合肥工业大学

 

报告信息（一）

报 告 人：谭铁牛 中国科学院院士
单 　 位：中国科学院
题 　 目：大规模视觉计算
时    间：2014-08-09（星期六）上午9:00 - 10:15
地    点：校大学生活动中心三楼东风报告厅
报告摘要：
    视觉信息与数据的爆炸式增长使大规模视觉计算备受关注。本报告在简要介绍大规模视觉计算基本背景与概念的基础上，着重阐述大规模视觉计算所涉及的主要问题及其当前的研究进展。报告也将简要讨论大规模视觉计算未来的发展方向与趋势。
报告人简介：
    谭铁牛，男，汉族，1964年出生，湖南人。毕业于西安交通大学，英国帝国理工学院博士，自动化所研究员、博士生导师，中国科学院院士。现任中国科学院副秘书长，兼任国际合作局局长；中国人工智能学会副理事长，国际电子电气工程师学会（IEEE）和国际模式识别学会Fellow，国际模式识别学会第一副主席、IEEE生物识别理事会主席等。曾任或现任IEEE T-PAMI、Pattern Recognition、Pattern Recognition Letters等多个国际学术刊物的编委以及Inter. Journal of Automation and Computing和《自动化学报》主编。曾任中国科学院自动化研究所所长。
 

报告信息（二）

报 告 人：吴信东 教育部长江学者
单 　 位：合肥工业大学
题 　 目：知识自动化初探
时    间：2014-08-09（星期六）上午10:30 - 11:45
地    点：校大学生活动中心三楼东风报告厅
报告摘要：
    大数据计算从异构、自主的多源信息开始，探索数据之间复杂、演化的内在关联。知识自动化以大数据和用户需求为驱动，以知识获取、加工与服务为主线，研究（一）从大数据中自动和半自动发现与提取知识；（二）对复杂和非规范知识进行提炼、排疑、融合、重组；（三）构筑需求驱动的动态知识服务体系，提供实时、有效、可用的知识服务。
报告人简介：
    吴信东，安徽省枞阳县人，1984年和1987年分别获合肥工业大学计算机应用专业的学士和硕士学位，1993年7月获英国爱丁堡(Edinburgh) 大学人工智能博士学位。2001年9月1日开始，在美国佛蒙特(Vermont)州的佛蒙特大学计算机科学系任正教授，并于2001年9月1日至2010年6月30日（9年）任该系的系主任。2006年被教育部接受为长江学者讲座教授。2009年获国家自然科学基金海外杰青 资助（2013年延续）。2011年当选为IEEE Fellow，2012年入选AAAS Fellow。
    吴信东教授的研究兴趣涉及数据挖掘、大数据计算、知识库系统、和万维网。他曾在<<中国科学>>，<<科学通报>>，《计算机科学与技术学报》(英文版，JCST) ，《计算机学报》，《软件学报》，IEEE TKDE, TPAMI, ACM TOIS, IJCAI, AAAI, ICML, KDD, ICDM, WWW，和各类期刊、会议上发表研究论文300余篇。曾在国内电子工业出版社、中国科技大学出版社、美国Ablex出版社、荷兰ISO出版社、德国Springer出版社和[美国]IEEE计算机学会出版社等出版专著和各类研究论文集共36部。
    吴信东教授是国际学报<<知识与信息系统>>(Knowledge and Information Systems，SCIE 索引)的创办人和现任主编，国际电机与电子工程师学会“国际挖掘数据大会”(IEEE International Conference on Data Mining) 的创办人和现任指导委员会主席，德国Springer出版社<<高等信息与知识处理>>(Advanced Information and Knowledge Processing)系列丛书的现任主编，国际电机与电子工程师学会计算机学会(IEEE Computer Society)智能信息处理(Intelligent Informatics)委员会的前任主任(2002年4月~2006年4月)。他曾受邀、受聘在30多个国际会议上作特邀或主题报告，在11份学术期刊的编委会和100多个专业会议的程序委员会上担任各种职务，包括国际顶级期刊<>(TKDE)的两任主编(2005年1月~2008年12月) ，和国际顶级会议IEEE ICDM-03、ACM KDD-07、ACM CIKM 2010的程序委员会主席或联席主席。
    吴信东博士是2004年ACM SIGKDD奉献奖和2006年IEEE ICDM突出奉献奖得主，2005年和2011年两次获IEEE ICTAI 最优论文奖，2012年获IEEE/WIC/ACM WI最优论文奖, 2012年获IEEE计算机学会技术进步奖。
 

