3月15日，美國(guó)普林斯頓大學(xué)教授Vincent Poor訪問(wèn)中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所，參觀自動(dòng)化所智能感知與計(jì)算研究中心并作學(xué)術(shù)報(bào)告。自動(dòng)化所模式識(shí)別國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室副主任王亮介紹了中心的基本情況并陪同參觀了人臉識(shí)別、步態(tài)識(shí)別、虹膜識(shí)別、智能視頻監(jiān)控、網(wǎng)絡(luò)信息可信性評(píng)估等演示項(xiàng)目。隨后，Vincent Poor作了題為Anomaly Detection in Large Data Sets的學(xué)術(shù)報(bào)告。

　　報(bào)告中，Vincent Poor介紹了在當(dāng)今大數(shù)據(jù)的背景下，先進(jìn)的數(shù)據(jù)獲取技術(shù)和高維數(shù)據(jù)處理技術(shù)正在越來(lái)越多地改造諸如電信、電力系統(tǒng)、社交媒體和金融服務(wù)等行業(yè)，隨之而來(lái)的一個(gè)重要問(wèn)題就是檢測(cè)在這些數(shù)據(jù)中隱藏的異常行為（anomaly detection），這些行為可能會(huì)帶來(lái)機(jī)遇，也可能會(huì)制造威脅。盡管數(shù)據(jù)的異常檢測(cè)不是一個(gè)新問(wèn)題，但在大數(shù)據(jù)背景下，要達(dá)到實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的需求，還需要新的技術(shù)和手段來(lái)實(shí)現(xiàn)。Vincent Poor介紹了他們?cè)谶@方面的最新研究工作，一個(gè)是旨在平衡可靠性和效率的序列化處理方法，一個(gè)是基于統(tǒng)計(jì)先驗(yàn)的無(wú)參數(shù)方法，兩種方法都在實(shí)際應(yīng)用中取得了很好的效果。

　　大數(shù)據(jù)是當(dāng)前的一大研究熱點(diǎn)，Vincent Poor的研究?jī)?nèi)容豐富具有吸引力，講座現(xiàn)場(chǎng)座無(wú)虛席，很多同學(xué)站著聽完了全場(chǎng)。講座結(jié)束后，中科院副院長(zhǎng)、中科院院士譚鐵牛對(duì)報(bào)告給予高度評(píng)價(jià)，并為Vincent Poor頒發(fā)了中科院國(guó)際人才計(jì)劃證書。

　　Vincent Poor現(xiàn)任普林斯頓大學(xué)工程和應(yīng)用科學(xué)學(xué)院院長(zhǎng)，是IEEE Fellow、TWAS Fellow，美國(guó)國(guó)家工程院院士、美國(guó)國(guó)家科學(xué)院院士和英國(guó)皇家學(xué)會(huì)外籍院士。他的研究興趣包括信息理論、統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理、隨機(jī)分析及其應(yīng)用等。曾獲Guggenheim Fellowship（2002）、IEEE Education Medal（2005）等多項(xiàng)學(xué)術(shù)榮譽(yù)。