雷鋒網(wǎng) AI 科技評論按：第五屆CCF大數(shù)據(jù)學(xué)術(shù)會議將于2017年10月13日-15日在深圳舉行，這是我國大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的旗艦會議。屆時(shí)雷鋒網(wǎng)將作為協(xié)辦單位，對此次會議進(jìn)行全面報(bào)導(dǎo)。

近幾年，大數(shù)據(jù)是各界高度關(guān)注、積極布局的熱點(diǎn)方向，它已經(jīng)成為全球IT行業(yè)最強(qiáng)勁的發(fā)展動(dòng)力，正在引起各行各業(yè)的業(yè)務(wù)變革與產(chǎn)業(yè)升級。

此次會議由中國計(jì)算機(jī)學(xué)會（CCF）主辦，CCF大數(shù)據(jù)專家委員會、深圳大學(xué)承辦，旨在交流大數(shù)據(jù)研究與應(yīng)用的成果和經(jīng)驗(yàn)，探討產(chǎn)業(yè)化所面臨的關(guān)鍵性挑戰(zhàn)問題和研究方向。大會組委會邀請到多位學(xué)界業(yè)界領(lǐng)軍人物，覆蓋多個(gè)層面，將與大家進(jìn)行全方位溝通探討。大會設(shè)有五個(gè)主題報(bào)告、四個(gè)分論壇及一個(gè)企業(yè)論壇，在這里，你將能全面了解大數(shù)據(jù)行業(yè)的變革與挑戰(zhàn)以及產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢。

主題報(bào)告特邀嘉賓

主題報(bào)告 1

特邀嘉賓: 何友院士

報(bào)告題目：“國防大數(shù)據(jù)發(fā)展現(xiàn)狀與展望”簡介

摘要：本報(bào)告首先簡要介紹了大數(shù)據(jù)的相關(guān)概念、內(nèi)涵和現(xiàn)狀；其次，給出了國防大數(shù)據(jù)的定義，總結(jié)凝練了國防大數(shù)據(jù)的獨(dú)有特征，并用全面、詳實(shí)的案例從多個(gè)視角充分展示了國防大數(shù)據(jù)的應(yīng)用；然后，系統(tǒng)梳理了國防大數(shù)據(jù)面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)，凝練了國防大數(shù)據(jù)的科學(xué)問題；最后，從指揮決策，情報(bào)分析，裝備管理，后勤保障等方面，對國防大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢進(jìn)行了具體闡述。

主題報(bào)告 2

特邀嘉賓: Philip S. Yu

報(bào)告題目：On Fusion of Heterogeneous Data Sources for Mining Big Data

摘要： In this talk, we focus on the variety issue and discuss the recent development in fusion of information from multiple data sources, which can be applied to multiple applications and disciplines. As the number and variety of social networks aimed at different purposes increase rapidly, users nowadays are participated in multiple online networks simultaneously to enjoy various services. How to fuse information spreading across multiple networks to achieve better understanding of customers and provide higher quality of services becomes the Holy Grail. Social networks will be used as an example to explain how to address the data fusion issue.

主題報(bào)告 3

特邀嘉賓: Usama Fayyad

主題報(bào)告 4

特邀嘉賓: Yi Pan

報(bào)告題目：Deep Learning for Big Data Applications - Improvement and Future Directions

摘要：In this talk, I will outline the challenges and problems in existing deep learning methods when applying it to big data in general and bioinformatics in particular. I will describe a few novel architectures and algorithms recently proposed by us to improve the accuracies and learning speeds of the existing deep learning technologies. These new deep learning architectures and algorithms will be applied to several big data applications including image processing, DNA sequence annotation, long intergenic non-coding RNA detection, and gene structure prediction. The data encoding schemes, the choice of architectures and methods used will be described in details. Performance comparisons with other machine learning and existing deep learning methods will be reported. The experimental results show that deep learning is very promising for many bioinformatics applications, but requires selection of suitable models and a lot of tuning to be effective. Future research directions in this exciting area will also be outlined.

