以“犀牛鸟的名义”,助力青年学者

2016年度CCF-腾讯犀牛鸟基金共计支持18项科研基金,22项创意基金。在过去的一年中,基金获奖者与腾讯研发团队在前沿科技领域的开展深入合作。

双方根据共同关注的技术难点、增长点,通过交流合作,快速迭代的方式促进高质量学术成果的产出,加速研究成果的产业落地与应用。

依托2016年度CCF-腾讯犀牛鸟科研基金共计发表高质量论文139篇,其中CCF A类、B类论文60+篇,与腾讯联合发表论文12篇。联合申请专利30+项,部分技术储备将落地于相关合作业务。

近日我们已经分享了12位CCF-腾讯犀牛鸟科研基金获奖者项目成果,接下来,小编将最后分享其他6位获奖者项目。

本月27日,2016年度CCF-腾讯犀牛鸟基金项目结题评审会将在中国计算机大会(CNCC 2017)期间举行。届时,基金获奖者将集中展示满满的项目成果,并由十余位内外部专家现场评定出犀牛鸟基金“卓越奖“ 、”卓创奖“、”优秀奖“、”优秀专利奖“ ,敬请期待后续报道。

浙江大学 纪守领

社交大数据安全隐私保护理论及技术

• 负责人简历

纪守领,获美国佐治亚理工学院电子与计算机工程博士学位、佐治亚州立大学计算机科学博士学位,现任浙江大学“百人计划”研究员、博士生导师、信息安全专业系主任,兼任浙江大学网络网络空间主动防御科技联盟执行主任、浙江大学-中兴通讯联合创新中心技术委员会委员,入选2016年浙江省“千人计划”。

主要研究方向包括大数据驱动安全、大数据安全隐私、对抗学习、智能安全,发表国际高水平论文70余篇、含CCF-A类国际顶级论文近30篇,出版英文专编著4部。获中国国家优秀自费留学生奖、三项最佳/优秀论文奖、GSU杰出研究奖等。

• 项目成果

本项目针对社交大数据的隐私问题,研究提出社交大数据隐私泄露甄别量化技术、隐私保护技术和数据可用性评估技术,以支持社交大数据的安全应用、共享和发布。包括:1. 社交大数据隐私甄别量化与保护技术。以实际社交大数据应用为背景,研究基于实际应用的社交大数据隐私泄露甄别与量化、隐私保护技术和社交大数据安全发布、共享、及转让技术; 2. 社交大数据可用性评估技术。研究基于实际应用的社交大数据可用性评估技术,以能够在保护数据隐私的同时,使数据有效地支持面向社交大数据分析、机器学习、数据挖掘等上层技术的应用。

受本项目资助发表论文8篇,包括CCF A类论文5篇,在投CCF A类论文2篇,在撰写相关专利3项(与腾讯合作)。

南京大学 张胜

无线充电服务效用与辐射安全

• 负责人简历

张胜,博士,南京大学助理研究员。关注云计算和移动计算中的资源调度与协同,共发表论文46篇(包括CCF-A类论文9篇,B类6篇,C类17篇,Book Chapter 1章),引用次数近500次。获得2015年ACM南京分会优秀博士论文奖(排名第1)、2015年ACM中国优秀博士论文提名奖(2015年度全国仅4位)、2016年南京大学优秀博士论文奖、和2016年江苏省优秀博士论文奖等。

• 项目成果

本课题致力于探索充电效用和辐射危害之间的折中权衡:如何在保证辐射安全的前提下,最大化无线能量传输服务的效用;反之,如何在保证充电效用高于给定需求的前提下,最小化辐射危害。主要成果包括:1)首次提出面向多移动充电器的协同调度机制,首次证明合作可以提升充电效率,并设计了一维拓扑结构下的最优协同移动充电方案,并将结果拓展到二维一般场景。2)利用布置在公共交通工具上的充电器为区域内设备提供能量,首次提出移动充电器的轨迹选择与充电关联问题,利用原始-对偶方法设计常数近似率算法;借助移动小车与Powercast电源发射器实现移动充电器,在真实环境下验证了算法的优势。3) 在此项目启发下,对数据中心兼顾公平与效率流调度问题、VNF链嵌入问题、边缘服务器资源分配问题、Networklet放置问题等深入研究。

基于该项目,已发表/录用论文8篇,投稿论文4篇。

南京理工大学 许春燕

基于深度视觉显著性的视频场景识别算法研究

• 负责人简历

许春燕,2015.10至今任南京理工大学计算机科学与工程学院讲师/硕导;2013.09 – 2015.09 新加坡国立大学 Learning vision group Visitor;2010.09 – 2015.06 华中科技大学 计算机应用技术博士。

研究兴趣:深度学习、流形学习、图像/视频识别、图像理解等。

• 项目成果

本项目利用深度卷积神经网络获得的多尺度视觉特征表示,完成对视频场景中不同对象的显著性分析,在此基础上进一步被转化成具有不同粒度的、更加综合全面的高层次信息,分析视频空间表征和动态序列信息,并利用Grassman和李群流形理论进行多流形嵌入分析,从而对复杂视频序列数据进行识别算法研究。为了验证本项目的研究成果,把该一体化视频场景识别框架在公开视频序列数据库进行测试,在UCF-101和HMDB-51数据集上,分别取得了94.5%和69.4%的视频识别效果。该视频序列识别算法,对于网络视频监测、视频检索等都具有十分重要的研究与应用价值。

