CCF YOCSEF广州青年计算机科研工作者综合能力提升报告会 

中国计算机学会青年计算机科技论坛－广州分论坛

CCF Young Computer Scientists & Engineers Forum－Guangzhou Branch

CCF YOCSEF广州

CCF广州分部

广东省计算机学会青年工作委员会

时间：2017年9月29日(周五) 14:30-18:00

地点：暨南大学校本部（石牌校区）曾宪梓科学馆601室

主题：青年计算机科研工作者综合能力提升

国家双一流和广东省建设高水平大学背景下，科研日益凸显其重要性。广大的青年计算机科研工作者，一方面科研项目和论文压力大，如何选定可持续性和有价值研究选题？如何在日益竞争激烈的形势下做出高水平的科研成果？另一方面，青年计算机科研工作者由于专业性质，长期和项目打交道、和论文打交道、和电脑打交道、和代码打交道，很多时候在沟通能力和协调能力方面存在一定欠缺，需要进行学习和提高。作为青年科研工作者，专业成就对事业发展是非常重要，但是事业取得成功情商也是非常重要，而情商里面核心的能力是沟通能力，可以通过沟通解决复杂的问题，为自己事业插上腾飞的翅膀。为了给广大青年计算机工作者一个学习和交流的机会，CCF YOCSEF广州、CCF广州分部、广东省计算机学会青年工作委员会特联合举办“广东青年计算机科研工作者综合能力提升交流会”。本次交流报告会特邀请3位国家自然科学基金优秀青年基金项目获得者分享最新科研成果以及科研心得和体会，同时邀请CCF杰出讲者臧根林先生做沟通能力方面的演讲和分享。相信本次报告会必将为大家的科研能力和沟通能力的提升提供有益的借鉴，热烈欢迎YOCSEF广州、CCF广州分部、广东省计算机学会青工委的同仁参加本次报告交流会，进行交流讨论和思想争鸣，促进自身的全面发展和综合能力提升。

主办单位： CCF  YOCSEF广州、CCF广州分部、广东省计算机学会青工委

承办单位：暨南大学理工学院、蓝盾信息安全技术股份有限公司

2017-09-18

程  序

第一阶段：国家优秀青年基金获得者科研报告

14:00-14:30   大会签到

14:30-15:30   科研报告（主持人黄书强、杨育斌、郑子彬）

（1）基于概率分布的演化算法及其应用：华南理工大学，陈伟能教授，2016年国家自然科学优秀青年基金获得者

（2）集成学习理论及应用：华南理工大学，余志文教授，2017年国家自然科学优秀青年基金获得者

（3）软件可靠性-从服务计算到区块链：中山大学，郑子彬副教授，2017年国家自然科学优秀青年基金获得者

第二阶段：科研选题和科研方法Panel环节

15:30-16:00   科研心得分享panel

（1）成功经验和普遍规律分享

（2）如何进行科学的科研选题？

（3）科研方法和创新方法是否有范式？

第三阶段：沟通能力报告

16:00-18:00  沟通能力分享

（1）用心沟通，事业成功：中国计算机学会常务理事，CCF广州分部主席，臧根林博士

（2）互动交流环节

执行主席：

黄书强，教授，暨南大学理工学院，CCF YOCSEF广州2017-2018主席

杨育斌，CTO，蓝盾信息安全技术股份有限公司，CCF YOCSEF广州2016-2017主席，AC委员

郑子彬，副教授，中山大学，CCF YOCSEF广州学术秘书、AC委员，广东省计算机学会青工委委员

特邀讲者1：陈伟能

陈伟能，华南理工大学计算机科学与工程学院教授，博士生导师，国家优秀青年科学基金获得者、广东省自然科学杰出青年基金获得者、首批“广东特支计划”科技创新青年拔尖人才、IEEE CIS（计算智能学会）2016年度杰出博士学位论文奖获得者，中国计算机学会（CCF）优秀博士学位论文奖获得者。现任中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会委员，IEEE广州分会副主席。主要研究方向是计算智能、运筹优化与云计算，已发表国际期刊和国际会议论文80余篇，其中IEEE Transactions长文20余篇，主持国家自然科学基金等国家、省部级科研项目8项。

报告题目：基于概率分布的演化算法及其应用

报告摘要：Evolutionary computation (EC) has become a fundamental technique for complex optimization. As a special type of EC algorithms, Estimation of Distribution Algorithm (EDA) works by constructing a probability model to estimate the distribution of the predominant individuals in the population. With this probability distribution based search behavior, EDA is good at maintaining search diversity, and is applicable in both continuous and discrete search space. Motivated by the idea of EDA, this talk introduces two frameworks of probability distribution based evolutionary algorithms (EAs). The first framework presents a method to combine probability-based evolutionary operators with the niching strategy, so that higher search diversity can be maintained. As a result, the algorithms under this framework further improve search diversity of EAs and can be applied to find multiple globally optimal solutions. In particular, two algorithms under this framework will be presented: multimodal EDA (MEDA) and multimodal adaptive ant colony optimization (MA-ACO). The second framework aims at extending the applicability of EAs on both continuous and discrete space. Since some popular EAs are originally defined on continuous real vector space and they cannot be directly used to solve discrete optimization problems, this framework introduces the idea probability distribution based evolution and redefines their evolutionary operators on discrete set space. As a result, the applicability of these algorithms can be significantly improved.

