2021年6月9日下午，CCF@U“CCF走进高校”活动在北京工商大学良乡校区B报告厅顺利举行。活动邀请到CCF会员与分部工作委员会主任助理、国家自然科学基金优秀青年基金获得者、北京航空航天大学童咏昕教授，CCF学术工作委员会委员、国家优秀青年基金获得者、北京理工大学袁野教授，CCF会员与分部工作委员会执行委员、计算机视觉专委会秘书长、北京邮电大学马占宇教授到现场作专题报告。计算机学院党委书记蔡强、执行院长李海生、CCF北京工商大学学生分会指导委员会主任陈谊、学院副院长谭励、刘瑞军、副书记杨秀萍，本科辅导员朱晨晨老师以及计算机学院本科和研究生100余位CCF学生会员参加了本次活动。

本次活动由计算机学院院长李海生主持，他代表学校对三位嘉宾的到来表示热烈欢迎，并对三位演讲嘉宾作了简要介绍。

童咏昕教授报告的题目是“共享出行应用驱动的大规模群智计算”。近年来，以网约车为代表的共享出行类服务在快速发展的同时，出现了高峰时间段打车难的问题，这给大规模群智计算带来了全新挑战。童咏昕教授结合近年来自己团队与产业界的合作案例，重点向大家介绍了如何将强化学习技术与经典组合优化方法进行深度融合来解决线上大规模共享出行中任务智能协同分配的实际挑战。随后，童教授对在场同学提出的问题进行了详尽解答。

袁野教授作了题为“新型大图数据体系结构”的报告。袁教授首先阐述了大图数据的传统特点和新型数据特征，以及由新型数据特点带来的研究挑战和科学问题。随后介绍了其提出的一套大图数据计算理论框架，及基于该框架的新型大图数据计算模型和管理系统。最后，向大家介绍了大图数据分析在医疗健康领域和金融反欺诈领域的应用，并与同学们进行了交流互动。

马占宇教授作了题为“基于概率模型表达的深度神经网络优化”的报告。深度神经网络由于其本身的局限，使其优化方法的研究面临着许多挑战。马占宇教授介绍了基于概率模型表达的深度神经网络优化方法，通过基于非高斯先验的深度神经网络正则化框架来解决Dropout正则化引入系统偏差的难题，使用基于非高斯先验的深度神经网络注意力机制来增强模型的解释性，有效的降低了网络复杂度、较好的解释了模型的注意力机制。随后，马教授对学生们提出的问题进行了详尽的解答。

报告结束后，陈谊教授、谭励副院长和杨秀萍副书记在热烈的掌声中代表学院为童教授、袁教授和马教授颁发了荣誉证书。最后，李海生院长进行总结讲话，代表学院师生再次对三位专家表示感谢，希望同学们要抓住学院举办专业讲座的机会，认真的聆听讲者的报告，提高专业水准和专业眼界，让同学们从专业学习中能有更多的收益。

本次活动为同学们带来了一场有深度、有内容的专业学习报告。同学们表示通过这次CCF走进北京工商大学活动受益匪浅，希望今后能有更多的机会进行这样的学习和交流活动。最后，三位专家和大家合影留念，本次活动取得圆满成功。

听众感言：

计算机科学与技术专业 计研2031班 黄小凯

CCF走进高校活动来到了我们北京工商大学，三位教授为我们带来了精彩的演讲。通过这次专题讲座，我受益匪浅。通过童咏昕教授的报告，我知道了打车难问题背后的所包含一系列复杂的问题。袁野教授的报告让我充分了解了大图数据的数据特征和特点，他带我们共同展望了大图数据体系结构在医疗健康等多个领域的蓬勃发展。马占宇教授向我们介绍了一种新型的深度神经网络的优化模型，将数学统计模型和神经网路结合的思路很有启发性。

电子信息（计算机技术）专业 计研2021班 王舸

这不单单是一次专题讲座，更是一场学术盛宴，极大的开拓宽了我的学术眼界，令我受益匪浅。在这次演讲中，我充分感受到了计算机领域的前辈们对待学术的严谨的态度，要通过反复的实验，不断地验证自己理论的可信程度，而专家们深厚的理论基础更是令我自愧不如。同专家们相比，我还差得远，所以我更要在计算机专业继续深造和不断夯实自己。

轻工信息技术与工程专业 计研2031班 贾飞阳

在听过各位专家们的演讲之后，我深感惭愧。我深刻的体会到了什么叫做“比你优秀的人还比你努力”这句话的含义。从这场活动中，我深深地感受到了学术的魅力，也学习到了很多东西。我想，作为一名计算机专业的学生，我应该更加的努力，将自己的精力投入到学术之中去。

嘉宾介绍：

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，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：时空大数据分析与处理、联邦学习、群体智能与众包计算等。目前共发表学术论文80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。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》的编委和多个CCF A类会议的程序委员会委员；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和“CCF-滴滴大数据联合实验室”学术委员会委员。

袁野，现为北京理工计算机学院教授、博士生导师、国家优秀青年基金获得者。主持国家自然基金重点项目，科技部重点研发课题。曾获中国电子学会，教育部和辽宁省科技进步一等奖、全国优秀博士论文提名奖、中国计算机学会优秀博士论文奖。袁博士是中国计算机学会数据库专业委员会常委、大数据专家委员会委员、中国计算机学会高级会员，IEEE、ACM高级会员。香港科技大学、香港中文大学、英国爱丁堡大学访问学者。主要研究方向为大数据管理与分析(包括图数据管理、众包数据管理、不确定数据管理、数据隐私保护等)。在SIGMOD、VLDB、ICDE、VLDB Journal、IEEE Trans. TKDE、IEEE Trans. TPDS等重要学术会议和期刊上发表论文90余篇。

马占宇，瑞典皇家理工学院博士、博士后，现任北京邮电大学教授、博士生导师，IEEE高级会员，中国图象图形学学会高级会员、理事兼副秘书长、青工委副主任，中国计算机学会杰出会员、专委工委执委、会员与分部委员会执委、计算机视觉专委会秘书长。主要研究方向是模式识别与机器学习基础理论与方法，及其在计算机视觉、城市大数据分析、多媒体信号处理等领域的应用。在包括IEEE TPAMI、CVPR在内的顶级国际期刊和会议上发表/录用论文100多篇，担任IEEE TNNLS国际期刊编委（Editor）和WACV 2020 AC、ICPR 2020 AC等国际会议职务或委员；先后主持国家自然科学基金“优青”、重点、面上项目以及科技部“科技冬奥”重点研发计划课题、北京市自然科学基金重点项目等；曾获中国人工智能学会“第七届吴文俊人工智能科学技术奖”一等奖，“北京市科学技术奖”二等奖，“北京青年优秀科技论文”一等奖，国际会议最佳论文奖等；入选"北京市科技新星"计划、北京智源人工智能研究院“青年科学家”等；获“北京高校优秀共产党员”等荣誉称号。