受本项目资助发表CCF收录论文6篇,其中A类1篇,B类1篇,C类4篇。

上海交通大学 李超

分布式能源感知的云雾混合计算平台研究

• 负责人简历

李超,上海交通大学计算机科学与工程系Tenure-Track特别副研究员,博士生导师。主要关注新型计算机架构,云计算与大数据,及智能互联相关的基础与应用研究。目前已在国际著名刊物和会议上发表高水平论文三十余篇,获得中美专利授权四项。相关工作曾获得Yahoo Key Scientific Challenge Award, Facebook Fellowship, CCF-Intel青年学者奖,以及两项最佳论文奖。他多次担任本领域核心期刊如TPDS、TC、TACO、JPDC等的评审专家,并承担国内外重要学术会议的大会组织和程序委员会成员等职务。

• 项目成果

本项目关注云雾混合计算平台的两个关键问题:1)随着能耗指标变得日益重要,分布式计算设备如何实现绿色节能。2)随着泛在化数据处理需求的增加,如何提供高效的资源调度以保障综合性能。为解决以上问题,我们在硬件方面研究了能源感知的系统平台,设计完成了一种可以扩展的面向边缘计算节点的新型服务器架构;在软件方面,我们研究了并发多源图计算的调度模式,设计完成了一种能够根据离线采样和在线检测来动态优化图计算请求的模块。

成果包括2篇已接受的中国计算机学会认可的A/B类高水平论文,2篇正在投稿的论文,1项专利交底书。

中国科学院 吴书

基于深度循环神经网络模型的点击通过率预测

• 负责人简历

吴书,中国科学院自动化所副研究员。微软亚洲研究院“铸星计划”学者,FCS青年AE。主要从事数据挖掘、推荐系统和网络数据理解等研究,在本领域顶级期刊 IEEE TKDE, THMS, PR和会议AAAI, IJCAI, SIGIR, WWW, ICDM, CIKM上发表文章四十余篇。曾获得基金委公派研究生,基金委-魁省免高奖,国际会议UIC最佳论文。主持面上项目,青年基金,联合基金子课题负责人,同时主持企业多个横向合作项目。

• 项目成果

项目围绕点击预测存在的主要问题,构建基于循环神经网络的点击预测框架,提出情境建模、时序建模的策略,探索有效利用时空情境、建模复杂情境、把握近期兴趣,构建更为实用高效的点击预测模型。在技术上,首先实现了基于多元分层循环神经网络的时序点击预测模型。此外实现了一项重要技术,基于注意力和记忆机制的卷积神经网络点击模型获得当前最好的技术性能指标,作为储备技术并考虑下一步的专利申请。

受本项目资助,共发表国际顶级会议论文四篇,均为CCF论文列表A类或者B类会议文章;发表重要期刊论文六篇;受Springer邀请,将相关重要研究成果编辑为专著一部。与腾讯共同提交专利1项。

中国人民大学 范举

面向移动社交的精准化个性化信息传播的关键技术研究

• 负责人简历

范举,博士,副教授。2012年7月于清华大学计算机系获得博士学位,2012年至2015年在新加坡国立大学从事博士后研究工作,现为中国人民大学数据工程与知识工程教育部重点实验室副教授。研究方向:社交网络影响力分析;众包数据管理;大数据集成。

• 项目成果

本项目围绕”话题感知的信息传播影响力分析”这一核心问题,核心解决话题感知信息传播影响力分析问题,研究信息传播模型、设计实时高效影响力分析算法、开发用户友好分析工具;与腾讯社交广告平台相关部门合作进行算法研发,以增强用户画像的精准度,提升广告投放整体效果;开发话题感知影响力分析原型系统OCTOPUS。

受本项目资助发表CCF-A类论文5篇,另投稿CCF-A类论文2篇;与腾讯联合申请专利一项,并正在合作将一项技术进行落地。

关于CCF-腾讯犀牛鸟基金

2013 年CCF与腾讯合作发起CCF-腾讯犀牛鸟科研基金,作为第一支面向青年学者的企业基金,引起了学界的广泛关注。该项基金致力于支持青年学者从事前沿技术研究,洞察业界问题,推动科研成果应用转化。2013-2017年犀牛鸟科研基金共计发布60+项研究命题。命题均来自真实业务场景与需求,主题涉及人工智能,社交网络,大数据,网络安全,互联网广告,虚拟现实,互联网+等学界业界热点问题。同时,基金项目还提供腾讯云、腾讯大数据、腾讯文智等计算资源与技术平台。2013-2017年间,共有760+位优秀青年学者提交申请,共计支持88项科研基金项目,和82项创意基金项目获得支持。基金获得者与腾讯团队深度合作,共申请国际国内专利100+项,发表高水平学术论文400+篇,并将研究成果在产业平台上测试提升及推动应用转化。

原文发布于微信公众号 - 腾讯高校合作(Tencent_UR)

原文发表时间:2017-10-25

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