主題報(bào)告 5

特邀嘉賓: 芮勇

報(bào)告題目：AI系統(tǒng)的ABCD

摘要：近幾年，人工智能的發(fā)展驟然加速，在特定領(lǐng)域內(nèi)甚至開始超過人類智慧，受到業(yè)界和社會的廣泛關(guān)注。人工智能之所以能迅速崛起，大數(shù)據(jù)承擔(dān)了至關(guān)重要的角色。芮勇博士身兼學(xué)術(shù)和企業(yè)高管的雙重身份，多年來一直致力于人工智能基礎(chǔ)科研并有著非常豐富的企業(yè)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)。他總結(jié)歸納了人工智能系統(tǒng)的四大要素（這四大要素對應(yīng)英文單詞的開頭正好是A\B\C\D），重點(diǎn)闡述人工智能和大數(shù)據(jù)的內(nèi)在聯(lián)系，剖析人工智能快速崛起的原因。芮勇博士還將同與會者探討如何客觀地看待人工智能的發(fā)展，以及其未來前景。

分論壇

論壇1：大數(shù)據(jù)高性能計(jì)算（中山大學(xué)）

分論壇主席：中山大學(xué) 錢德沛 教授

邀請嘉賓：

1、徐宗本院士、西安交通大學(xué)

報(bào)告題目：VClustering: A Big Data Clustering Algorithm

報(bào)告摘要：

In this tack, we report a big data clustering algorithm, VClustering, with linear complexity, together with an application of the new algorithm in New York’s traffic data.The VClustering works based on sparsification of the similarity matrix. To this end, we introduce a Weber observation system for modeling the visual principle for identifying similar or dissimilar objects in a multi-scale way. With this, we propose a new similarity measure of data, called the visual similarity, based on Weber observation system. This results in a very nice property of the similarity matrix that its computation can be done in an incremental way. By gridding data using S/D encoding, the sparsification of similarity matrix then results in a neighborhood (very sparse) matrix at each scale, which can be clustered with any well known clustering algorithm(say, the graph connectivity test).

2、朱文武教授 清華大學(xué) 計(jì)算機(jī)系副主任

報(bào)告題目：視頻大數(shù)據(jù)高效表達(dá)、深度分析與綜合利用

報(bào)告摘要：本報(bào)告以圖像視頻大數(shù)據(jù)為主要研究對象 ，首先介紹視頻大數(shù)據(jù)高效表達(dá)與壓縮、視覺對象和事件跨域關(guān)聯(lián)與識別、群體視覺感知與多源異構(gòu)信息映射等科學(xué)問題，深入分析并建立視頻大數(shù)據(jù)高效表達(dá)、深度分析與綜合利用的計(jì)算理論與方法，并探討如何在天河2號上搭建能支撐百億幅以上圖像大數(shù)據(jù)和十萬路以上視頻大數(shù)據(jù)的深度解析和關(guān)聯(lián)分析平臺及大規(guī)模示范應(yīng)用。

3、 楊廣文教授 清華大學(xué) 高性能計(jì)算技術(shù)研究所所長

報(bào)告題目：基于神威·太湖之光的大數(shù)據(jù)分析

報(bào)告摘要：報(bào)告將首先闡述神威·太湖之光超級超級計(jì)算機(jī)的技術(shù)特點(diǎn)，然后對目前已取得的應(yīng)用成果進(jìn)行介紹，并進(jìn)一步介紹基于神威·太湖之光的深度學(xué)習(xí)算法庫、分布式深度學(xué)習(xí)框架及開展的成功應(yīng)用。

4、呂衛(wèi)鋒教授 北京航空航天大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院院長

報(bào)告題目：城市超腦---城市計(jì)算智能系統(tǒng)的挑戰(zhàn)

報(bào)告摘要：各類人工智能系統(tǒng)正在逐步取代傳統(tǒng)信息系統(tǒng)成為未來智能社會的核心信息基礎(chǔ)設(shè)施。尤其是在復(fù)雜多變的城市時(shí)空環(huán)境中，各行業(yè)部門條塊分割的智能系統(tǒng)并不能滿足人們對智慧城市的需要，因此迫切需要建立面向城市綜合體的“超腦”，從系統(tǒng)視角實(shí)現(xiàn)城市計(jì)算智能服務(wù)，這對大數(shù)據(jù)環(huán)境下的計(jì)算效能與平臺提出重要挑戰(zhàn)。本報(bào)告將從智慧城市與智能社會需求的角度，探討未來智慧城市中城市超腦的功能、結(jié)構(gòu)與挑戰(zhàn)。

