報告1：交通領域的深度學習

時間：2023年11月3日（周五）上午09:00

地點：航海樓321

主要內(nèi)容簡介：近年來,，深度學習已經(jīng)改變了計算機在計算機視覺、模式識別和時間序列預測等領域執(zhí)行一系列任務的能力,。這些技術在交通研究中得到了自然的應用,，這是一個數(shù)據(jù)驅(qū)動的領域，幾十年來一直使用先進的機器學習,。在這次演講中,，James Haworth博士將介紹與交通研究相關的深度學習的主要算法，并回顧如何將它們用于處理時空交通數(shù)據(jù)的特性,。然后,，他將介紹一些來自UCL SpaceTimeLab的案例研究，包括使用計算機視覺理解道路風險和使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡預測碰撞風險,。講座將以一些關于人工智能在交通領域未來發(fā)展方向的思考作為結尾,。

報告2：基于大規(guī)模位置數(shù)據(jù)的流動性分析

時 間：2023年11月3日（周五）14:00

地 點：管理樓A515

主要內(nèi)容簡介：如今，我們的許多日?；顒佣紩粝聰?shù)字痕跡,，無論是使用智能支付卡乘坐公共交通工具，還是使用手機上的定位服務,，抑或是使用健身應用跟蹤我們的活動,。這些數(shù)據(jù)通常是被動收集的，為交通規(guī)劃者提供了豐富的數(shù)據(jù)來源,，以了解人們的流動性,。在這次演講中，James Haworth博士將介紹一系列可用于了解人類移動性的大規(guī)模位置數(shù)據(jù)源,，包括智能卡數(shù)據(jù)和移動電話數(shù)據(jù),。通過一組案例研究，他將演示如何在SpaceTimeLab中將這些數(shù)據(jù)源用于一系列任務,，包括活動檢測,、人口統(tǒng)計分析和政策評估。

主講人：James Haworth博士、副教授,、博士生導師

https://profiles.ucl.ac.uk/24884-james-haworth/about

主講人簡介：

James Haworth博士,，英國倫敦大學學院（UCL）土木工程及環(huán)境學院（CEGE）時空數(shù)據(jù)挖掘（準）教授。現(xiàn)任UCL學院碩士項目負責人,，學術委員會秘書及任職學院職工發(fā)展委員會,，同時兼任英國國家道路安全局咨詢專家。Haworth博士熱衷于分享自己的研究和教學,，曾連續(xù)三年獲得UCL學生最滿意教學獎,，同時他積極探索基于算法的多學科融合，與武漢大學,，同濟大學,，北京大學保持良好的學術合作關系，并連續(xù)三年參與武漢大學暑假課程教學,。

Haworth博士的研究興趣在于時空建模和分析,，特別是機器學習、深度學習和計算機視覺在多學科中的應用,。他目前的工作重點是使用計算機視覺來感知不安全環(huán)境的特征,，以及深度學習算法在道路安全和上下文檢測等應用。

歡迎感興趣的師生參加,。

航海學院

交通運輸工程學院

2023年10月31日