，由昆山杜克大学大数据研究中心和祖冲之数学与计算科学中心共同承办。


值得一提的是，来自本次协办单位上海交通大学自然科学研究院的王宇光教授，也是全球图学习组织（LoG）的联席主席。


会议具体信息如下：

会议日期

2024年11月29日—12月1日

会议地点

江苏省苏州市昆山市昆山杜克大学（除了线下会议，更有线上直播！）

 LoG苏州会议网址

https://log2024kunshan.github.io/log24dku/ （线上线下）

LoG全球大会网址

https://logconference.org/ (线上全球直播)

自然科学研究院公众号转播预约

适合人群

对人工智能前沿方向感兴趣的研究人员、学生及业界人士





图神经网络与组合优化读书会


现实世界中大量问题的解决依赖于算法的设计与求解。传统算法由人类专家设计，而随着人工智能技术不断发展，算法自动学习算法的案例日益增多，如以神经网络为代表的的人工智能算法，这是算法神经化求解的缘由。在算法神经化求解方向上，图神经网络是一个强有力的工具，能够充分利用图结构的特性，实现对高复杂度算法的高效近似求解。基于图神经网络的复杂系统优化与控制将会是大模型热潮之后新的未来方向。

为了探讨图神经网络在算法神经化求解的发展与现实应用，集智俱乐部联合国防科技大学系统工程学院副教授范长俊、中国人民大学高瓴人工智能学院副教授黄文炳，共同发起「图神经网络与组合优化」读书会。读书会将聚焦于图神经网络与算法神经化求解的相关领域，包括神经算法推理、组合优化问题求解、几何图神经网络，以及算法神经化求解在 AI for Science 中的应用等方面。读书会已完结，现在报名可加入社群并解锁回放视频权限。

详情请见：
加速经典算法效率，突破现实技术瓶颈：图神经网络与组合优化读书会启动

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