5、 羅錦興教授 中山大學(xué)、

報(bào)告題目：以脈波影像數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的整體精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)

報(bào)告摘要：人體是整體生理系統(tǒng)相互影響，整體診斷可以彌補(bǔ)現(xiàn)今主流醫(yī)學(xué)分科分治的缺點(diǎn)。雖然整體診斷是中醫(yī)的專長，但苦于缺乏數(shù)據(jù)支持而越來越消失，甚為可惜。整體診斷歷史記載最完整的是脈象，過去幾十年來，脈象以一維血壓波來轉(zhuǎn)譯，但由雙方?jīng)]有直接對應(yīng)關(guān)系，造成脈診儀一直無法成為標(biāo)準(zhǔn)醫(yī)療設(shè)備。本研究歷經(jīng)14年的脈診科研，以把脈標(biāo)準(zhǔn)化和三維脈波影像直接轉(zhuǎn)譯脈象，直接進(jìn)入臨床進(jìn)行整體診斷，獲得寶貴的臨床治療經(jīng)驗(yàn)，確認(rèn)脈波影像是相當(dāng)有臨床價(jià)值的整體診斷數(shù)據(jù)，成為推動(dòng)整體融合精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的重要依據(jù)，開發(fā)嶄新大健康數(shù)據(jù)。

論壇2：大數(shù)據(jù)智能分析

分論壇主席：北京郵電大學(xué) 杜軍平教授

邀請嘉賓：

1、王曉陽教授 復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院院長，

報(bào)告題目：智能化大數(shù)據(jù)搜索

報(bào)告摘要：大數(shù)據(jù)的價(jià)值在于其對事物擁有更完整的記錄，從而能對各類搜索問題提出更準(zhǔn)確完整的回答。要實(shí)現(xiàn)這個(gè)潛能，幾項(xiàng)重要的任務(wù)是充分理解提出的搜索問題，選擇合適的數(shù)據(jù)，并根據(jù)數(shù)據(jù)對提出的搜索進(jìn)行提煉等。這幾項(xiàng)任務(wù)可以通過一些智能技術(shù)來完成，比如我們可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)理解和總結(jié)數(shù)據(jù)，使用知識圖譜提供數(shù)據(jù)畫像，使用智能對話提供搜索引導(dǎo)等，致力于智能化實(shí)現(xiàn)智能性大數(shù)據(jù)搜索，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)巨大的信息支撐潛能。

2、郭毅可教授 上海大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院院長，

報(bào)告題目：待定

3、張文生教授 中科院自動(dòng)化所 副總工程師

報(bào)告題目：“結(jié)構(gòu)+統(tǒng)計(jì)”大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法與應(yīng)用

報(bào)告摘要：隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代到來，人們對海量異構(gòu)數(shù)據(jù)理解的需求日益凸顯，本報(bào)告旨在提出一種雷達(dá)氣象大數(shù)據(jù)“結(jié)構(gòu)+統(tǒng)計(jì)”的超短臨精準(zhǔn)降水估計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法。借助氣象雷達(dá)數(shù)據(jù)具有海量異構(gòu)的特點(diǎn)和結(jié)構(gòu)機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)勢，訓(xùn)練出雷達(dá)氣象大數(shù)據(jù)超短臨公里級降水時(shí)空估計(jì)結(jié)構(gòu)模型。通過降雨過程時(shí)序統(tǒng)計(jì)信息，探索分鐘級精準(zhǔn)降水估計(jì)，結(jié)合中國國家氣象局的雷達(dá)氣象大數(shù)據(jù)分析與處理任務(wù)，驗(yàn)證了算法的有效性和實(shí)用性，相關(guān)成果在全國氣象預(yù)報(bào)中推廣應(yīng)用。

4、于劍教授 北京交通大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院計(jì)算機(jī)科系主任

報(bào)告題目：深度學(xué)習(xí)的能和不能

報(bào)告摘要：深度學(xué)習(xí)目前是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最引入注目的研究方向，其應(yīng)用極其廣泛。但沒有免費(fèi)午餐定理告訴我們，沒有萬能的學(xué)習(xí)算法。因此，本報(bào)告將深入分析深度學(xué)習(xí)的適用范圍。首先，簡述深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程。在此基礎(chǔ)之上，理論分析深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用范圍和失效領(lǐng)域。最后，討論深度學(xué)習(xí)面臨的問題及其對策。

