IEEE第十八届工业信息学国际会议（INDIN 2020）于2020年7月12日至7月15日在线上举办，该会议是为工业信息技术的最新水平和未来前景提供的一个展示和讨论的论坛。课题组硕士生解松参加了该次会议。

7月12日我们主要聚焦于有关深度学习教学的一系列报告，其中乐卓博大学的Rashmika Nawaratne博士带来的《工业信息应用的深度学习实践》让我们收获颇多，他深入浅出的教学以及临场的操作实践让对深度学习不甚了解的听众有了一个清晰地认知， 随后大家也就深度学习在工业上的创新性应用展开了精彩的讨论与交流。之后，团队成员解松在会议上就团队研究成果-《Sentiment Analysis of Chinese E-commerce Reviews Based on BERT》作论文宣讲，分享了一种利用预训练模型进行中文文本评论进行细粒度情感分析的模型，可用于在中文领域对电商评论文本进行情感分析及分类。报告后与参会专家就预训练模型及情感分析研究前景进行了深入的探讨。

7月13日我们听取了以智能城市高效的多媒体传感和计算为主题的报告，其中中山大学南方学院电气与计算机工程学院的Wei Jiang博士提出了基于集成GRU神经网络的短期PM2.5预测混合模型，并构建了一个真实的、大规模的空气污染数据集用于稳定且准确的预测PM2.5小时浓度。庆应义塾大学科技研究生院的Masato Nohara教授题为 《Video Object Detection Method Using Single-Frame Detection and Motion Vector Tracking》的报告则是基于互联网视频流量的增加以及对视频分析的需求不断增长，深入研究了高吞吐量、节省内存的目标检测方法以及边缘区域视频获取的网络透明机制，引发了人们对于智慧城市未来发展的思考与讨论。

会议期间，我们对工业领域内深度学习应用的前沿进展有了更深的了解，也从目前的工业4.0浪潮和优秀的前沿工业智能应用的落地中得到了很多启发与知识。通过对诸多报告的参与以及同各大院校的老师同学们的线上交流沟通，参加这次会议对于人工智能该如何落地到实际应用上有了更多的见解，是一次难得的经历。

会议期间，我们对工业领域内深度学习应用的前沿进展有了更深的了解，也从目前的工业4.0浪潮和优秀的前沿工业智能应用的落地中得到了很多启发与知识。通过对诸多报告的参与以及同各大院校的老师同学们的线上交流沟通，参加这次会议对于人工智能该如何落地到实际应用上有了更多的见解，是一次难得的经历。