第五届CCF大数据学术会议下月开幕，你将遇见哪些大牛？

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雷锋。(公开号码:雷锋。com) ai科技评论出版社:第五届ccf大数据学术会议将于2017年10月13日至15日在深圳举行，这是中国大数据领域的旗舰会议。那时，雷锋。com将是这次会议的共同组织者，对这次会议作出全面的报告。

近年来，大数据已经成为社会各界高度关注和积极布局的热点。它已成为全球信息技术产业发展的最强有力的推动力，并正在各行各业引起商业变革和产业升级。

会议由中国计算机联合会主办，由中国计算机联合会大数据专家委员会和深圳大学主办。会议的目的是交流大数据研究和应用的成就和经验，并讨论工业化面临的主要挑战和研究方向。大会组委会邀请了一批学术界的领军人物，涉及多个层面，将与大家进行全方位的交流和讨论。有五个主题报告、四个子论坛和一个企业论坛，您将能够充分了解大数据行业的变化和挑战以及行业发展趋势。

专题报道特邀嘉宾

专题报告1

特邀嘉宾:何友院士

报告标题:“国防大数据发展现状及前景”介绍

本报告首先简要介绍了大数据的相关概念、内涵和现状。其次，给出了国防大数据的定义，总结归纳了国防大数据的独特特征，并通过全面细致的案例从多个角度充分展示了国防大数据的应用；然后，系统梳理了国防大数据面临的技术挑战，浓缩了国防大数据的科学问题；最后，从指挥决策、情报分析、装备管理和后勤保障等方面，详细阐述了国防大数据的发展趋势。

专题报告2

特邀嘉宾:菲利普·俞敏洪

面向大数据挖掘的异构数据源融合研究

在本次演讲中，我们将重点讨论多样性问题，并讨论来自多个数据源的信息融合的最新发展，这些信息可以应用于多个应用和学科。随着针对不同目的的社交网络的数量和种类迅速增加，如今用户同时参与多个在线网络以享受各种服务。如何融合跨多平台网络传播的信息，以更好地了解客户，提供更高质量的服务成为人们的圣杯。社交网络将作为一个例子来解释如何解决数据融合问题。

专题报告3

特邀嘉宾:乌萨马·法耶兹

专题报告4

特邀嘉宾:潘一

报告标题:大数据应用的深度学习-改进和未来方向

专题报告5

特邀嘉宾:芮勇

报告标题:人工智能系统的abcd

摘要:近年来，人工智能的发展突然加速，在某些领域甚至超过了人类智能，引起了业界和社会的广泛关注。大数据在人工智能的迅速崛起中发挥着至关重要的作用。作为一名学术和企业高管，芮勇博士多年来致力于人工智能的基础研究，在企业研发方面有着丰富的经验。他总结了人工智能系统的四个要素(与这四个要素相对应的英语单词的开头只是a\b\c\d)，重点阐述了人工智能和大数据之间的内在联系，并分析了人工智能迅速崛起的原因。芮勇博士还将与与会者讨论如何客观地看待人工智能的发展及其未来前景。

分论坛

论坛1:大数据高性能计算(中山大学)

分论坛主席:中山大学钱德培教授

受邀客人:

1.Xi交通大学徐宗本院士

报告标题:vclustering:一种大数据聚类算法

报告摘要:

在这篇文章中，我们报道了一个大数据聚类算法，VC clustering，具有线性复杂度，以及新算法在纽约交通数据中的应用。为此，我们引入了一个韦伯观察系统，用于模拟视觉原理，以多尺度方式识别相似或不同的物体。在此基础上，我们基于weber观测系统提出了一种新的数据相似性度量，称为视觉相似性。通过使用s/d编码对数据进行网格化，相似性矩阵的稀疏化在每个尺度上产生邻域(非常稀疏)矩阵，该矩阵可以用任何公知的聚类算法(例如，图连通性测试)进行聚类。

