经典传承 历久弥新 | CCF-YOCSEF 腾讯合作经典传承系列讲座

CCF YOCSEF专题探索班 经典传承系列讲座(TDSx)是YOCSEF计划于2018年度启动的创新型系列活动,该活动计划邀请相关技术领域杰出学者回顾经典,追本溯源,向业界和社会传播学术思想。腾讯作为经典传承系列讲座的战略合作伙伴,双方将在论坛组织、传播等方面开展合作,为营造良好的学术氛围共同努力。 

作为系列论坛的首场活动,“经典流传的计算机算法:起源、应用与影响”将在CNCC期间(10月25日下午)举行。

计算机算法是计算机科学的基石。过去几十年中伴随着计算机科学的迅速发展,一些经典流传的算法不断推陈出新。这些经典计算机算法在设计之初是如何考虑的,有何背景?有哪些典型应用,对现今的计算机科学又有何重要影响?本次前沿学术论坛以经典计算机算法的起源、应用与影响为主题,邀请五位专家在CNCC解读和分享他们心目中的计算机经典算法。

时   间

2018年10月25日下午 13:30 - 17:30

地   点

杭州国际博览中心会议区三层303会议室

日程安排

执行主席

先进计算机系统研究中心主任,中国科学院大学岗位教授

包云岗

简介:包云岗,2003年本科毕业于南京大学,2008年获中科院计算所博士学位,2010-2012年普林斯顿大学博士后。现为中科院计算所研究员,博士生导师,先进计算机系统研究中心主任,中国科学院大学岗位教授。研究方向是计算机系统结构,在国际会议期刊发表了30余篇论文,多次受邀担任ASPLOS、ISCA、MICRO、SC等国际顶级会议程序委员会委员。研制的部分技术已在华为、阿里、Intel等国内外企业应用,多次获企业合作贡献奖,入选华为2015年全球合作五个代表成果写入其年报、获阿里巴巴最佳合作项目奖等。曾两次获计算所优秀论文一等奖,获首届“CCF-Intel青年学者”奖,入选2016年中国计算机大会特邀大会报告、ARM2018全球研究峰会三个特邀大会报告之一、中科院青年创新促进会优秀会员。担任中国计算机学会理事、普及工作委员会主任,中科院青年创新促进会理事。

天津理工大学教授

罗训

简介:博士,天津理工大学教授,天津市千人计划专家。主要研究方向为虚拟现实、增强现实与城市计算。毕业于伊利诺伊大学芝加哥分校,博士研究工作为移动虚拟系统和自然人机交互界面。此后在摩托罗拉研究院担任高级研究工程师,研究工作为个人计算。在高通研究院担任主任研究工程师,研究工作为移动多媒体标准和增强现实,是高通增强现实产品Vuforia的创始研究团队成员之一,并实现了技术的成功产业化。除论文和专著外,是28项美国和国际专利申请的发明人,其中18项已获授权。并作为主要代表参与了低功耗蓝牙与802.11ac两个无线标准中关于多媒体部分的制定工作。他是CCF杰出会员、CCF虚拟现实与可视化专业委员会副主任,IEEE和ACM的高级会员,CCF,IEEE和ACM的杰出讲员。2016年-2018年任CCF理事及会员与分部工作委员会主任。在教育方面的工作包括担任美国工程教育认证协会(ABET)认证专家、校访组长和中国工程教育认证专家。

北京交通大学教授

王伟

简介:博士,北京交通大学计算机与信息技术学院教授,博导,信息安全系主任。主要研究网络、系统、区块链及工业控制安全。主持国家重点研发计划子课题及国家自然科学基金等项目。发表学术论文70余篇。担任期刊Computers & Security编委,期刊Frontiers of Computer Science 青年AE,以及期刊IEEE Network 的客座编辑。2009 和2010 年连续两年获欧洲ERCIM“Alain Bensoussan”研究学者奖 (ERCIM Fellowship)。是CCF YOCSEF学术委员会委员;CCF出版工作委员会执行委员;CCF区块链专业委员会首批委员;北京市网络法学研究会常务理事。

