CCF@U826：王晓阳、胡卫明、童咏昕、杜军平走进首都师范大学

由中国计算机学会（CCF）主办，首都师范大学承办的CCF走进高校活动，将于2021年12月14日在首都师范大学召开，并同步开放腾讯会议线上会议室，敬请关注。

时间：2021年12月14日（星期二）14:00-15:30

地点：线上报告

参会方式：

1、腾讯会议号：998 595 646

2、免费，CCF会员优先

3、参会须知：实名进入腾讯会议（具体格式：姓名+高校名）

活动安排：

报告信息：

报告题目：人工智能数据分析服务软件栈的平民化方法

报告摘要：进行智能服务的起点一般是数据分析与机器学习，此类任务涉及好几个层面软硬件系统，包括数据采集系统，数据存储及数据库系统，数据挖掘与机器学习系统，数据可视化与交互系统，云计算平台，超算平台，等等，而一个高效的人工智能实际应用往往需要多个层面的系统协同工作。这就给人们，尤其对于非计算机专业人士，带来了巨大的挑战。系统的平民化已经成为人工智能在全社会广泛应用的一个重要工作。计算机行业一直以平民化为一个重要的目标，产生了巨大的社会经济效益。数据分析的平民化势头也已展露头角，但仍需要在几个方面进一步研究和发展，包括自然人机交互、系统自动选择与部署、复杂流程自动化及自动优化等，在今后几年将大有作为。

嘉宾简介：

王晓阳，复旦大学特聘教授、博士生导师。CCF会士，CAAI会士，ACM会员，IEEE高级会员。主要研究兴趣为大数据分析、数据安全等。于复旦大学获得计算机科学学士、硕士学位，于美国南加州大学获得计算机科学博士学位。曾在美国乔治梅森大学、美国佛蒙特大学、美国国家科学基金会任职。2011年至今在复旦大学任职，曾任复旦大学计算机科学技术学院、软件学院院长。主持过或正在主持多项美国国家科学基金项目、中国国家重点研发计划项目、自然科学基金重点项目、上海市重大科研项目等，并发表过百余篇高质量学术论文，现任Springer DSE期刊主编，IEEE ICDE会议系列、IEEE BigComp会议系列指导委员会委员，曾任CCF上海主席，IEEE ICDE 2012及ACM CIKM 2014总主席，WAIM会议系列指导委员会主席。曾获得美国国家科学基金CAREER Award。

报告题目：神经科学启发的深度学习模型及其在视觉时空信息感知与理解中的应用

报告摘要：分析神经科学与计算机视觉之间的关系。从以几方面总结神经科学对计算机视觉的启发点：A) 基本视觉皮层的特征；B) 初级视皮层的原理扩展到高级区域；C) 顺向、逆向、侧向联接；D) 视觉神经分层认知机制；E) 视觉神经系统的选择性注意机制；F) 动态信息的选择性记忆机制。介绍本团队在基于各向异性膨胀网络的物体检测、基于深度时空自组织神经网络的运动检测、基于编解码孪生神经网络的目标跟踪、基于时空金字塔注意力神经网络的行为理解和长短时记忆序列卷积神经网络的行为语义描述等方面的研究工作。介绍本团队在手机特定视频检测装备、互联网交换机端异质媒体监测设备和网络直播智能审核系统等实际应用方面的工作。

嘉宾简介：

胡卫明，中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室研究员(二级)、博士生导师、视频内容安全研究团队负责人，国家杰出青年科学基金获得者、中组部万人计划科技创新领军人才入选者、科技部中青年科技创新领军人才入选者、人社部百千万人才工程国家级人选、国家有突出贡献中青年专家、享受国务院政府特殊津贴、国家863重点专项项目首席专家，IEEE Trans. on Cybernetics的Associate Editor。目前研究方向为网络多媒体敏感内容识别、视觉运动分析等，主持了国家自然科学基金重点项目、国家863重点专项项目、目标导向类课题等四十余项科研项目。已在PAMI、IJCV等国际刊物、国内一级刊物以及ICCV、ECCV、CVPR等重要国际学术会议上发表论文300余篇，获授权发明专利50余项。负责完成的敏感图像和视频识别等技术应用于二十余家企事业单位，已在实战发挥作用，取得了显著的经济效益和社会效益。以第一完成人获国家自然科学二等奖、北京市科学技术(技术发明类)一等奖、北京市发明专利一等奖和吴文俊人工智能科学技术一等奖。