2.清华大学计算机科学系副主任朱文武教授计划招收数千人

报告标题:视频大数据的高效表达、深入分析和综合利用

摘要:本报告主要关注图像和视频大数据。首先，介绍了视频大数据的高效表达和压缩、视觉对象和事件的跨域关联和识别、群体视觉感知和多源异构信息映射等科学问题，分析并建立了视频大数据高效表达、深度分析和综合利用的计算理论和方法，探讨了如何在天河二号上构建一个能够支持100多亿图像大数据和10多万视频大数据的深度分析和关联分析平台及大规模演示应用。

3.清华大学高性能计算技术研究所所长杨广文教授

报告标题:基于神威太湖之光的大数据分析

报告摘要:报告将首先介绍神威太湖之光超级计算机的技术特点，然后介绍到目前为止所取得的应用成果，并进一步介绍基于神威太湖之光的深度学习算法库、分布式深度学习框架和成功应用。

4.吕维峰北航大学教授空航空航天大学计算机学院院长

报告标题:城市超级大脑——城市计算智能系统的挑战

摘要:各种人工智能系统正逐渐取代传统的信息系统，成为未来智能社会的核心信息基础设施。特别是在复杂多变的城市时代空环境下，各个行业和部门各自为政的智能系统已经不能满足人们对智能城市的需求。因此，迫切需要建立城市综合体的“超级大脑”，从系统的角度实现城市计算智能服务，这对大数据环境下的计算效率和平台提出了重要挑战。本报告将从智慧城市和智慧社会的需求角度，探讨未来智慧城市中城市超脑的功能、结构和挑战。

5.中山大学万人计划罗教授

报告题目:基于脉象数据的整体精密医学

摘要:人体是一个相互作用的整体生理系统，整体诊断可以弥补目前主流医学的不足。虽然整体诊断是中医的专长，但遗憾的是，由于缺乏数据支持，整体诊断正在消失。整个诊断最完整的历史记录是脉象。在过去的几十年里，脉象一直被翻译成一维血压波，但两者之间没有直接的对应关系，这使得脉诊仪无法成为标准的医疗设备。经过14年的脉诊研究，本研究直接将脉象从脉象标准化转化为三维脉搏波图像，并直接进入临床进行整体诊断，获得了宝贵的临床治疗经验，证实了脉搏波图像是具有相当临床价值的整体诊断数据，成为推动精细医学整体整合的重要基础，开发出全新的大健康数据。

论坛2:大数据智能分析

分论坛主席:北京邮电大学杜俊平教授

受邀客人:

1.复旦大学计算机学院院长王小洋教授千人计划

报告标题:智能大数据搜索

报告摘要:大数据的价值在于它拥有更完整的事物记录，因此它可以为各种搜索问题提供更准确、更完整的答案。为了实现这一潜力，几个重要的任务是充分理解所提出的搜索问题，选择适当的数据，并根据数据改进所提出的搜索。这些任务可以通过一些智能技术来完成。例如，我们可以使用机器学习来理解和总结数据，使用知识地图来提供数据图像，以及使用智能对话来提供搜索指导等。，从而实现智能大数据搜索，实现大数据巨大的信息支持潜力。

2.上海大学计算机学院院长郭一科教授，千人计划

报告标题:TBD

3.中国科学院自动化研究所副总工程师张文胜教授

报告标题:“结构+统计”大数据机器学习算法及应用

摘要:随着大数据时代的到来，人们对理解海量异构数据的需求日益突出。本报告的目的是提出一种基于雷达气象大数据“结构+统计”的超短期精确降水估计的机器学习算法。利用气象雷达数据的海量异构性和结构机器学习的优势，训练了雷达气象大数据的超短降水时间空估计结构模型。通过降雨时间序列的统计信息，探索了分钟级的精确降水估计。结合国家气象局雷达气象大数据分析处理任务，验证了算法的有效性和实用性，相关结果在国家气象预报中得到推广和应用。

4.北京交通大学计算机学院计算机系主任于建教授

报告标题:深度学习的能力和无能

报告摘要:深度学习是目前机器学习领域最有吸引力的研究方向，其应用极其广泛。但是没有免费午餐定理告诉我们，没有通用的学习算法。因此，本报告将深入分析深度学习的适用范围。首先，简要介绍了深度学习的发展。在此基础上，从理论上分析了深度学习的应用范围和失败领域。最后，探讨了深度学习存在的问题及对策。