特邀讲者

美国伊利诺伊理工学院计算机科学系教授

孙贤和

孙贤和博士是北京师范大学数学系77级毕业生。他于1982年获得北京师范大学数学学士学位,并分别于1985,1987和1990年在密歇根州立大学获得数学硕士,计算机科学硕士和计算机科学博士学位。他是伊利诺理工大学(Illinois Institute of Technology)计算机科学系的大学杰出教授(University Distinguished Professor)和前系主任;国际电气电子工程师协会院士(IEEE Fellow);IEEE CS 旗舰期刊Transactions on Parallel and Distributed Systems的副主编 (Associate Editor-in-Chief);美国阿岗国家实验室客座教授和伊利诺理工大学可扩展计算软件实验室主任。他于2017获得 IEEE CS Golden Core award。孙教授是中国国务院侨办海外专家咨询委员会委员,中国科学院海外评审专家,国家人才计划入选者(短期),中国科学院访问研究员和浙江大学求是讲座教授。孙教授在上世纪90年代提出的内存制约加速比模型被业界称为孙-倪定律(Sun-Ni's law),是与Amdahl 定律和Gustafson 定律并列的可扩展计算的著名三大定律之一。他的最新工作,并发式平均存储访问时间(C-AMAT)模型受到了广泛关注,是公认的解决当前大数据问题的重要工具。他是美国国家自然科学基金大型软件开发项目和中国大型国际合作项目的项目负责人。

报告题目:并行计算三大定律

摘要:可扩展性是现代计算机系统构建的基础。无论是对高性能计算中的超级计算机,还是对云计算中的数据中心,可扩展性都至关重要。可扩展计算有三个定律:阿姆达尔定律(Amdahl's Law)、古斯塔夫森定律(Gustafson's Law)和孙-倪定律(Sun-Ni's Law, 孙-倪定律亦被称为存储受限加速定律)。阿姆达尔定律是体系结构设计的基本规律,但在高性能计算中更多地用于指出并行处理的局限性。古斯塔夫森定律引入了可扩展计算的概念。它表明在应用负载随计算节点增加时,并行处理的性能增益没有“天生”的上限。孙-倪定律统一了阿姆达尔定律和古斯塔夫森定律,并指出存储是可扩展计算的一个重要约束,尤其是对于数据密集型应用更是如此。在本报告中,我们将回顾可扩展计算的三个定律,并讨论它们在大数据时代的启示和影响。

北京交通大学计算机学院教授、博士生导师,北京交通大学人工智能研究院常务副院长

于剑

现任北京交通大学计算机学院教授,博士生导师,北京交通大学人工智能研究院常务副院长,交通数据分析与挖掘北京市重点实验室主任,中国计算机学会会士、理事,中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会秘书长,中国人工智能学会理事,中国人工智能学会机器学习专业委员会副主任。主要研究兴趣是机器学习、数据挖掘和自然语言处理等,著有学术专著《机器学习:从公理到算法》。 

报告题目:从两个经典的机器学习算法谈起

摘要:我们将介绍机器学习中两个经典的学习算法,K-means 算法和K-近邻算法。这两个算法是聚类和分类算法的典型代表,分别对应于人类概念认知中的原型理论和样例理论。机器学习算法虽然看上去与人类的学习方式不一样,但是有用的机器学习算法,其学习原理是与人类的学习机理是一致的。

