计算与智能

CNCC  中国计算机大会

地点：苏州金鸡湖国际会议中心A203

时间：2019年10月18日1:30pm

金鸡报晓系列论坛

14：30-14：55  刘全

14：55-15：20  吕强

15：40-16：05 王宜怀

16：05-16：30  周国栋

16：30-16：55  程宝雷

14：05-14：30  李凡长

16：55-17：20  许佳捷

13：40-14：05  凌晓峰

13：30-13：40

王宜怀：苏州大学教授、博导、网络工程系主任，苏州大学嵌入式系统与物联网研究所所长；苏州市政协常委，长期从事嵌入式系统研究。

刘全：苏州大学教授、博导、计算机学院院长助理、江苏省“六大人才”和“333”工程入选者，长期从事机器学习研究。

报告题目：答徐匡迪院士关于中国人工智能5问题

（CharlesLing）凌晓峰

摘要：元学习作为机器学习新的研究方向已成为共识。本报告首先对元学习的研究进展进行分析，然后介绍李群元学习的一些基本观点，最后对元学习进行展望。

李凡长

教授（二级），博士生导师，苏州大学东吴学者，苏州大学计算机科学与技术学院院长，江苏省网络空间安全工程实验室主任，苏州工业大数据研究所所长，苏州大学机器学习与类脑计算国际合作实验室主任，国家自然科学基金重点项目负责人，曾获江苏省有突出贡献中青年专家荣誉称号，科学中国人2015年年度人物。主要研究领域：李群机器学习、大数据科学与工程、认知软件工程，动态模糊逻辑等。先后承担10余项国家自然科学基金重点、面上及其他项目，取得了一批被国内外同行专家公认的具有原创性的科研成果，发表论文200余篇，出版学术专著9部（其中在美国、德国出版英文专著3部），教材4部，曾获省级科技奖二等奖2项、IEEE CS GRC Pioneer Award1项和省级教学成果二等奖2项。李凡长教授是动态模糊逻辑﹙Dynamic Fuzzy Logic，DFL﹚、李群机器学习﹙Lie Group Machine learning，LML﹚、类脑协同学习（Neuromorphic synergy learning，NSL）和多维度协同教育方法（Theory and method of multidimensional collaborative education）的主要提出者。

报告题目：面向视觉感知的大规模深度Q网络方法

刘全

男，1969年10月生，教授，博士生导师。毕业于吉林大学计算机软件与理论专业，获博士学位,南京大学软件新技术国家重点实验室博士后。近年来，共主持了“石油勘探开发分布式数据库建设”、“基于tableau的逻辑强化学习研究”等国家级项目8项，主持了“采油工程信息可视化系统”、“油田信息处理网络系统”、“基于核方法的强化学习应用研究”等省部级和市（局）级科研项目10多项，获省部级科技进步奖2项，市（局）级科技进步奖8项。先后在国内外学术会议及《计算机学报》、《软件学报》等国内核心期刊和统计源期刊上发表论文80余篇，其中30篇被SCl检索，40篇被EI检索。目前主要研究方向为：深度学习、强化学习、统计软件工程、分布式数据库检索及修正、网络信息安全及处理等。2012年获江苏省教工委优秀共产党员称号。2011年、2012年入选江苏省“六大人才”、江苏省“333”人才培养计划。目前为《通信学报》编委。

摘要：随着计算机技术的突飞猛进，计算技术已经深入应用到多个学科。当这种交叉研究积累了足够多的研究内容和足够独特的研究方法，就会逐渐形成计算机交叉学科。这类交叉学科的命名有两种模式：+informatics和computational+，对应到中文表达就是“某某信息学”和“计算某某学”。例如Bioinformatics（生物信息学）和Computationalbiology（计算生物学）是很经典的交叉学科。类似的交叉学科还有Cheminformatics（化学信息学）和Computationalchemistry（计算化学），以及Geoinformatics（地理信息学）等。那么，对于A+B这样的交叉学科，其基本属性是A还是B？还是AB？从事交叉学科研究，既是机会，因为两边都沾边；又是挑战，因为两边可能都不承认。经历了十多年的生物信息学的研究，我将以AlphaFold为例，分别从生物信息学和计算生物学的视角解剖AlphaFold的各个子问题并分析其属性。阐明生物信息学和计算生物学既有清晰的学科边界，又有小部分重合的学科内容。了解和理解计算机交叉学科的学科内涵和学科边界，对于从事这些交叉学科的研究来说，在立项时可以帮助我们清晰地明确和聚焦重点问题，在评估一个交叉研究成果时又可以帮助我们迅速定位其意义和价值。让交叉学科的成果独立成为两个源学科的香饽饽。我们迅速定位意义和价值。让交叉学科的成果独立成为两个源学科的香饽饽。