5、秦拯教授 湖南大學(xué) 大數(shù)據(jù)研究中心主任

報(bào)告題目：基于領(lǐng)域知識工程的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)研究與行業(yè)實(shí)踐

報(bào)告摘要：針對垂直領(lǐng)域?qū)I(yè)依賴性高、數(shù)據(jù)分析難度大、智能化個(gè)性化程度低等問題，介紹如何研究分析并構(gòu)建面向垂直領(lǐng)域的知識庫體系、精準(zhǔn)營銷模型、券系統(tǒng)模型，給出一個(gè)實(shí)際應(yīng)用案，與大家分享大數(shù)據(jù)創(chuàng)新實(shí)踐和變現(xiàn)，并展示了實(shí)際應(yīng)用結(jié)果，表明團(tuán)隊(duì)研發(fā)成果在開拓市場用戶量、提高用戶服務(wù)質(zhì)量、提升運(yùn)營轉(zhuǎn)化率和盈利能力等方面，成效顯著。

論壇3：大數(shù)據(jù)系統(tǒng)與應(yīng)用

分論壇主席： 中國科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院 須成忠 教授

邀請嘉賓：

1、須成忠 教授 中國科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院 首席科學(xué)家、云計(jì)算研究中心主任、

報(bào)告題目：Data-Driven Intelligence for Smart Cities: A Case Study

報(bào)告摘要：AI 2.0=Deep Learning Algorithms + Big Data + Computing Platform. Data is origin of the life of artificial intelligence. Big data instills new vitality into the intelligence. In collaborating with Shenzhen transportation authority, we are collecting and maintaining real-time traffic data of taxi, bus, and subways for Shenzhen Metro city and developing data management and analytics techniques for the provisioning of online location-based intelligent services. In this talk, I will report this experience with the management of big traffic data of Shenzhen for smart cities. Leveraging multi-source data for human mobility analysis will also be discussed.

2、胡瑞敏教授 武漢大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院院長

報(bào)告題目：三元空間大數(shù)據(jù)理論與網(wǎng)絡(luò)空間安全應(yīng)用探討

報(bào)告摘要：隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)安全形勢發(fā)生重大變化。網(wǎng)絡(luò)空間的虛擬身份難以監(jiān)管導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)誠信缺失、網(wǎng)絡(luò)違法犯罪活動(dòng)頻發(fā)，已成為影響國家安全和社會穩(wěn)定的重要因素，我們突破傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)空間身份管理思路，聚焦于“物理-網(wǎng)絡(luò)-社會” 三元復(fù)雜空間可信身份監(jiān)管基礎(chǔ)科學(xué)問題研究，重點(diǎn)解決傳統(tǒng)身份管理依賴信任中心、認(rèn)證依賴預(yù)共享秘密信息、難以追蹤網(wǎng)絡(luò)犯罪以及用戶隱私易泄露等方面存在的挑戰(zhàn)性問題，并基于以上關(guān)鍵技術(shù)探討了網(wǎng)絡(luò)空間安全的相關(guān)應(yīng)用。

3、曹建儂教授 香港理工大學(xué) 電子計(jì)算學(xué)系主任

報(bào)告題目：Cross-disciplinary Big Data Processing and Analytics

報(bào)告摘要：Big data analytics using cross-domain datasets allow us to study phenomena by fusing views from multiple angles, facilitating identifying meaningful problems and discovering new insights. However, we need methods and techniques to solve the challenges like heterogeneity, uncertainty and high dimensionality in analyzing cross-domain datasets. In this talk, I will share our work of analyzing datasets from multiple domains to uncover the underlying patterns, correlations and interactions to address human and urban dynamics issues like predict traffic congestions, optimize demand dispatching in emerging on-demand services, and designing wireless networks.

