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计算机与电子信息学院学术报告会通知

来源:金沙澳门官网下载app 时间:2019年11月19日 21:16点击数:

 

来源:金沙澳门官网下载app 时间:2019.11.24日(星期日)9:00-11:50

地点:金沙官网君武馆一楼第二会议室

 

报告会议程

时间

内容

08:30-09:00

签到

09:00-09:05

计算机与电子信息学院院长钟诚致辞

主持人:

计算机与电子信息学院许嘉

09:05-10:00

Big Data 2.0:未来数据计算

报告人:王国仁 (长江学者、杰青、北京理工大学教授)

10:00-10:55

知识图谱:从大数据到人工智能的阶梯

报告人:臧根林 CCF常务理事、高级工程师、拓尔思知识图谱研究院)

10:55-11:50

Mining Geo-spatial Data

报告人:丛高 (新加坡南洋理工大学教授)

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1. 报告题目:Big Data 2.0:未来数据计算

报告人:王国仁,北京理工大学教授、博士生导师,长江学者特聘教授

报告人简介:王国仁,北京理工大学教授、博士生导师,长江学者特聘教授、国家杰出青年科学基金获得者、国家自然科学基金委信息学部专家评审组成员、中国计算机学会数据库专业委员会副主任委员、大数据与云计算重点专项和科技冬奥重点专项专家组成员。入选国家百千万人才工程国家级人选,被授予有突出贡献中青年专家荣誉称号。获得国家科技进步二等奖、辽宁省科技进步一等奖、教育部自然科学二等奖、辽宁省自然科学二等奖等省部级科学技术奖励共10项。主持国家自然科学基金、国家863计划项目等20余项。指导的博士研究生获得国家百篇优秀论文提名奖2篇、辽宁省优秀博士论文2篇、中国计算机学会优秀论文1篇;研究方向为大数据管理与分析;在SIGMODVLDBICDEVLDB JournalIEEE  TKDEIEEE  TPDS等重要学术会议和期刊上发表论文100余篇。主要研究方向包括:图数据管理、大数据计算技术、生物信息学等。

报告摘要:经过40余年的发展,当今信息技术社会正在历经IT时代到DT时代的转变,大数据技术正在正在深刻地影响着整个社会和世界。本报告首先回顾了当前大数据计算的发展现状和主要技术进展,包括批处理、流计算等大数据计算平台;展望下一代大数据计算技术,首先分析了新一代大数据计算系统的特征与挑战,然后从批流融合、跨域处理和边缘计算等三个方向介绍未来数据计算的发展趋势。

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2. 报告题目:知识图谱:从大数据到人工智能的阶梯

报告人:臧根林博士、高级工程师、中国计算机学会常务理事、拓尔思知识图谱研究院院长、广州科韵大数据技术股份有限公司创始人

报告人简介:臧根林博士,拓尔思知识图谱研究院院长,广州科韵大数据技术股份有限公司创始人,中国计算机学会常务理事、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等职务。臧根林博士在大数据、知识图谱、IT企业管理、企业文化等方面具有丰富的经验,发表论文十多篇,连续6年被CCF评为杰出演讲者,在《羊城晚报》、《读者》等报刊杂志上发表散文、小说、随笔等文章200多篇。

报告摘要:大数据概念2012年进入中国,掀起大数据热潮,到2017年被人工智能热取代,只用了短短五年。大数据应用已经深入到各个领域,但人工智能的发展却并不理想,很多人不知道如何让人工智能和自己的工作结合起来。如何跨越高大上的数学模型和平平常常的现实之间鸿沟?也许,知识图谱就是这个阶梯。

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3. 报告题目:Mining Geo-spatial Data(时空数据挖掘

报告人:丛高(CONG Gao),新加坡南洋理工大学计算机科学与工程学院助理院长、教授、博导,新加坡电信——南洋理工人工智能联合实验室主任

报告人简介:Cong Gao is currently a Professor with School of Computer Science and Engineering in Nanyang Technological University (NTU), and a co-director for Singtel Cognitive and Artificial Intelligence Lab for Enterprises@NTU (SCALE). Before joining NTU, he was an Assistant professor in Aalborg University, Denmark. Before that, he worked as a researcher at Microsoft Research Asia. From 2004 to 2006, he worked as a postdoc in University of Edinburgh. He received his Ph.D. in Computer Science from National University of Singapore in 2004. His general research interests are in Data Science. In particularly, his research focuses on geo-spatial data management, spatio-temporal data mining, recommendation, and mining social media. He has published more than 150 papers of high quality, mostly in prestigious journals (e.g., VLDB Journal, TODS, TKDE) and conferences (e.g., VLDB, SIGMOD, ICDE, KDD, AAAI, SIGIR, WWW). His citation in Google Scholar was over 9000 with H-index 51. He served as a PC co-chair for E&A track of VLDB 2014. He serves as a PC vice-Chair for ICDE’18. He is an associate editor for ACM Transactions on Database Systems (TODS) and the vice Chair of ACM KDD Singapore chapter.

报告摘要:With the proliferation of GPS enabled devices, massive amounts of geo-spatial data are being generated at an unprecedented scale. The talk will first give an overview of the research on mining geo-spatial data done by the team of the speaker. Then the rest of the talk will cover the following topics on querying and mining geo-spatial data of three different types: 1) representative spatial object selection, 2) deep representation of trajectory data for trajectory similarity computation, and 3) similar region search.

 

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