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第六届江苏省大数据技术学术年会会议

来源:计算机科学与技术学院作者: 发布时间:2018-06-27 浏览次数:10

第六届江苏省大数据技术学术年会会议日程安排

2018630日(星期六)

时间

内容

地点

9:00-9:20

开幕式

南湖校区图书馆

报告厅

  

9:20-10:10

报告一:视觉大数据关键技术及应用

报告人:许勇 华南理工大学计算机科学与工程学院教授

10:30-11:15

报告二:城市大数据分析的挑战性问题

报告人:王桥 东南大学信息科学与技术学院教授

11:15-12:00

报告三:大数据可视化与可视分析

报告人:袁晓如 北京大学信息科学与技术学院研究员

14:00-14:45

报告四:贝叶斯深度学习:理论、算法及概率编程

报告人:朱军 清华大学计算机系副教授

14:45-15:30

报告五:社交媒体计算

报告人:沈华伟 中国科学院计算技术研究所研究员

15:50-16:35

报告六:Blink批流统一的大数据计算平台

报告人:王绍翾 阿里巴巴计算平台实时计算部负责人

16:35-17:20

报告七:Stream-out流式计算---大数据实时回放系统

报告人:顾荣 南京大学PASA大数据实验室助理研究员


学术年会主题报告与嘉宾简介

报告一:视觉大数据关键技术及应用

报告简介人脑感知的信息大部分来自视觉,人工智能的一个重要课题是:使计算机学会“看见”周围的世界,获得人类所需要的知识。近年来,图像、视频等视觉数据快速增长,深度学习更是有力地推动了计算机视觉领域的发展,使得海量视觉数据的自动分析成为可能。当前基于深度学习的视觉表征已经在众多的视觉理解任务中表现出令人瞩目的性能。本报告围绕基于深度表征的视觉理解,重点介绍视频时序行为定位和视频密集描述。视频时序行为定位涉及视觉理解中的语义对象的边界信息,其主要任务是在时间维度上定位出一个长视频中所有发生的行为。视频密集描述涉及视觉理解中的语义描述信息,在时序行为定位任务的基础上,对定位出的行为或事件进行文字描述。最后介绍以上方法在视觉数据自动分析等方面的应用。

嘉宾简介许勇,华南理工大学研究生院副院长,计算机科学与工程学院教授,博士生导师。199319961999年分获南京大学学士、硕士和博士学位,美国马里兰大学访问学者,教育部“新世纪优秀人才”,国际IEEE高级会员,ACM高级会员,中国计算机学会高级会员,IEEE广州分会副主席,CCF广州分部副主席,“广东省大数据分析与处理工程技术研究中心”主任,华南理工大学“视听觉与服务计算”学术团队带头人。主要研究领域为模式识别、计算机视觉、大数据分析、多媒体信息处理等,发表论文100多篇,包括IJCV/IEEE TIP/IEEE TMM等一流期刊论文和ICCV/CVPR/IJCAICCF-A类学术会议论文。

报告二:城市大数据分析的挑战性问题

报告简介:本演讲以东南大学科研团队近年来为深圳、广州、南京、常州、芜湖等十多个城市的城市总体规划的项目实践作为案例,从城市功能分析、城市景观分析、城市功能配置以及城市构造四个方面,阐述大数据和人工智能技术在城市总体规划以及区域功能设计方面的应用,剖析了若干挑战性课题。

嘉宾简介:王桥,理学博士,东南大学信息科学与工程学院教授、博士生导师,中国工业与应用数学学会大数据与人工智能专业委员会委员,教育部-工信部大数据与计算智能工作委员会委员,东南大学丘成桐中心数据科学与智能科技方向负责人。于1997年在武汉大学数学系获得博士学位,2001年在东南大学无线电工程系晋升为正教授,2003.1-2004.1为哈佛大学高级访问学者。2006-2017年担任东南大学信号与信息处理学科主任。当前科研兴趣包括:大数据分析、视觉智能、图像分析等及其在城市大数据分析、心身医学及传染病、流行病数据分析、智能交通、音乐信息检索等领域的应用。现担任《ICT Express》、《China Communications》等期刊编委。

