8月19-20日，第30届大洋洲人工智能联合会议（Australasian Joint Conference on Artificial Intelligence, AJCAI）在澳大利亚第二大城市墨尔本召开，由我院信息科学与技术学部袁博老师汇报的论文“强噪声条件下基于密度的多尺度聚类分析（Density-Based Multiscale Analysis for Clustering in Strong Noise Settings）”获得最佳论文奖。该论文的第一作者为我院自动化专业大数据方向2015级硕士研究生张甜甜同学。

此项研究工作旨在解决包含海量噪声和不规则数据簇的聚类问题，具有很强的技术挑战性和广泛的应用前景。该文作者提出了基于多尺度的邻域密度分析思想，将原始数据映射到具有较强区分度的特征空间并利用统计假设检验有效地去除噪声。实验结果表明，在各类高噪声的复杂聚类问题上，所提出的DBMAC算法与经典的DBSCAN算法以及在数据科学顶级会议KDD 2016上发表的Skinny-Dip算法相比，在鲁棒性和灵活性上均具有显著的优势。

AJCAI是大洋洲地区历史悠久的人工智能会议，本届AJCAI由皇家墨尔本理工大学承办，与著名的国际人工智能联合会议（International Joint Conference on Artificial Intelligence , IJCAI）同时举办，吸引了超过两千名参会者和国内众多知名互联网企业参加，共同见证了近年来人工智能技术在学术界和工业界的蓬勃发展。（文、摄影/王振、陈道昌）

图为本届AJCAI会议主席Xiaodong Li教授为袁博老师颁发最佳论文奖

图为袁博老师在AJCAI介绍论文成果

图为袁博老师在AJCAI介绍论文成果

图为袁博老师参加工业界技术交流活动