吕强

苏州大学教授，博士，博士生导师。研究方向为中文信息处理、并行分布式处理、生物信息学和计算生物学。目前主要研究内容：在分布并行计算平台下，利用元启发并行化和机器学习等技术手段研究生物宏分子的结构及其相关功能探索。已主持完成国家自然科学基金2项、其他海外资助项目年均1项；已在《中国科学》、《计算机学报》、《软件学报》和Bioinformatics、BMCBioinformatics、TCBB、JMB发表论文多篇。江苏省高校“青蓝工程”中青年学术带头人，江苏省新长征突击手、苏州市新世纪高级青年专业技术人才。

从1990年开始至今一直致力于微控制器与嵌入式系统的研发与教学工作。主持完成《中小型水轮发电机组最优化控制系统》、《基于传感网技术的城市照明控制系统》、《WSN的水质监测节点及系统》、《图形构件化嵌入式与传感网开发平台》、《图形构件化可编程逻辑控制器GCPLC》、《蓄电池监测系统及软件设计》、《互联网+智能制造技术架构研究》、《32位教育机器人初/高级版及软件平台开发》等项目，陆续完成嵌入式与物联网开发平台系列产品的研制工作，推广应用50余所高校及几十家企业。撰写《嵌入式技术基础与实践(第1-4版)》(十一五、十二五国家级规划教材、江苏省重点教材)、《嵌入式系统原理与实践－ARMCortex-M4Kinetis微控制器》、《嵌入式实时操作系统MQX应用开发技术》、《汽车电子KEA系列微控制器》等9部著作。公开发表论文60余篇，获得发明专利8项。主要研究方向：嵌入式系统、物联网与智能控制技术。

摘要：针对物联网及嵌入式人工智能领域软硬开发存在“门槛高、成本大、周期长”等问题，从技术科学视角，以窄带物联网NB-IoT应用开发为蓝本，研究“降低门槛、节约成本、缩短时间”基本方法。通过抽取NB-IoT应用开发共性技术，提出了由终端UE、信息邮局MPO、人机交互系统HCI三个部分组成的应用架构。以构件为基础，提出了通用嵌入式计算机GEC的概念、基本组成及实现方法。以类为基础，提出了HCI的应用模板，如云平台侦听程序、PC客户端、微信小程序、手机APP等。该工作最大限度地凝练了NB-IoT应用开发过程的一般规律，形成了形成可复用、可移植的构件、类及模板，成为NB-IoT应用开发“基石”。开发人员可以“照葫芦画瓢”地进行具体应用的开发，体现了人类认识过程由个别到一般，再由一般到个别的哲学原理。已出版著作《窄带物联网NB-IoT应用开发共性技术》，完成了金葫芦集成开发环境IDE、GEC系列SOC级芯片、开发套件、网上光盘（含开源代码）及十余个应用案例。形成了以为GEC核心，以构件为支撑，以IDE为导引，以工程模板为基础的完整生态系统。

王宜怀

男，1962年2月生，博士，教授、博士生导师、网络工程系主任；苏州大学嵌入式系统与物联网研究所所长；苏州市政协常委、中国农工民主党苏州市委常委；江苏省计算机学会嵌入式系统与物联网专业委员会主任、中国软件行业协会嵌入式系统分会理事。曾任福建林学院科研处副处长、计算机中心副主任等职。曾获福建省八五期间电子信息应用先进个人、福建省南平市政协“优秀委员”、福建省科技进步三等奖、江苏省科技进步三等奖、苏州市科进步二等奖；福建林学院优秀教师；江苏省高等教育教学成果一等奖；苏州大学骨干教师、教学先进个人、苏鑫科研奖、周氏科研奖、建行奖；全国高等学校计算机教学成果一等奖等。

