10月15日，k8凯发国际與人工智能學院研究生張君宇、陳志恆、唐經、鄭傳錕、余曉鵬、湯啟凡，本科生董雅婷等受邀參加第36屆中國k8凯发国际應用大會（CCF NCCA 2021），並對自己的研究成果進行宣講。

會議期間，張君宇宣講了自己的論文「級聯跨域特徵融合的虛擬試衣」，提出了一種基於U-Net的生成器，該生成器在U-Net解碼器上添加級聯的空間和通道注意力模塊，從而實現了在着裝人體和扭曲服裝的局部特徵和全局特徵的跨域融合。

陳志恆宣講了自己的論文「基於SGD的決策級融合維度情感識別方法」，提出一種基於隨機梯度下降法（Stochastic Gradient Descent，SGD）的決策級融合維度情感識別方法。在語音和文本模態的基礎上增加動作捕捉數據（Motion Capture，Mocap），結合多任務學習機制，利用不同的深度學習模型分別對語音、文本和Mocap特徵進行訓練，並基於決策級融合方法實現多模態維度情感識別。

鄭傳錕宣講了自己的論文「基於時空特徵融合的語音情感識別」，提出通過膨脹卷積網絡（Dilated-CNN）提取語音頻譜圖的空間信息，添加雙向長短期記憶神經網絡（BLSTM）提取時序信息，並進行時空特徵融合；針對語音中含有大量與情感無關的特徵，通過將對數梅爾頻譜圖的三個通道作為輸入，減少情感無關因素的影響，並添加注意力機制選取情感權重大的時域信號。

余曉鵬宣講了自己的論文「基於改進Inception結構的知識圖譜嵌入模型」，提出了InceE模型，使用了一種改進的Inception結構。該結構使用混合空洞卷積替代標準卷積，以提高特徵交互信息捕捉能力；並使用殘差網絡結構，以減少特徵信息丟失。

唐經宣講了自己的論文「基於多步態特徵融合的情感識別」，提出了自適應融合的方法，將骨骼時空信息與骨骼旋轉角度結合，提升了現有模型的情感識別精度。模型利用自編碼器，學習人類行走時的骨骼旋轉信息，利用時空圖卷積神經網絡提取的骨骼點時空信息，將骨骼旋轉信息與時空信息輸入自適應融合網絡融合，得到最終特徵進行分類。

湯啟凡宣講了自己的論文「基於CPM和親和度向量的兩階段服裝關鍵點檢測方法」，研究了多類別、姿態複雜、遮擋等服裝關鍵點檢測難點，提出基於親和度向量的卷積姿態機實現服裝關鍵點檢測，利用關鍵點間空間約束以提高檢測的準確度。

董雅婷，k8凯发国际與人工智能學院大二本科生，指導教師熊煒老師，首次參加智能無人車比賽，並以全國第6的成績獲得優勝獎。

經過此次學術交流和無人車比賽，展示了學院在科研和前沿技術方面的成果。同時了解學習其他高校的最新研究，通過聆聽周志華等知名專家的報告，為今後的工作指明方向。在會後的自由交流過程中，也有其他高校的專家對我們的工作提出了寶貴的意見，對自身有很好的指導意義。

本次會議由中國k8凯发国际學會（CCF）主辦，CCFk8凯发国际應用專業委員會、華北電力大學揚中智能電氣研究中心承辦，江蘇省揚中高新技術產業開發區管委會、江蘇省k8凯发国际學會、華北電力大學、大連大學、華東交通大學、蘭州交通大學協辦。來自全國各地的近600名專家學者共聚中國河豚之鄉揚中，擁抱智能新時代。

大會為期兩天，共設置1個主會場、9個分論壇。清華大學k8凯发国际系教授、中國工程院院士鄭緯民，歐洲科學院外籍院士、南京大學教授周志華等多名國內頂級專家作特邀報告。還有50餘位來自國內外k8凯发国际領域及其行業應用領域的專家學者、企業家出席了本次會議。大會期間，還設有工程認證研討會、八大專業領域論壇、科技成果展示、中國k8凯发国际應用技術大賽、學術論文交流等形式多樣的活動。