上海财经大学信息学院教授,副院长,理论计算机科学研究中心主任

陆品燕

上海财经大学信息学院教授,副院长,理论计算机科学研究中心主任。2009年1月于清华大学计算机系获博士学位后加入微软亚洲研究院,历任理论组副研究员,研究员,主管研究员。2015年12月全职加盟上海财经大学,领衔组建理论计算机科学研究中心,经过两年时间的建设,他的研究中心在CSRankings上算法与复杂性、计算经济学两个方向已经排到亚洲第一名、世界第十五名。他的主要研究方向是理论计算机,并注重与其它学科的交叉,包括自然科学中的统计物理以及社会科学中的经济学与社会选择理论等。有60余篇科研论文在STOC、FOCS、 SODA、EC等顶级计算机理论及博弈论的国际会议和杂志发表,荣获ICALP2007、FAW2010、ISAAC2010 等重要国际会议最佳论文奖。2010年曾受丘成桐先生邀请在第五届国际华人数学家大会 (ICCM) 上作45分钟的大会报告。担任FAW-AAIM 2012、WINE 2017、FAW 2018等国际会议程序委员会联合主席,以及多次担任STOC,FOCS,ICALP等顶级国际会议的程序委员会委员。曾荣获上海市拔尖青年(2017)、中国计算机学会青年科学家(2014)、微软金星员工奖(2010)、 微软学者(2008)、清华大学特等奖学金(2007)等荣誉。

报告题目:两个经典的拍卖机制介绍

摘要:我们将介绍经济学中最重要最经典的两个拍卖机制:VCG机制和Myerson机制。这两个机制的发明人各自获得了经济学诺贝尔奖,它们分别对应于最优化社会福利的机制和最优化卖家收益的机制。从计算机科学的角度,这两个机制其实就是两个不同目标函数的优化算法,但重要的是它们同时满足很好的经济学要求。在互联网经济时代,设计的计算机算法需要满足经济学要求经常是一个必备的条件。

沙特阿卜杜拉国王科技大学(KAUST)计算机系副教授

张响亮

特阿卜杜拉国王科技大学(KAUST)计算机系副教授。2010年毕业于法国国家计算机与控制科学研究院(INRIA)及巴黎第十一大学并获得博士学位。研究方向为机器学习和数据挖掘。作为负责人承担项目经费超过400万美元。目前已在包括KDD,TKDE,AAAI,IJCAI,VLDB,INFOCOM等国际会议和期刊上发表学术论文100余篇。长期担任KDD, AAAI, IJCAI等国际会议的程序委员会委员。担任Information Sciences等期刊的编委。受邀在IJCAI-ECAI 2018上做Early Career Spotlight talk。

报告题目:无监督学习中的选代表和被代表问题

摘要:我们将介绍无监督学习中的两个经典算法Locally Linear Embedding (LLE) 和 Affinity Propagation (AP)。这两个经典算法分别于2000年和2007年发表于Science,是为数不多的发表于Science的机器学习领域算法。AP的核心思想是选出数据中最有代表性的目标,以此达到聚类的目的。LLE的核心思想是将数据中的每一个目标由它的邻居们来表达(被代表),在维持表达关系的前提下达到数据降维的目的。我们将介绍这两个经典算法的核心思想,并探讨它们在非监督学习问题领域中的影响。

北京大学信息科学技术学院教授

王立威

北京大学信息科学技术学院教授。主要从事机器学习理论研究。在机器学习国际权威期刊会议发表高水平论文100余篇。2011年入选由人工智能国际期刊IEEE Intelligence Systems评选的AI’s 10 to Watch,是该奖项自设立以来首位获此荣誉的亚洲学者。2012年获得首届国家自然科学基金优秀青年基金。多次担任机器学习旗舰会议NIPS, ICML领域主席。担任权威期刊IEEE Trans. PAMI编委。

报告题目:机器学习----从理论到算法

摘要:我们将介绍机器学习中两个经典算法Boosting与SVM。尽管在深度学习流行的今天,了解经典算法仍有重要价值。我们介绍算法思想的起源与发展。并探讨在应用中如何选择合适的算法。

更多信息详见大会官网:http://cncc.ccf.org.cn

本文转载自“中国计算机学会”公众号

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原文发布于微信公众号 - 腾讯高校合作(Tencent_UR)

原文发表时间:2018-10-17

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