报告三:大数据可视化与可视分析

报告简介:可视分析是大数据分析的一种有效手段,它结合了可视化、人机交互和自动分析技术,其目标是使数据分析过程透明化。在一个典型的可视分析流程中,自动分析的结果通过可视化展示给用户,用户通过人机交互技术评价、修改和改进自动分析模型,从而得到新的自动分析结果。通过这种方式,可视分析技术将人的经验智慧与机器运算能力紧密结合在一起,分析结果可视化则成为人与机器合作的桥梁。可视分析技术使得人们可以从数据中得到更多更有用的知识。本报告将通过网络安全数据、社交媒体数据等方面的案例分析,介绍包括大规模层次数据对比、以地图为隐喻的可视化方法等前沿技术,讨论可视化与可视分析研究的前沿和挑战。

xiaoru_2.jpg嘉宾简介:袁晓如,博士,北京大学信息科学与技术学院研究员,博士生导师,信息科学中心/智能科学系副主任,机器感知与智能教育部重点实验室副主任,大数据分析与应用国家工程实验室常务副主任。中国计算学会理事,杰出会员,杰出讲者,中国计算机学会大数据专家委员会委员,中国图象图形学学会理事、可视化与可视分析专业委员会主任。研究方向包括复杂流场数据可视化,高维/时空数据,交通、社会媒体数据的分析,可视化的快速构建方法。在IEEEVISIEEE TVCG等国内外各主要可视化期刊会议发表论文80余篇。高动态范围可视化的工作获得2005IEEE VIS大会最佳应用论文奖。2013年来指导实验室团队7次在IEEEVAST可视化分析挑战赛中获奖。数十次担任IEEEVIS, EuroVis, IEEE PacificVis等国际可视化会议程序委员会委员,2017 IEEEVIS大会论文主席(SciVis)

报告四:贝叶斯深度学习:理论、算法及概率编程

报告简介:深度神经网络虽然在很多应用上取得显著进展,但在不确定性、不完全信息、小样本等环境下仍面临着很多挑战,贝叶斯方法具有互补的优势。该报告将介绍贝叶斯深度学习的前沿进展,介绍支持贝叶斯深度学习的“珠算”概率编程库,以及在小样本学习、半监督学习等方面的应用。

http://ml.cs.tsinghua.edu.cn/~jun/images/junzhu.jpg嘉宾简介:朱军,清华大学计算机系长聘副教授。20012009年获清华大学计算机学士和博士学位,之后在CMU做博士后,2011年回清华任教。主要从事机器学习基础理论、高效算法及相关应用研究,在国际重要期刊与会议发表论文百余篇。担任IEEE TPAMI的副主编和编委、AI编委,担任机器学习国际大会ICML2014地区联合主席, ICML (2014-2018)NIPS (2013, 2015, 2018)IJCAI2015,2017)、AAAI2016-2018)等国际会议的领域主席。获CCF自然科学一等奖、CCF青年科学家奖、中创软件人才奖、清华大学优秀班主任一等奖等,入选国家“万人计划”青年拔尖人才、MIT TR35中国区先锋者以及IEEE Intelligent Systems评选的“AIs 10 to Watch”。

  

  

报告五:社交媒体计算

内容简介:近年来,以微博、微信等为代表的在线社交媒体逐渐成为人们发布、传播和获取信息的主要媒介。社交媒体汇聚了大量用户关系数据和信息传播数据,为分析和研究人类社会活动提供了珍贵的数据资源。社交媒体中数据多源异构、个体间关系繁杂、信息传播突发等特点给社交媒体分析提出了科学技术挑战。分析社交网络的结构规律、挖掘用户行为的固有模式、探索网络信息传播的内在机理、研究高效的社交网络分析与网络信息传播预测方法,有利于提升对在线社交媒体的科学认知水平和有效利用能力。报告将从网络结构分析、网络表达学习、网络信息传播预测等几方面介绍近几年在在线社交媒体中的信息传播预测方面的研究成果。