报告题目：时空联邦计算——从数据联邦到联邦学习

报告摘要：近年来随着市域社会治理与疫情追溯分析等新需求的出现，跨部门间的数据孤岛给此类时空大数据共享计算带来全新挑战，即如何在各部门数据不出本地的前提下实现隐私安全的数据共享与协同分析？为此，联邦计算以其“数据不动计算动”的共享理念为破解数据孤岛挑战提供了一种新型思路。本报告首先回顾时空联邦计算的背景，从数据库的视角回顾传统联邦数据库概念，介绍隐私安全可控的数据联邦技术，并阐述其与联邦学习的区别联系。随后介绍本团队结合产业应用需求所研发的时空联邦计算系统——“虎符”，其已经适配当前各种主流时空大数据计算平台，并支持多方数据自治环境下的安全高效协同查询。最后，报告也将介绍基于虎符系统的应用示范，并对该领域未来发展进行展望。

童咏昕，北京航空航天大学计算机学院教授，博士生导师，国家自然科学基金优秀青年基金获得者。2014年于香港科技大学获计算机科学与工程学博士学位，随后留校担任研究助理教授，2015年入选北京航空航天大学“卓越百人计划”并加入软件开发环境国家重点实验室工作。目前主要研究方向包括：联邦学习、时空大数据分析与处理、众包计算、强化学习与群体智能等。目前共发表学术论文百余篇，其中以第一/通讯作者在CCF A类期刊/会议上持续发表（含接受）论文50余篇，并先后主持了国家重点研发计划课题等10余项科研项目。曾获阿里巴巴集团评选的首届“达摩院青橙奖”、数据库领域国际会议VLDB 2014“杰出演示系统奖”和数据挖掘领域国际竞赛 KDD Cup 2020“强化学习赛道分配学习比赛冠军”。担任国际期刊《IEEE Transactions on Big Data》的编委、VLDB等多个CCF A类会议的编委和高级程序委员会委员；是CCF杰出讲者、CCF会员与分部工作委员会主任助理、CCF走进高校工作组组长。

报告题目：科技大数据的高效查询检索与智能分析技术与服务

报告摘要：本报告针对科技服务面临的难题，介绍科技大数据建模理论与分析方法、开放协同的科技大数据服务平台与数据资源融合方法、科技大数据的高效查询检索技术、面向分类用户个性化需求的科技大数据精准服务技术，着重介绍面向科研人员、企业创新、科研管理等不同场景的科技大数据查询检索最新研究成果，以及团队研发的科技大数据查询检索系统。

嘉宾简介：

杜军平，CCF会士、CAAI会士。博士，北京邮电大学计算机学院教授、博导，北京邮电大学校学术委员会委员、计算机应用技术中心主任。主要研究方向是数据挖掘、大数据智能分析、社交网络分析。先后主持了国家自然科学基金重大项目、国家重点研发计划项目、国家自然科学基金重点项目、973计划课题、863计划项目、国家自然科学基金重大国际合作项目等30余项国家和省部级科研项目。在IEEE TPAMI、TKDE、TNNLS、TCST、TSMC、TIM、TVT、TIFS、ACM MM、IJCAI、ICDE、CVPR等国际重要刊物和国内外学术会议上发表论文400余篇，出版专著6部，申请和授权国家发明专利37项，登记软件著作权15项，获国家技术发明奖二等奖、教育部技术发明奖一等奖、北京市科学技术二等奖、吴文俊人工智能自然科学二等奖等。

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