4、余水博士 澳大利亞迪肯大學(xué)

報(bào)告題目：Networking for Big Data: Challenges and Opportunities

報(bào)告摘要：Big Data is one of the hottest topics in our communities, and networking is an indispensable corner stone for the fancy big data applications. As a result, there is an emerging research branch, Networking for Big Data (NBD), in networking and communication fields. In this talk, we will firstly overview the current landscape of this energetic area, and then present the unprecedented challenges in this new domain, and finally discuss the current research directions in the main topics in networking for big data. We humbly hope this talk will shed light for forthcoming researchers to further explore the uncharted part of this promising land.

5、肖京博士 平安科技大數(shù)據(jù)首席總監(jiān)兼智能引擎部總經(jīng)理

報(bào)告題目：智能認(rèn)知改造金融服務(wù)

報(bào)告摘要：隨著人工智能技術(shù)近期的飛速進(jìn)步，“智能＋”逐漸取代“互聯(lián)網(wǎng)＋”，成為科技創(chuàng)新的主旋律。智能技術(shù)的應(yīng)用建立在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上，二者的緊密結(jié)合正在為傳統(tǒng)行業(yè)帶來巨大的變革。作為天生數(shù)據(jù)化的金融領(lǐng)域，智能化更是必然的選擇。作為金融領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)，平安在行業(yè)內(nèi)率先開展智能認(rèn)知技術(shù)的研發(fā)及應(yīng)用，在眾多金融及醫(yī)療業(yè)務(wù)場景中取得了領(lǐng)先的成果，充分驗(yàn)證了智能化的關(guān)鍵作用。本次報(bào)告將介紹智能化大數(shù)據(jù)分析挖掘在平安金融業(yè)務(wù)的應(yīng)用實(shí)踐。

論壇4：大數(shù)據(jù)科學(xué)教育與人才培養(yǎng)

分論壇主席：華東師大 周傲英教授

邀請嘉賓：

1、高衛(wèi)國教授 復(fù)旦大學(xué)大數(shù)據(jù)學(xué)院副院長

報(bào)告題目：復(fù)旦大學(xué)大數(shù)據(jù)學(xué)院人才培養(yǎng)分享

報(bào)告摘要：本報(bào)告簡要回顧復(fù)旦大學(xué)(大)數(shù)據(jù)科學(xué)建設(shè)歷程，重點(diǎn)介紹大數(shù)據(jù)兩院在學(xué)科建設(shè)、人才培養(yǎng)體系、課程設(shè)計(jì)等方面的嘗試。

2、李翠平教授 中國人民大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院副院長

報(bào)告題目：“數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)”人才培養(yǎng)模式初探

報(bào)告摘要：待補(bǔ)充

3、尚學(xué)群教授 西北工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院副院長

報(bào)告題目：數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)專業(yè)建設(shè)的思考

報(bào)告摘要：大數(shù)據(jù)專業(yè)又雙叒叕火了，許多高校都在積極申報(bào)。如何結(jié)合學(xué)科優(yōu)勢和特色建設(shè)大數(shù)據(jù)專業(yè)成為所有申報(bào)高校最為關(guān)注的問題。我們從復(fù)雜工程能力培養(yǎng)談?wù)剬?shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)專業(yè)建設(shè)的認(rèn)識，通過發(fā)揮領(lǐng)域特色和工程優(yōu)勢，培養(yǎng)具備較強(qiáng)數(shù)據(jù)領(lǐng)域系統(tǒng)能力的工程創(chuàng)新人才。

4、林子雨博士 廈門大學(xué)數(shù)據(jù)庫實(shí)驗(yàn)室

報(bào)告題目：高校大數(shù)據(jù)課程建設(shè)中的關(guān)鍵問題探討

報(bào)告摘要：加快高校大數(shù)據(jù)課程建設(shè)，是推進(jìn)高校大數(shù)據(jù)教學(xué)事業(yè)長足發(fā)展的基礎(chǔ)。在本報(bào)告中，講者將根據(jù)自己在廈門大學(xué)建設(shè)大數(shù)據(jù)課程的親身實(shí)踐，以及與全國高校大數(shù)據(jù)課程教師之間的廣泛接觸交流，系統(tǒng)總結(jié)當(dāng)前高校大數(shù)據(jù)課程建設(shè)過程中所普遍面臨的難題，并分享講者針對其中一些問題的探索性解決方案。

