5月11日，由河北科技大学和鹿泉区人民政府共同主办，信息学院、澳联大信息工程学院和校技术转移中心联合承办的“问高”人工智能+技术创新应用暨产业发展大会在石家庄市鹿泉区成功举办。会议以“问高人工智能+ 擘论新质生产力”为主题，旨在深入探讨人工智能技术的前沿动态与未来发展趋势，加快形成以人工智能为核心驱动力的新质生产力。我校校长李铁军、副校长李发堂，石家庄市科技局副局长曹晶，鹿泉区委书记崔永辉、政府区长李争、区委副书记赵军会出席会议。李铁军、崔永辉分别向大会致辞。

图1 “问高”人工智能+ 技术创新应用暨产业发展大会

李铁军在致辞中阐明了人工智能对推动形成新质生产力的重要作用。他强调，人工智能不仅改变了人们的工作方式、生活方式，更在推动科技创新、提升生产效率、优化资源配置等方面发挥着不可替代的作用，是发展新质生产力的主要阵地。他简要介绍了我校信息学科在人工智能领域开展的积极探索，阐述了举办这次学术会议的目的和重要意义。

崔永辉在致辞中重点阐述了鹿泉区的产业发展定位和高速发展现状，以及对人工智能新技术的追求和渴望。

河北省计算机学会理事长王新川、中国计算机学会石家庄分部执行委员王正友、河北远东通信系统工程有限公司党委副书记李光等分别向大会致辞，阐明人工智能技术发展的重大意义及所带来的严峻挑战，积极鼓励产学研各界专家在学术思想上不断碰撞，共同推动人工智能技术健康发展。

本次大会特邀请了来自北京邮电大学、天津大学、山东大学、澳大利亚联邦大学以及河北省人工智能学会等国内外知名高校和专门学会的8位专家学者作主旨报告，分享了自己的研究成果，现场回答了听众们的提问；部分国内知名企业的代表与会作了交流发言。

图2 李铁军校长致辞

图3 崔永辉书记致辞

特邀报告环节共邀请8位人工智能领域的专家、教授对其研究成果进行分享。

图4 大会特邀专家报告

我校技术转移中心主任赵莹主持大会开幕式。本次大会也是信息学院、澳联大信息工程学院“周末专家河北行”系列活动的重要组成部分。活动得到河北科技大学鹿泉产业创新研究院、曙光信息产业股份有限公司、北京金龙翌阳科技发展有限公司、石家庄仁杰电子设备有限公司大力支持。来自省内兄弟高校，相关专门学会、研究会、企业，以及我校信息学院、电气学院的学者、委员、教师和研究生等共370余人参加了现场会议。大会还进行了线上直播，共吸引了2.19万人次点击观看。

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图5 大会合影

参会专家介绍

李丽香，北京邮电大学教授，博士生导师。教育部新世纪优秀人才，全国百篇优秀博士学位论文奖的获得者，香江学者。担任Chaos、PLoS ONE、北京邮电大学学报等期刊编委。主要研究方向为人工智能安全、信息安全等。在PNAS、IEEE会刊等国际著名期刊上发表学术论文200余篇，获得国家和省部级奖励5项，获授权专利20多项。目前主持国家自然科学基金重点项目1项。作为项目负责人已经主持完成了包括国家自然科学基金、国家重点研发项目课题等20余项国家/省部级科学研究项目的研究工作。

徐新元，博士、教授，天津大学首席技术转移官，天津大学技术转移中心主任，天津大学技术转移有限公司总经理，天津市概念验证、中试平台咨询委员会副秘书长，英国创新创业教育学会研究员（EEUK Fellow），英国皇家特许高级工程师（C.Eng)，科技部备案国家级众创空间-格桑创服董事长、总裁，科技部“打造科技资源支撑型特色载体推动双创升级专项”承载单位负责人，全国高端装备制造（工业控制技术）行业产教融合共同体专家委员会委员，中国仪器仪表学会实验仪器分会副理事长。

熊德意，天津大学智能与计算学部教授、博士生导师，自然语言处理实验室负责人，天津市“一带一路”联合实验室语言智能与技术中外联合研究中心主任。主要研究方向为自然语言处理，特别专注于大语言模型、机器翻译、AI对齐、常识推理、认知计算等方向的研究。在IEEE TPAMI、AI、AAAI、ACL等国际著名期刊和会议上发表论文150余篇，出版中英文专著各一部，受理/授权发明专利30余项，参与编制大模型相关标准多项。获得国家重点研发计划“政府间国际科技创新合作”重点专项、英国皇家学会牛顿高级学者基金、工信部人工智能产业创新任务揭榜挂帅、云南省科技厅重点研发计划等20余项项目资助。获得北京市科学技术奖二等奖、中文信息学会中文信息处理科学技术奖青年创新奖一等奖等奖项。担任IALP 2012&2021程序委员会共同主席，CWMT 2017程序委员会共同主席，NeurIPS、ACL、EMNLP、NAACL、COLING、AACL等多个知名国际会议的（高级）领域主席、赞助主席、演示主席等，TACL及CL执行主编，ACM TALLIP副主编，Data in Brief栏目主编等。领导研制了仁文伏羲大模型及OpenEval大模型开放评测平台。

