<div dir="ltr"><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div>Dear All,<br><br>The Human Machine Interaction [HMI] Lab under the guidance of the Center for International Economic and Technological Cooperation of the Ministry of Industry and Information Technology (People's Republic of China), in partnership with both The Institute for Digital Economy and Artificial Systems [IDEAS] of Xiamen City and with <a href="https://protect-au.mimecast.com/s/Xa4PCBNqjlCDOG8LPtzN80n?domain=streaklinks.com" target="_blank">The Research Center for Technological Innovation at Tsinghua University</a> is pleased to invite you to attend our series of webinars for 2024.<br><br><b>Description and Goals</b><br>In our series of webinars, we focus on the overarching implications and consequences of the ongoing AI revolution. We do so in the context of Digital Development and Artificial Systems with the goal of encouraging and promoting an inclusive and responsible digital transformation capable of addressing constraints on global digital divide; deepening cooperation in digitization, industrialization, and innovation. Our series also strives to deliver outcomes in connectivity and thus to increase trustful collaboration between Westerns and Chinese universities. Through this platform we therefore aim to foster and promote multidisciplinary, international academic dialogue.<br><br><b>Structure</b><br>The series begins [PART A] by providing a primer on the algorithms, techniques, and statistical methods used by computer scientists and by addressing [PART B] some foundational theoretical (epistemological and phenomenological) questions relevant to the issue of digital development/innovation. It continues [PART C] by broadly assessing -from the perspective of general policy making- the conditions for the application of these techniques in society (in fields such as government/management and healthcare). The series then reviews and evaluates [PART D] the merits, possibilities, and challenges associated to the widespread implementations of digital and artificial systems in ‘lived environments’ (in fields such industrial automation, green computing, internet of things). Finally, the series ends [PART E] by offering careful reflections on major ethical and privacy issues (ranging from algorithmic transparency, accountability, and fairness to responsibility, interpretability, and general security) related to digital development.<br><br><b>CONFIRMED SPEAKERS [FULL LIST]:</b><div><a href="https://protect-au.mimecast.com/s/IlK2CD1vlpTok938jc5JT8m?domain=docs.google.com" target="_blank">https://docs.google.com/spreadsheets/d/1z84YVf2Cq5hP89sLu8mFNYo2wGCYsae0/edit#gid=586593715</a><br><br></div><div><div>------------------</div><div><br><div>The first webinar of the series will take place on:<br>March 7.2024 6:00 PM (Edmonton Time);<br><b>March 8. 2024 9:00 AM (Beijing Time)</b>. </div><div><br></div><div>The speaker will be Prof  FRSC, <u>Witold Pedrycz,</u> Canada Chair -Computational Intelligence (University of Alberta): <a href="https://protect-au.mimecast.com/s/MBHhCE8wmrtlN7pZ1uprJNH?domain=scopus.com" target="_blank">https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=56854903200</a> ; <a href="https://protect-au.mimecast.com/s/hZrbCGv0oyCBQ7AzWuQHtvF?domain=scholar.google.com" target="_blank">https://scholar.google.com/citations?user=0nrcfZwAAAAJ&hl=it&oi=ao</a></div><div><br></div><div>Title: 'A Unified Data and Knowledge Environment of Machine Learning'</div><div><br></div><div>Abstract: <span style="background-color:transparent;font-family:Arial,sans-serif;font-size:10pt">Driven inherently by the technologically advanced learning and architectural developments, ML constructs are highly impactful coming with far reaching consequences; just to mention autonomous vehicles, control, health care imaging, decision-making in critical areas, among others. </span><span style="background-color:transparent;font-family:Arial,sans-serif;font-size:10pt">Data are central and of paramount relevance to the design methodology and algorithms of ML. While they are behind successes of ML, there are also far-reaching challenges that require urgent attention especially with the growing importance of requirements of interpretability, transparency, credibility, stability, and explainability.   As a new direction, data-knowledge ML concerns a prudent and orchestrated involvement of data and domain knowledge used holistically to realize learning mechanisms and support the formation of the models. </span><span style="background-color:transparent;font-family:Arial,sans-serif;font-size:10pt">The objective of this talk is to identify the challenges and develop a unique and comprehensive setting of data-knowledge environment in the realization of the development of ML models. We review some existing directions including concepts arising under the name of physics informed ML. </span><span style="background-color:transparent;font-family:Arial,sans-serif;font-size:10pt">Key ways of elicitation and accommodation of domain knowledge are investigated. An impact on the structuralization of the ML architectures and the ensuing implications on the interpretability, explainability and credibility as well as semantic stability are studied. We investigate the representative topologies of ML models identifying data and knowledge functional modules and interactions among them. The detailed considerations on the facet of explainability including new ideas of semantic stability are covered. We also elaborate on the central role of information granularity in this area. </span><span style="background-color:transparent;font-family:Arial,sans-serif;font-size:10pt">Illustrative examples involving rule-based models, neural networks, logic-oriented networks are discussed.</span></div><br><div><br></div><div>LINK to join the event on MS Teams <span style="color:rgb(128,0,128);font-family:Arial,"Arial Unicode MS",Arimo,"Microsoft Sans serif",sans-serif;font-size:14.6667px;text-decoration-line:underline"><a href="https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3ameeting_MTI4ZDkxZGMtMTZlNS00YjA0LWJhMTQtODg1YTQxM2I5NzIz%40thread.v2/0?context=%7b%22Tid%22%3a%22301eaa44-6f71-406e-ab85-4cbeec1c1016%22%2c%22Oid%22%3a%22eb9bdfbf-2621-4854-86f6-eec757c6b1f0%22%7d" target="_blank">https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3ameeting_MTI4ZDkxZGMtMTZlNS00YjA0LWJhMTQtODg1YTQxM2I5NzIz%40thread.v2/0?context=%7b%22Tid%22%3a%22301eaa44-6f71-406e-ab85-4cbeec1c1016%22%2c%22Oid%22%3a%22eb9bdfbf-2621-4854-86f6-eec757c6b1f0%22%7d</a></span></div><div><br></div><div>Full Poster available for perusal at: <a href="https://protect-au.mimecast.com/s/ULPSCJyBrGfBDJKjpuvbj_q?domain=drive.google.com" target="_blank">https://drive.google.com/file/d/1XckWY6xOjHzbkmdUwt8McYCzvuyXPhcn/view?usp=sharing</a> </div><div><br></div><div>Specific announcements for subsequent meetings (as well as a reminder for the one advertised here) will follow in due time</div><div><br></div><div>Thank you</div><div>Cheers,<br>Mirko<br></div><div><br></div><div>---<br>Mirko Farina 法觅舸, PhD, MPhil<br>Website: <a href="https://protect-au.mimecast.com/s/RebOCK1DvKTDGo4R8tGZcLS?domain=mirkofarina.weebly.com/" target="_blank">http://mirkofarina.weebly.com/</a><br><br>Professor<br>Head of Human Machine Interaction Lab [HMI Lab]<br>Institute for Digital Economy & Artificial Systems [IDEAS] <br>Xiamen University [XMU] and Lomonosov Moscow State University [MSU]</div></div></div></div></div></div></div><div hspace="streak-pt-mark" style="max-height:1px"><img alt="" style="width:0px;max-height:0px;overflow:hidden" src="https://mailfoogae.appspot.com/t?sender=aZmFyaW5hbWlya29AZ21haWwuY29t&type=zerocontent&guid=d5174146-7e83-466a-980b-eab37ca54223"><font color="#ffffff" size="1">ᐧ</font></div>