报告1：复杂场景下多模态数据语义分割理论与关键技术研究 韩军功
韩军功教授的报告针对如何利用多模态数据内的互补信息提高模型在复杂场景下的表现和针对基于卷积神经网络的多模态特征融合策略无法捕获全局多模态上下文关联的问题，深入研究了特征级别的多模态空间配准策略以及多种多模态特征融合策略。
韩军功教授深入研究了特征级别的多模态空间配准策略以及多种多模态特征融合策略，以缓解模态差异问题，进一步保留多模态数据内具有辨别力的信息，充分利用全局多模态上下文关联提高多模态融合特征的表征能力。此外，针对跨模态行人重识别任务，韩军功教授进一步研究了多尺度的模态共有信息和模态特有信息对于特征匹配的有效性，深入挖掘了协同语义分割辅助行人重识别技术。
报告2：典型新能源系统需求与新一代低压电器解决方案思考 郭晓雪
在新型能源体系和新型电力系统加快建设和发展的大背景下，低压电器的功能和架构形态应从系统化角度和模块化角度出发，打破一二次壁垒，重新架构“风光氢储充”全域配电系统的低压电器产品及解决方案。
郭晓雪副教授针对新能源系统中高电压无极性直流电弧开断，尤其是临界小电流、临界过载电流、临界短路电流的开断，制约光伏和储能向更高电压等级发展的问题，提出了融合开关方案，将一次设备（如断路器、负荷开关等）与二次设备（如互感器、控制器等）进行融合设计。与传统方案对比，储能融合开关可有效避免传统接触器在大电流情况下易出现粘连的隐患，减少了故障点。在提高电力系统的安全性和可靠性的同时，还实现了电力系统成本效益最大化，满足电力系统多样化需求。
