本文摘要：向量机方面的研究在国际上有最重要影响。耿 新的 东南大学教授博导、副院长，模式自学与挖出（PALM）实验室（http://palm.seu.edu.cn/）主任，国家优青，江苏省杰青。主要专门从事模式识别、机器学习、计算机视觉等方面的研究。 在最重要国际学术期刊和会议公开发表论文五十余篇。

向量机方面的研究在国际上有最重要影响。耿 新的 东南大学教授博导、副院长，模式自学与挖出（PALM）实验室（http://palm.seu.edu.cn/）主任，国家优青，江苏省杰青。主要专门从事模式识别、机器学习、计算机视觉等方面的研究。

在最重要国际学术期刊和会议公开发表论文五十余篇。现为CCF青年工作委员会执委，江苏省计算机学会理事、青年工作委员会主任，CCF人工智能与模式识别专委会、计算机视觉专委会委员，中国人工智能学会机器学习专委会、模式识别专委会委员，《Frontiers of Computer Science》青年编委。报告题目：标记产于自学范式概要：标记产于自学是一种新型机器学习范式。

在该范式中，每个示例不是与一个或者一组标记相关联，而是与一个标记产于相关联。一个标记产于覆盖面积所有有可能的标记，并且具体得出每个标记叙述示例的程度。

在这一定义下，传统的单标记自学和多标记自学都可以看做标记产于自学的特例。现实世界中不存在不少本身就具备标记产于信息的数据。更加多情况下，标记产于信息不原始时，可通过先验科学知识或者机器学习方法分解原始的标记产于。因此，标记产于自学是一种互为较传统自学范式更加一般化，并且具备广泛应用前景的新型机器学习范式。

叶杰平 滴滴研究院副院长美国密歇根大学终生教授，密歇根大学大数据研究中心管理委员会成员，美国明尼苏达大学博士毕业，现任滴滴研究院副院长。NIPS, KDD, IJCAI, ICDM, SDM, ACML, and PAKDD. 他兼任Data Mining and Knowledge Discovery, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence的编委. 2010年取得NSF CAREER Award。2010，2011，2012年分别取得KDD最佳论文奖提名，2013年取得KDD最佳论文奖。2014年取得ICML最佳学生论文奖。

于剑 北京交通大学教授北京交通大学交通数据分析与挖出北京市重点实验室主任，教授，博士生导师，中国计算机学会理事，中国人工智能学会理事， 中国人工智能学会机器学习专业委员会常务委员,IEEE会员，International Journal of Fuzzy Systems编委, The Open Artificial Intelligence Journal编委。他主持人教育部重点项目、国家自然科学基金等科研项目,参与973项目。2006年取得霍英东青年教师基金,2006年度选入教育部新世纪优秀人才反对计划。在国内外最重要的学术杂志和学术会议上公开发表过40多篇论文（还包括IEEE Trans. On Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Trans. On Image Processing，IEEE Trans. on Neural Networks, IEEE Trans. On Fuzzy Systems等），并曾取得第八届北京青年杰出科技论文一等奖。

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