作者：张水利  核稿：任新成  编发：科研处

7月19-7与24日，神经网络国际联合会议在苏格兰格拉斯哥市举行，我校物电学院白宗文副教授应邀参加会议，并做了题为“Bilinear Semi-Tensor Product Attention (BSTPA)model for visual question answering”的报告，报告中白宗文副教授介绍了他在联合机器视觉及自然语言处理两个方向的视觉问答（VQA）方面的最新工作，提出了一种半张量多模态融合技术，同时采用双向编码器表征量（BERT）进行文本特征表征，该方法在视觉问答任务上取得了优越的性能，从全新的视角给出了多模态融合的新思路。与会专家学者对该思路表现出了浓厚的兴趣，会后围绕该方法展开了热烈讨论。

神经网络国际联合会议（international joint conference  on neural network,IJCNN）是计算机领域的学术会议中的A类会议，是CCF中的C类会议，是神经网络及相关领域的顶级国际会议。IJCNN会议是由国际神经网络协会（INNS，International Neural Network Society）和IEEE计算智能协会（IEEE-CIS，IEEE Computational Intelligence Society）共同举办。IJCNN每一年召开一次，旨在聚集神经网络相关研究学者进行学术交流。今年是IJCNN的第30届会议，在苏格兰格拉斯哥召开，受疫情影响，会议改成线上进行，来自世界100多个国家的1365学者参加了本次大会，参会人员包括人工智能著名专家Yoshua Bengio等在内的国际人工智能领域顶级学者。会议围绕近年来人工智能领域的前沿科学问题进行了深入广泛地交流并取得了预期的效果。