2021年12月14日，“CCF走进高校”活动来到了首都师范大学。本次报告很荣幸地邀请了CCF会士王晓阳教授、中国科学院自动化研究所胡卫明研究员、CCF高级会员童咏昕教授、CCF会士杜军平教授。活动由首都师范大学信息工程学院科研院长王晶教授主持。由于疫情防控要求，本次活动采取线上线下会议结合的方式，共吸引了线上线下总计772名观众。

报告人合影

线下会场

王晓阳教授以数据分析与机器学习作为智能服务起点，展开介绍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。

王晓阳教授正在进行学术报告

胡卫明研究员分析了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。

胡卫明研究员正在进行学术报告

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。童咏昕教授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。

童咏昕教授正在进行学术报告

杜军平教授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。

杜军平教授正在进行学术报告

本次活动持续2.5小时，四位嘉宾的报告围绕学术前沿问题展开，深入浅出，内容精彩！此次报告为首都师范大学师生提供了一次宝贵的学习和交流机会，有助于帮助大家了解大数据领域新的研究方向和前沿学科动态，并学习了前沿技术成果与领域应用情况，开拓了学术视野。活动取得了圆满成功！

听众感言

王心语 CCF学生会员 首都师范大学 研二

今天下午有幸参加了CCF@U第826场：王晓阳、胡卫明、童咏昕、杜军平走进首都师范大学报告会，报告内容涵盖领域全面，四位老师将自己领域与研究进展进行详细分析，此次报告让我收获颇丰。

王晓阳老师所作的报告主题人工智能数据分析服务软件栈的平民化方法，是有关数据分析与机器学习方向的研究。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。所以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。听完王老师的研究使我对人工智能数据分析有了新的认识和思路。

胡卫明老师的报告题目为“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”，为我们从多方面总结神经科学对计算机视觉的启发点，并通过介绍其团队的研究及实际应用的工作为我们在研究神经科学与计算机视觉之间的关系中遇到相似问题的解决提供了新颖的思考方向。

童咏昕老师所作的关于“时空联邦计算——从数据联邦到联邦学习”主题报告内容对我又很大的启发，虽然我以前接触过联邦学习，但没有深入了解对于联邦学习以及从数据库的视角看传统联邦数据库概念的问题，童老师通过介绍团队所研发的时空联邦计算系统，让我们对联邦学习的重要性有了更深刻的认识。

杜军平老师的“科技大数据的高效查询检索与智能分析技术与服务”，针对科技服务面临的难题，为我们着重介绍了面向科研人员、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，最后展现了科技大数据的查询检索最新成果，收获良多。

四位老师讲解的十分透彻，层层递进的介绍在研究过程中思考的过程与解决方法，带给了我们很多启发。感谢CCF与学校举办的本次报告会，希望以后可以有更多此类活动。

艾明欣 学生 首都师范大学 研二

今天，参加了学校承办的CCF走进高校活动第826场活动，邀请了复旦大学王晓阳老师、中国科学院自动化研究所胡卫明老师、北京航空航天大学童咏昕老师、北京邮电大学杜军平老师。老师们将自己的领域和研究进行分享，给我带来了深刻的启发和思考。

王晓阳老师的报告题目是“人工智能数据分析服务软件栈的平民化方法”，王老师介绍了数据分析和机器学习的任务中涉及的软硬件系统，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。结合之前课上学习内容，有了一次很深刻的理论和实践结合的体验。而对于现在整个社会各层面对于数据分析的平民化广泛了解，对于自动化有较大需求。胡卫明老师的报告题目是“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”，胡老师介绍的内容和我研究生期间的研究方向一致，在老师对于神经科学对计算机视觉的启发点中，我对于平时用到的网络有了更全面的方法理解。同时，在现有的基础上也知道了更多其它的神经网络，受益匪浅。童咏昕老师的报告题目是“时空联邦计算——从数据联邦到联邦学习”，去年在学校举报的CCF走进高校活动中，听过童老师以团队的实例介绍了研究内容和原理，丰富新颖，令我印象颇深。此次童老师介绍的关于隐私安全可控的数据联邦技术，让我看到了多方数据自治环境下的安全高效协同查询的强大能力。杜军平老师的报告题目是“科技大数据的高效查询检索与智能分析技术与服务”，杜老师从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等方面介绍，从多方面不同场景的大数据查询检索中，让身在校园的我有了对于实际应用的更好体会。

老师们的讲解理论与实际联系紧密，同时与本人学习研究方向比较贴合，让我在学习的过程中，有机会了解到社会上的实际应用点和最前沿的研究成果。因此，也让我带着更深刻的体会和认知投入到之后的学习和实践中，非常感谢各位老师的分享。

赵锦秀 首都师范大学 研一

今天下午有幸参加了CCF@U第826场：王晓阳、胡卫明、童永昕、杜军平走进首都师范大学报告会，很荣幸听到几位老师围绕大数据和人工智能内容丰富的报告，受益匪浅。

首先是复旦大学的王晓阳教授在主题为“人工智能数据分析服务软件栈的平民化方法”的报告中为同学们从背景与挑战、思路与方法、总结与展望几方面介绍了如何解决人工需求，就是所谓的平民化方法。在实际应用中，我们面临着流程复杂、系统复杂、人力缺乏三方面的挑战，老师在讲座中为我们提供了用智能技术用来解决智能应用难题的一种可能的途径，如复旦大学的CLIC系统及智能化自动调优，希望在未来需要专业人员的数据分析也能变得像搜索同样简单。