特邀讲者2：余志文

余志文，博士，现为华南理工大学计算机学院教授、博士生导师、副院长、国家优秀青年科学基金获得者。余博士是CCF理事、CCF杰出会员、ACM广州分会副主席、CCF广州分部执行委员、2015-2016 CCF YOCSEF广州主席、IEEE、ACM高级会员， CCF人工智能与模式识别专委会委员、CAAI机器学习专委会委员。余博士于2008年在香港城市大学计算机系获博士学位，之后在香港理工大学电子计算系做过博士后研究，2011年入选教育部新世纪优秀人才支持计划， 2013年获得广东省自然科学杰出青年基金资助。余博士主要从事机器学习、数据挖掘、模式识别和人工智能方面的研究，发表学术论文近100多篇，其中50篇SCI论文，24篇IEEE Transactions系列论文，如：TKDE, TEC, TCYB, TMM, TSMC-B, TCBB, TCSVT, TNB等，1篇论文获国际会议最佳论文奖，担任CCF会刊《计算机应用》编委。主持和参与的项目25项，其中主持国家、省部级项目11项。更多信息见个人主页：www.hgml.cn/yuzhiwen

报告题目：集成学习理论及应用

报告摘要：传统的单一学习模型通常只从一个视角探索未知数据集，只包含一个学习过程和一个学习结果，具有一定的局限性。集成学习模型则从多个视角探索未知数据集，包含了多个学习过程，通过综合获得一个更具代表性的结果。与单一学习模型相比，集成学习模型往往能够提供准确性、稳定性和强壮性更好的结果。本报告首先简要介绍各种类型的集成学习模型，主要包括分类集成学习模型、半监督集成学习模型、聚类集成学习模型，等等。然后，以渐进式集成框架、基于图论的聚类集成算法和自适应集成框架为核心，系统地介绍近年来余志文博士所提出的一些新算法及其在高维带噪音数据挖掘上的应用，包括：渐进式半监督聚类集成框架、混合聚类选择策略、基于混合高斯模型的聚类结构集成方法、混合模糊聚类集成方法、自适应模糊聚类集成方法、基于随机组合数据映射操作的混合聚类集成方法、基于专家知识的聚类集成算法、混合自适应集成学习算法等等。

特邀讲者3：郑子彬

郑子彬，中山大学数据科学与计算机学院副教授、软件工程系主任、自然科学基金优秀青年科学基金项目获得者、国际服务学会青年科学家论坛首任主席。近五年共出版Springer英文学术专著1部、发表国际期刊及国际会议论文100余篇，包括ESI高被引论文2篇、ACM/IEEE Transactions 26篇，获得CCF A类及B类国际学术会议最佳论文奖2次、最佳论文奖提名2次，根据Google Scholar统计，论文共被引用超过4600次，H-Index为34。曾获得广东省青年珠江学者、珠江科技新星、ACM中国新星提名奖、软件工程领域顶级旗舰会议国际软件工程大会（ICSE）ACM SIGSOFT Distinguished Paper Award；国际Web服务大会（ICWS）最佳学生论文奖；担任International Journal of Services Computing的Associate Editor-in-Chief、担任CollaborateCom'16 General Co-Chair、ICIOT’18 PC Co-Chair、 IoV’14 PC Co-Chair及多个国际会议的程序委员会成员。

报告题目：软件可靠性：从服务计算到区块链

报告摘要：软件系统复杂化及大规模化的趋势，使得软件可靠性的保障变的越来越困难。各类新型软件系统（比如面向服务系统，区块链软件平台等）的涌现，也为软件可靠性的研究带来了新的挑战。该报告首先介绍服务计算中软件可靠性研究的新挑战，并围绕面向服务系统的特点，介绍各种服务计算中的可靠性评估及预测方法。其次，围绕近期兴起的区块链技术，这个报告也将介绍区块链性能及可靠性评估的研究进展，包括指标选取，平台框架设计，原型演示等。

特邀讲者4：臧根林

臧根林，博士，高级工程师，广州科韵大数据技术股份有限公司创始人，兼任中国计算机学会常务理事、CCF广州分部主席、中国大数据专家委员会委员、清华大学职业规划导师、华南理工大学硕士生导师、华南师范大学创业导师、广东创新科技职业学院特聘教授等职务，CCF杰出讲者。臧根林博士1982年毕业于山东大学，在计算机行业有30多年的工作经历，具有丰富的项目管理、自主创业、企业并购、资本运作等经验。臧根林博士长期从事人口信息管理研究，发表专业论文十多篇。在《羊城晚报》、《读者》等报刊杂志上发表散文、小说、随笔等文章约200篇，由《花城出版社》出版了散文集《阳光切片》；出版了小说《像蛇一样成长》。

报告题目：用心沟通， 事业成功

报告摘要：有研究表明，事业取得成功的主要因素是情商，而情商里面最核心的能力是沟通能力，能够通过沟通解决复杂的问题。沟通能力的形成和个人性格、家庭情况、见识面、机遇运气等等很多因素有关，但沟通能力是可以学习培养的。沟通能力不仅仅是对话演讲这么简单，还包括正向沟通、反向沟通、群体心理、危机处理等等很多内容。提升自己的沟通能力，将对自己的事业起到直接的帮助作用。

参会方式：CCF会员、CCF YOCSEF委员、广东省计算机学会青工委委员、受邀嘉宾、媒体人士、IT领域人士、活动承办和协办单位人员免费参加；

活动联系人：王老师， 13078867990

特别说明：暨南大学实行交通限制，外来车辆没有报备的一律不准进入校园，如果需要开车参会的，务必请提前一天将车牌号发到手机13078867990，以备会议组织方提前进行报备。

会场地理位置：

会场地址：广州市天河区黄埔大道西601号，暨南大学校本部，科学馆创业学院601室