嘉宾简介:沈华伟,博士,中国科学院计算技术研究所研究员,中国中文信息学会社会媒体处理专委会副主任。研究方向为网络科学和社会计算。先后获得过CCF优博、中科院优博、首届UCAS-Springer优博、中科院院长特别奖、入选首届中科院青年创新促进会、中科院计算所学术百星。获得国家科技进步二等奖、北京市科学技术二等奖、中国电子学会科学技术一等奖、中国中文信息学会钱伟长中文信息处理科学技术一等奖。出版个人专/译著3部,在网络社区发现、信息传播预测、群体行为分析、学术评价等方面取得了系列研究成果,在SciencePNAS等期刊和WWWSIGIRCIKMWSDMAAAIIJCAI等会议上发表论文80余篇,引用2200余次。担任PNASIEEE TKDEACM TKDD10余个学术期刊审稿人和WWWCIKMWSDM20余个学术会议的程序委员会委员。

报告六:阿里巴巴Blink:流批统一的大数据平台

内容简介:数字经济往往依托于两个核心技术:大数据计算和人工智能。如何能够获取和处理数据、并从数据中挖掘有价值的信息,是各个新经济体都在努力解决的问题。早期的数据处理大多都是离线批计算,而现在越来越多的应用场景对数据处理有了高时效性要求。如何能够更快采集和实时处理数据是当前各企业面临的一个挑战。这就需要一套能够支撑大规模、低延迟、高一致性保障的实时计算处理架构和系统。Blink是一款阿里巴巴实时计算部基于Apache Flink改进的批流统一的大数据处理平台,阿里内部几乎所有Blink作业都是由Blink SQL编写的。本次分享将介绍Blink计算平台的技术架构和具体实现,以及在阿里内部的大规模应用的场景和经验。

王绍xiang嘉宾简介:王绍翾,淘宝花名大沙,加州大学圣迭戈分校计算机工程博士,2015 年加入阿里巴巴集团,目前就职于阿里巴巴计算平台事业部。加入阿里之前,曾在 Facebook 开发分布式图关系数据库 TAO。加入阿里之后,一直从事阿里新一代计算平台 Blink 的研发工作。早期负责搜索事业部的离线大数据处理,利用半年的时间带领团队将阿里淘宝天猫的搜索离线数据处理的计算全部迁移到了Blink 计算平台之上。之后负责Blink 计算平台的查询和优化。用了半年多时间,打造了一套功能完备高性能的Blink SQL,并成功的将阿里的实时计算机器学习平台整体的迁移到这套 API 之上。是 Apache Flink Committer

报告七:Stream-out流式计算---大数据实时回放系统

内容简介:不同于目前的输入式流数据计算模型,在互联网和金融证券等行业的大数据处理应用中,存在着一种输出式流数据计算和应用需求,需要将大规模静态历史数据转换成输出流、并进行回放的服务需求,例如互联网服务压力测试、股票量化分析平台回测分析。一个历史数据回放应用既需要具备按照用户需求进行数据查询的能力,同时又需要具备流式数据处理的能力与流出计算的能力。然而,目前国内外这种历史数据回放系统尚不多见。针对上述应用需求和问题背景,本报告将介绍一种通用化的输出式流数据回放模型与框架,以及基于该模型与框架研究实现的一个高效的分布式数据回放系统。本研究工作已在分布并行计算国际期刊TPDSCCF A类期刊)上发表论文一篇。此外,作为一个实际落地应用案例,本工作已部署在华泰证券公司的生产线上,为证券基金行业用户提供在线历史证券数据高效回放服务。

2015-04-08 003114嘉宾简介:顾荣,博士,南京大学PASA大数据实验室助理研究员,博士毕业于南京大学计算机系。研究方向大数据处理系统,在分布式并行计算领域一流期刊会议上发表论文12篇,包括TPDSJPDCIPDPS等。是开源大数据存储项目AlluxioPMC Member & MaintainerApache Spark Contributor。作为Alluxio项目管理员,领导团队完成了Alluxio很多功能稳定和性能增强方面的工作,包括性能测试框架Alluxio-PerfAlluxio C++语言接口、Alluxio缓存策略优化、AlluxioHadoop生态系统多个组件的整合、开发社区中文文档等。在与Spark结合方面,设计实现了Spark 1.0版本中发布的支持RDD 存储到Alluxio的功能。荣获2016 Sort Benchmark的基于公有云的CloudSort评测竞赛项目冠军。是南京大数据技术Meetup的发起和组织者,并多次在国内知名的技术大会上进行技术演讲。