然后中科院的胡卫明研究员在主题为“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”的报告中介绍了视觉神经科学与计算机视觉，与我们实验室的研究方向契合，给了我很大的启发。大脑的神经计算可以用数值计算代替神经计算，从经验性的启发式算法到概率算法再到基于深度学习的算法。视觉神经系统的选择性注意机制和动态信息的选择性记忆机制，通过空间维的更新和时间维的更新建立深度自组织神经网络。

接着北航的童咏昕教授在主题为“时空联邦计算——从数据联邦到联邦学习”的报告中给大家偏应用方面介绍了联邦学习，时空数据孤岛案例如目前的疫情追溯、市域社会治理等，及原始数据不出本地条件下多方联合查询分析。在传统大数据计算中是计算不动数据动，而联邦计算中则是数据不动计算动。从数据基础、计算模式、约束条件三个方面阐述了什么是数据不动计算动。通过虎符系统拆解计算流程做到不出本地的多方联合查询和保护隐私的数据查询处理。

最后，北邮的杜军平教授在主题为“科技大数据的高效查询检索与智能分析技术与服务”的报告中主要介绍了三大类科技大数据：科技成果资源、支撑资源及互联网科技信息资源，难点在于科技数据孤岛化、科技知识隐性化、科技价值断链化，科技服务盲目化；对应着多源数据、多媒体数据、多元价值评估、精确个性服务四个需求，进而着重介绍了科技大数据的高效检索查询与智能分析技术与服务。

四位老师讲解的生动透彻，贴近生活、解决实际问题，给了我很多启发。感谢CCF与学校举办的本次报告会，希望以后有更多此类活动。

韩鸿飞 首都师范大学 研二

今天下午有幸参加了CCF@U第826场：王晓阳、胡卫明、童永昕、杜军平走进首都师范大学报告会，报告内容涵盖领域全面，四位老师将自己领域与研究进展进行详细分析，此次报告让我收获颇丰。

王晓阳老师所作的报告主题为“人工智能数据分析服务软件栈的平民化方法”，因为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，这就给非计算机专业人士带来了巨大的挑战。所以系统的平民化是人工智能在全社会广泛应用的一个重要工作。老师也提到，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。

胡卫明老师的报告题目为“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”，为我们介绍了多分析神经科学与计算机视觉之间的关系。并且介绍老师的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等方面的研究工作。以及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。童咏昕老师的报告题目为“时空联邦计算——从数据联邦到联邦学习”，为我们介绍了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。随后介绍团队结合产业应用需求所研发的时空联邦计算系统——“虎符”。最后，报告也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。杜军平老师的报告题目为“科技大数据的高效查询检索与智能分析技术与服务”，本报告针对科技服务面临的难题，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。

四位老师讲解的十分透彻，带给了我们很多启发。感谢CCF与学校举办的本次报告会，希望以后可以有更多此类活动。

陈学娜 首都师范大学 研一

今天有幸参加王晓阳、胡卫明、童咏昕、杜军平五位国内非常知名的人工智能数据分析和神经网络方面的专家的线上精彩汇报，受益匪浅。

首先是王晓阳教授的“人工智能数据分析服务软件栈的平民化方法”，并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。其次是胡卫明研究员的“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”，分析神经科学与计算机视觉之间的关系，简单神经元和复杂神经元的异同。接下来是童咏昕教授的“时空联邦计算——从数据联邦到联邦学习”，本报告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，童老师也指出了目前研究的痛点并对该领域未来发展进行展望。然后是杜军平教授的“科技大数据的高效查询检索与智能分析技术与服务”， 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。

四位教授针对人工智能数据分析以及深度学习涉及到的各方面的问题进行了深入浅出的讲解，拓宽了我的专业视野，同时也激励我对科研事业应多用心，特别感谢学校和CCF能给我这次机会，希望能多听到优秀学者们的汇报。

谢泽勋 首都师范大学 研一

今天下午有幸参加了CCF@U第826场：王晓阳、胡卫明、童咏昕、杜军平走进首都师范大学报告会，报告内容涵盖领域全面，五位老师将自己领域与研究进展进行详细分析，此次报告让我收获颇丰。

王晓阳老师的报告主题为“人工智能数据分析服务软件栈的平民化方法”，是偏向大数据分析方向的研究，王老师首先分析问题的研究背景，阐述研究意义，从智能服务的起点开始讲解，引出系统的平民化，最后提出数据分析的平民化已展露头角，但仍需要在自然人机交互、系统自动选择与部署、复杂流程自动化及自动优化等方面进一步研究和发展。所以我们在学习实践过程中也应多与实际相结合，对于问题从多角度全方位理解，举一反三，从而解决更多的问题。胡卫明老师的报告题目为“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”，为我们介绍了神经科学与计算机视觉之间的关系。并从基本视觉皮层的特征、初级视皮层的原理扩展到高级区域、顺向逆向侧向联接、视觉神经分层认知机制、视觉神经系统的选择性注意机制、动态信息的选择性记忆机制等方面总结神经科学对计算机视觉的启发点，让我们对神经科学与计算机视觉之间的关系有了深刻的理解。童咏昕老师所作的关于“时空联邦计算——从数据联邦到联邦学习”主题报告内容偏向于联邦学习、时空大数据分析与处理，童老师介绍了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，介绍了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，让我们对联邦学习有了新的理解和思路。杜军平老师的报告主题为“科技大数据的高效查询检索与智能分析技术与服务”，是偏向于大数据智能分析的研究，针对科技服务面临的难题，为我们介绍了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以及最新研究的成果，为我们今后解决大数据智能分析问题提供了更新颖的方法。

四位老师讲解的十分透彻，带给了我们很多启发。感谢CCF与学校举办的本次报告会，希望以后可以有更多此类活动。