5、黃定江教授 華東師范大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與工程學(xué)院

報(bào)告題目：互聯(lián)網(wǎng)+和人工智能視野下的數(shù)據(jù)科學(xué)與工程專業(yè)建設(shè)——探索與思考

報(bào)告摘要：隨著國家相繼發(fā)布“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)計(jì)劃和“新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃”，并將隱藏在其背后的核心“大數(shù)據(jù)”上升為國家戰(zhàn)略，培養(yǎng)具有創(chuàng)新精神，具備數(shù)據(jù)科學(xué)思維，能夠利用數(shù)據(jù)推動(dòng)人類社會從信息時(shí)代快速跨入智慧時(shí)代，具有扎實(shí)數(shù)據(jù)科學(xué)理論知識基礎(chǔ)和較強(qiáng)工程實(shí)踐能力的人才，已是當(dāng)前高校信息與計(jì)算機(jī)等相關(guān)學(xué)科和專業(yè)建設(shè)的重要任務(wù)。本報(bào)告結(jié)合“應(yīng)用驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新”的理念和以讓學(xué)生具備成為“系統(tǒng)架構(gòu)師”和“數(shù)據(jù)科學(xué)家”所需的基礎(chǔ)理論和專門知識為目標(biāo)，探討如何抽取和重構(gòu)數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和信息管理等相關(guān)專業(yè)的教學(xué)內(nèi)容，建設(shè)數(shù)據(jù)科學(xué)與工程專業(yè)教學(xué)和人才培養(yǎng)體系。報(bào)告將分享課程體系建設(shè)中所開展的工作以及對數(shù)據(jù)科學(xué)與工程專業(yè)發(fā)展的思考。

企業(yè)論壇

企業(yè)論壇：大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)化與AI應(yīng)用發(fā)展趨勢

分論壇主席：金蝶公司 張良杰博士；平安科技 王健宗博士

邀請嘉賓：

1、盧億雷 AdMaster（精碩科技）

報(bào)告題目：數(shù)字營銷在人工智能的實(shí)踐

報(bào)告摘要：目前數(shù)字營銷正在由自動(dòng)化向人工智能化轉(zhuǎn)變，用到的算法主要有機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、隨機(jī)森林等多種算法，使數(shù)字營銷成為人工智能的深度應(yīng)用。主要介紹人工智能在數(shù)字營銷應(yīng)用場景，特別是跨設(shè)備識別、社交數(shù)據(jù)情感分析、廣告圖片智能識別的算法與應(yīng)用。

2、馮圣中 中國科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院 院長助理

報(bào)告題目：大數(shù)據(jù)處理中的高性能計(jì)算問題

報(bào)告摘要：大數(shù)據(jù)處理離不開高性能計(jì)算。腦科學(xué)中大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)，是典型的大數(shù)據(jù)，其處理對高性能計(jì)算提出巨大挑戰(zhàn)。構(gòu)成腦的基本結(jié)構(gòu)單元是數(shù)億甚至數(shù)千億的神經(jīng)元，神經(jīng)元突觸連接構(gòu)成超大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)。分析精細(xì)腦結(jié)構(gòu)-功能關(guān)系，及大腦網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和連接特征，對于揭示腦功能機(jī)理具有重要理論意義與應(yīng)用價(jià)值。本報(bào)告將以腦科學(xué)中的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)處理為例，在腦網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析以及復(fù)雜腦網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀三方面介紹的基礎(chǔ)上，分析腦科學(xué)中的高性能計(jì)算問題。

3、朱飛達(dá)教授 新加坡管理大學(xué)

報(bào)告題目：Data-driven AI-enabled Business Innovation: A User-oritened Perspective

報(bào)告摘要：What can we tell from the social data on the context of consumer behaviour, such that we can enrich the transaction-based data of traditional corporate databases? How can we unleash the power of social connections to identify potential high-value customers and perform cost-effective risk management? How to achieve dynamic social listening on 200 million users and detect in realtime marketing opportunities based on bursty events? In this talk, we will introduce a user-oritened perspective to handle and process the data together with a cluster of research results that underlie some initial answers to these questions.

會議時(shí)間：2017年10月13-15日

地點(diǎn)：深圳大學(xué)

會議官網(wǎng)：http://csse.szu.edu.cn/ccfbigdata2017/index.html

報(bào)名鏈接：https://bigdata.leiphone.com

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