刘明生，河北省人工智能学会理事长 教授/博导，河北省电子政务信息化专家委员会主任委员、河北省安可工程专家委员会主任委员，主要从事人工智能算法和应用研究，在TPAMI、TKDE、TOIS、JMLR、 NeurIPS、WWW等顶刊、顶会上发表学术论文120余篇，授权专利 30 余件，主持的项目获省部级一等奖3项、二等奖3项。主要研究方向包括深度学习、强化学习、机器学习、数据挖掘等。

贲晛烨，山东大学教授，博导，国家级青年人才，山东省泰山学者青年专家，山东大学杰出中青年学者。研究方向为图像处理、模式识别。IEEE Senior Member，中国人工智能学会会员，山东省人工智能学会常务理事等。作为项目负责人，主持国家自然科学基金优秀青年科学基金项目、国家重点研发计划项目课题、山东省重大科技创新工程项目等20余项国家级和省部级项目。在IEEE T-PAMI、IEEE T-IP、IEEE T-CSVT、IEEE T-MM、PR 、CVPR等国内外核心期刊会议上发表学术论文100余篇，授权国家发明专利64项，成果在宁夏银川监狱、内蒙古呼和浩特第三监狱和江西省赣州监狱的个人谈话、心理矫治与智能审讯系统以及青岛两个社区的视频监控系统上成功应用，服务了社会治理，为平安中国的建设做出重要贡献。获山东省自然科学奖二等奖（排名1）、中国图像图形学学会石青云女科学家奖、山东省优秀研究生学位论文指导教师、教育部-华为“智能基座” 栋梁之师 、“智能基座”华为云与计算先锋教师、青岛市巾帼建功标兵、青岛市巾帼科研之星、山东大学“三八红旗手”等称号。

Dr. Mehdi Naseriparsa is a Scholarly Teaching Fellow, Information Technology at Federation University, researcher in artificial intelligence, holding a PhD in ICT (Swinburne University of Technology), holding Graduate Certificate in Education (Tertiary Education) from Federation University. He has extensive experience in providing AI and data analytics research including projects such as document categorisation, snippet detection, and data exploration for XML data, medical data summarisation, diagnosis systems, and knowledge graph integration. He has published several papers in prestigious AI, data science and machine learning conferences/journals. His research interests include Research interests Machine Learning, Knowledge Graphs, Medical Informatics, Digital Health, and Social Media Data Analytics.

王珏，中国科学院计算机网络信息中心，研究员/博导，人工智能部副主任，智能超算融合应用技术教育部工程研究中心 副主任，CCF开源发展委员会执委委员。研究方向为大规模并行应用性能模型和自动调优相关软件；智能优化的研究成果在材料、能源等多个领域落地。国内外重要刊物和会议IEEE TSE、IEEE TFS、PPoPP、SC、AAAI、PACT、Cluster、ICPP、JSA、CPC、中国科学：信息科学、计算机学报和软件学报等发表论文100余篇；授权专利50余项。获得CCF A类会议SC的最佳论文和最佳学生论文题名（大陆学者仅三次）。获得北京市技术发明二等奖、中核集团技术发明一等奖、国家电网科技进步三等奖等。

Dr. Vidya Saikrishna is currently a Scholarly Teaching Fellow in Global Professional School, Federation University, Australia. Prior to joining Federation University, she worked as research assistant on the BARD (Bayesian Augmentation Via Delphi) project and as a teaching associate in Monash University. She received her PhD from Monash University Australia and her research interests are machine learning and deep learning in the field of AI. She investigated a statistical-based machine learning technique for spam classification using the Minimum Message Length (MML) principle during her PhD work. Currently, her research focus extends to various intriguing areas. She is involved in projects related to efficient graph learning for brain network analysis, an area with immense potential for understanding brain connectivity and function. Additionally, her work in Deepfake video detection tackles the pressing issue of identifying and mitigating synthetic media manipulation, contributing to the security and integrity of digital content. Lastly, her exploration of multivariate time series anomaly detection using entropy causal graphs indicates a broader interest in anomaly detection techniques that can be applied across diverse domains.