摘要：虽然自然语言一直在社会、经济和国家安全等领域中扮演着重要角色，但是一直以来计算机的自然语言理解能力远逊于人类。近几年，随着移动互联网的不断普及，以及云计算、大数据、GPU、深度学习等相关平台和技术的快速发展，我们越来越感到自然语言处理方面的突破就在眼前。本报告将从自然语言理解层面探讨如何提高自然语言处理能力。具体包括：自然语言本质特点、自然语言处理核心任务、篇章理解与知识图谱。

周国栋

1997年12月毕业于新加坡国立大学获得博士学位；1998年1月至1999年3月在新加坡国立大学从事博士后研究；1999年4月-2006年8月在新加坡资讯通信研究院分别担任副研究员、研究员和副主任研究员；2006年8月底加入苏州大学担任教授博导，组建自然语言处理实验室。研究方向：自然语言理解、信息抽取、自然语言认知等。近5年来发表国际著名SCI期刊论文20多篇和国际顶级会议ACL/EMNLP/COLING/IJCAI/AAAI论文80多篇，主持NSFC项目4个(包括重点项目2个)。据GoogleScholar统计，论文引用超过7000次，曾担任国际自然语言理解领域顶级SCI期刊ComputationalLinguistics编委，目前担任ACMTALLIP副主编、《软件学报》责任编委、CCF中文信息技术专委会副主任委员、苏州大学校学术委员会委员。

摘要：高性能计算机在国防太空、石油勘探、生物制药、天气预报以及基础理论研究等领域发挥着日益重要的作用，其性能很大程度上取决于系统中处理器或者处理机之间连接的方式，即互连网络。在并行处理领域，互连网络及其性质的研究是一个重要课题。在互连网络中，独立生成树在信息的可靠传输、并行传输、安全分发及故障处理器的诊断等方面具有重要的作用。迄今为止，对于连通度大于等于5的任意互连网络，其上独立生成树的构造问题仍未得到解决。在这里，我们讨论一些特殊互连网络中独立生成树构造的研究现状，并介绍基于超立方体及其变型的一些特殊网络中独立生成树的构造方法。

男，博士，副教授，硕士生导师。2004年硕士毕业后进入苏州大学计算机科学与技术学院工作，2014年获得工学博士学位。期间于2014年12月－2015年12月作为国家公派访问学者到美国MontclairStateUniversity进行学术交流。主持和参与完成国家自然科学基金、省部级项目、市厅级项目10多项。目前主要从事并行与分布式计算、图论、智能化信息处理、软件测试等领域的研究工作。在TPDS、JPDC、Inform.Sci.、FGCS、J.Supercomput.、Comput.J.、DAM等SCI源期刊及国内外学术会议如ICA3PP、NPC等上发表论文20多篇；撰写软件著作权10多项；获得江苏省优秀博士学位论文、ACM南京分会优秀博士论文奖、苏州市自然科学优秀论文等奖项。

摘要：Spatiotemporaldataanalyticsinvolvesawiderangeofresearchtopicsincludingdatamanagement,queryprocessinganddatamining.Itcanfindmanyapplicationsinintelligenttransportsystems,smartcity,location-basedservicesandrecommendation.Managinglarge-scalespatiotemporaldataandmakingsensefromitbecomecriticallyimportantyetchallengingformanyenterprises.Inthistalkwewilldiscussnewresearchproblemsandnewapproachesforbigspatiotemporaldataanalytics.

许佳捷

博士，苏州大学计算机科学与技术学院副教授，主要从事数据库、时空数据挖掘、推荐系统等领域研究。近年来主持国家自然科学基金项目2项、国家重点实验室开放基金1项，主持校企合作项目5项，涉及智能信息检索、高性能计算和大数据分析等应用；在TKDE、ICDE、IJCAI、AAAI、WWW、WSDM、CIKM等CCF-A/B类国际学术会议与期刊发表论文50余篇，出版Springer/清华大学出版社英文专著一部；担任IJCAI、AAAI、ICDM等高水平学术会议的程序委员会委员，是CCF-B类期刊《JCST》、SCI二区期刊《Complexity》的客座编辑，并担任多个CCF-A、B类期刊的特邀审稿人。