5.湖南大学大数据研究中心主任秦征教授

报告标题:基于领域知识工程的大数据分析技术研究与行业实践

报告摘要:针对垂直领域专业依赖性高、数据分析困难、智能化和个性化程度低的问题，介绍了如何研究、分析和构建垂直领域的知识库系统、精准营销模型和凭证系统模型，给出了一个实际应用案例，与大家分享了大数据的创新实践和实现，并展示了实际应用效果，表明该团队的研发成果在开拓市场用户、提高用户服务质量、提高运营转化率和盈利能力方面取得了显著成效。

论坛3:大数据系统和应用

分论坛主席:中国科学院深圳先进技术研究所徐承忠教授

受邀客人:

1.徐承忠教授，中国科学院深圳先进技术研究所首席科学家，千人计划云计算研究中心主任

报告标题:智能城市的数据驱动智能:案例研究

报告摘要:人工智能2.0 =深度学习算法+大数据+计算平台。数据是人工智能生命的起源。大数据给智能注入了新的活力。我们正与深圳市交通局合作，收集和维护深圳地铁的出租车、公交车和地铁的实时交通数据，并开发数据管理和分析技术，以提供基于位置的在线智能服务。在本次演讲中，我将报告深圳智能城市大交通数据管理的经验。还将讨论利用多源数据进行人类移动性分析。

2.武汉大学计算机学院院长胡瑞民教授

报告题目:三元空大数据理论与网络空安全应用探讨

摘要:随着信息技术的飞速发展，网络安全形势发生了很大变化。网络空之间的虚拟身份难以监管，导致网络缺乏完整性，网络违法犯罪活动频繁，成为影响国家安全和社会稳定的重要因素。我们突破了传统的网络空身份管理思想，关注“物理-网络-社会”三元复杂性/。它着重解决传统身份管理中存在的挑战性问题，如依赖信任中心、依赖预共享秘密信息进行认证、难以追踪网络犯罪、容易泄露用户隐私等。基于以上关键技术，讨论了网络空安全的相关应用。

3.香港理工大学电子计算系主任曹建农教授

报告标题:跨学科大数据处理和分析

报告摘要:使用跨领域数据集的大数据分析使我们能够通过融合来自多个角度的观点来研究现象，促进识别有意义的问题和发现新的见解。然而，我们需要方法和技术来解决跨领域数据集分析中的异构性、不确定性和高维性等挑战。在本次演讲中，我将分享我们分析来自多个领域的数据集的工作，以揭示潜在的模式、相关性和交互作用，从而解决人类和城市动态问题，如预测交通拥堵、优化新兴按需服务中的需求调度以及设计无线网络。

4.澳大利亚余水迪肯大学博士

报告标题:面向大数据的网络:挑战与机遇

报告摘要:大数据是我们社区中最热门的话题之一，而网络是花哨的大数据应用程序不可或缺的基石。因此，在网络和通信领域出现了一个新兴的研究分支，即大数据网络(nbd)。在本次演讲中，我们将首先概述这一充满活力的领域的现状，然后介绍这一新领域面临的前所未有的挑战，最后讨论大数据联网主要主题的当前研究方向。我们谦卑地希望这次演讲能为未来的研究者们进一步探索这片充满希望的土地上未知的部分提供启发。

5.平安科技大数据总监、智能引擎部总经理肖静博士

报告标题:金融服务的智能认知转变

摘要:近年来，随着人工智能技术的飞速发展，“智能+”逐渐取代了“互联网+”成为科技创新的主旋律。智能技术的应用是基于大数据的，它们的紧密结合正在给传统产业带来巨大的变化。作为一个拥有自然数据的金融领域，智能是必然的选择。平安作为金融领域的龙头企业，率先在行业内研发和应用智能认知技术，并在许多金融和医疗业务场景中取得领先成果，充分验证了智能的关键作用。本文将介绍智能大数据分析与挖掘在平安金融业务中的应用实践。

论坛4:大数据科学教育与人才培养

分论坛主席:华东师范大学周奥英教授

受邀客人:

1.复旦大学大数据学院副院长高卫国教授

报告题目:复旦大学大数据学院人才培养与共享

报告摘要:本报告简要回顾了复旦大学数据科学建设的历史，重点介绍了两所大学在学科建设、人才培养体系和课程设计方面的尝试。

2.中国人民大学计算机学院副院长李翠平教授

报告标题:“数据科学与大数据技术”人才培养模式初探

报告摘要:待补充

3.西北工业大学计算机学院副院长尚学群教授

报告题目:关于数据科学与大数据专业建设的思考

报告摘要:大数据专业再次蓬勃发展，许多大学都在积极申请。如何结合学科优势和特点建设大数据专业，已成为所有申请大数据专业的高校最关心的问题。从复杂工程能力培养的角度，谈谈对数据科学和大数据专业建设的认识。充分发挥领域特点和工程优势，培养数据领域系统能力强的工程创新人才。

4.厦门大学数据库实验室林姿妤博士

报告标题:高校大数据课程建设关键问题探讨

报告摘要:加快高校大数据课程建设是促进高校大数据教学大发展的基础。在本报告中，主讲人将根据自己在厦门大学建设大数据课程的实践，以及与全国各地高校大数据课程教师的广泛接触和交流，系统总结高校大数据课程建设过程中的常见问题，并分享其中一些问题的探索性解决方案。

5.华东师范大学数据科学与工程学院黄定江教授

报告题目:人工智能视角下的互联网与数据科学与工程专业建设——探索与思考

摘要:随着“互联网+”行动计划和“新一代人工智能发展计划”的相继出台，将隐藏在其背后的核心“大数据”提升为国家战略，培养具有创新精神、数据科学思维、数据利用能力的人才，推动人类社会从信息时代向智能时代迈进，拥有坚实的数据科学理论知识基础和较强的工程实践能力，已成为一项重要任务。结合“应用驱动创新”的理念，旨在使学生具备成为“系统架构师”和“数据科学家”所需的基本理论和专业知识，探讨如何提取和重构数学、统计学、计算机科学和信息管理的教学内容，构建数据科学与工程专业的教学和人才培养体系。报告将分享在课程体系建设方面所做的工作以及对数据科学与工程专业发展的思考。

企业论坛

企业论坛:大数据产业化和人工智能应用发展趋势

分论坛主席:金蝶公司张博士；平安科技王建宗博士

受邀客人:

1.陆行政主管(精硕科技)

报告标题:人工智能中的数字营销实践

摘要:目前，数字营销正在从自动化向人工智能转变。所使用的算法主要包括机器学习、深度学习、随机森林等，这使得数字营销成为人工智能的一个深入应用。本文主要介绍人工智能在数字营销中的应用场景，特别是跨设备识别、社会数据情感分析和广告图片智能识别的算法和应用。

2.冯中国科学院深圳先进技术研究所助理所长

报告标题:大数据处理中的高性能计算

报告摘要:大数据处理与高性能计算密不可分。脑科学中的大规模网络是典型的大数据，其处理对高性能计算提出了巨大挑战。大脑的基本结构单位是数亿甚至数千亿个神经元，神经元的突触形成了一个超大规模的网络。分析精细的脑结构-功能关系和脑网络的结构和连接特征具有重要的理论意义和应用价值。本报告将以脑科学中的大规模网络处理为例，在介绍脑网络特征、复杂网络分析和复杂脑网络研究现状的基础上，分析脑科学中的高性能计算问题。

3.新加坡管理大学朱飞达教授

报告标题:数据驱动的人工智能支持的商业创新:用户优先的观点

报告摘要:在消费者行为的背景下，我们可以从社会数据中得出什么结论，从而丰富传统企业数据库中基于交易的数据？我们如何释放社会关系的力量来识别潜在的高价值客户，并执行经济高效的风险管理？如何实现对2亿用户的动态社交监听，并根据突发事件实时发现营销机会？在本次演讲中，我们将介绍一个用户优先的视角来处理和处理数据，以及一组研究结果，这些结果是这些问题的一些初步答案的基础。

会议时间:2017年10月13-15日

地点:深圳大学

会议官方网站:csse.szu.edu/ccfbigdata2017/index

注册链接:bigdata.leiphone

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