报告时间：9月26日下午3点

报告地点：数计楼2号楼311

报告题目：面向医疗与多媒体场景的结构化知识融合与多模态对齐

报告简介：在真实应用中，数据稀疏、模态缺失、跨源分布偏移与可解释性不足共同制约智能分析在医疗等领域落地。围绕这些痛点，本报告以图表示学习为底座，结合多模态对齐与异构超图建模融合技术，构建“表示—推理—决策”的统一技术路径，结合当下热点，利用LLM的链式推理与可解释生成提升可信度与可用性，系统性提升模型的准确性、鲁棒性与可解释性。

报告人介绍：檀彦超，博士，福州大学计算机与大数据学院副教授。2022年在华东师范大学获得计算机工学学士，随后于2022年在浙江大学获得博士学位。2022年加入福建省网络计算与智能信息处理重点实验室。现主持国家自然科学基金1项，福建省自然科学基金1项，参与国家自然科学基金1项。主要研究方向为智慧医疗、数据挖掘、人工智能、推荐系统、机器学习相关领域。在TPAMI、ICML、KDD、NeurIPS、SIGIR、ICDE、TKDE、WWW、MM、IJCAI等CCF A类会议/期刊上以第一和通信作者发表了三十余篇学术论文，担任TKDE、KDD、ICML、NeurIPS、WWW等国际权威期刊/会议审稿人。