报告信息（三）

报 告 人：郑庆华 国家杰出青年基金获得者 长江学者特聘教授
单 　 位：西安交通大学
题 　 目：大数据时代认知学习面临的挑战与对策
时    间：2014-08-09（星期六）下午15:00 - 16:15
地    点：校大学生活动中心三楼东风报告厅
报告摘要：
    随着大数据时代的来临，源源不断、类型各异的大数据使人们面临着前所未有的“认知过载”和“学习迷航”新挑战。现有的搜索引擎、数字图书馆以及e-Learning系统等难以适应网络大数据环境下的知识获取和认知学习，需要人们寻找新的模式与方法。本报告以e-Learning作为实际载体，提出了一种知识地图的概念，知识地图是面向某个主题、包含知识单元及其语义关系的层次化导航图，有助于学习者更加系统完整地理解知识结构，并在知识地图的导航下，寻找获取目标知识的有效学习路径，从而提高学习效率。
报告人简介：
    郑庆华，浙江嵊州人，博士，国家杰出青年基金获得者，长江学者特聘教授，国家“万人计划”第一批科技创新领军人才，2009年入选国家“新世纪百千万人才工程”，国家级教学团队负责人，教育部、陕西省科技创新团队负责人。
    主持研制出我国第一套自主知识产权的天地网远程教育系统SkyClass，知识地图导航学习系统Yotta，应用于新疆、陕西、广东等11个省市的现代远程教育，取得了良好的社会和经济效益。
    主持承担国家自然科学基金重点项目、863计划、国家科技支撑计划、核高基重大专项课题等30余项，研究成果获得2006年、2010年国家科技进步二等奖，2005年及2009年国家教学成果一等奖和二等奖，6项省部级科技进步一等奖；获得国家发明专利授权28项，发表论文160余篇，SCI、EI收录150余篇。
    先后获得中国科协“求是”杰出青年奖、中国青年科技奖、国务院政府特殊津贴专家、宝钢优秀教师特等奖、全国高等学校优秀骨干教师、IBM中国优秀教师、全国信息产业科技创新先进工作者、陕西省五四青年奖章等荣誉。
 

报告信息（四）

报 告 人：张师超 广西师范大学副校长
单 　 位：广西师范大学
题 　 目：kNN分类方法
时    间：2014-08-09（星期六）下午16:30 - 17:45
地    点：校大学生活动中心三楼东风报告厅
报告摘要：
    kNN是一种懒惰的近似求解方法，在数据挖掘与机器学习领域中被选为十大顶级算法之一。本报告介绍kNN分类算法及其改良方法，改良方法主要包括距离学习、SNN（壳近邻）分类、CF-kNN分类、距离树（Metric Tree）搜索及其改良。
报告人简介：
    张师超，国家人事部海外高层次留学人才回国资助人选第一批获得者，广西“八桂”学者特聘教授，广西师范大学副校长。历任《知识与数据工程IEEE会报》、《知识与信息系统》和《智能信息学IEEE通报》3个国际期刊的副编辑，国际会议主席或者程序主席/副主席8次。应邀到新加坡、澳大利亚等国的10多所/次大学讲学或合作研究。
长期从事数据挖掘与机器学习的研究，在Springer出版学术专著3部、独著国际杂志论文12篇、以第一或通信作者在国际SCI核心学术期刊发表学术论文60多篇。成果被他人引用总计3000余次，被来自IBM、波音公司、微软亚洲研究院等工业界学者采用。先后主持了国家自然科学基金、国家973计划、国家863计划、澳大利亚ARC国家级项目共12项，获得省部级奖3项、国际会议最佳论文奖2项。
 

报告信息（五）

报 告 人：杨善林 中国工程院院士
单 　 位：合肥工业大学
题 　 目：关于大数据研究的思考
时    间：2014-08-10（星期日）上午9:00 - 10:15
地    点：校大学生活动中心三楼东风报告厅
报告摘要：
    大数据的快速发展为科学决策、战略咨询、智能制造、社会治理、金融服务的创新带来了历史性发展机遇。本报告从管理的视角提出了一种大数据的资源观，介绍了大数据科学研究的国内外研究概况和关键科学问题，并着重分析了大数据在管理中的应用。
报告人简介：
    杨善林，1948年10月生。1985年2月起在合肥工业大学任教，1994年1月至2001年12月任合肥工业大学管理学院院长，1996年7月至2006年6月任合肥工业大学副校长。现任“智能决策与信息系统”国家地方联合工程研究中心主任和“过程优化与智能决策”教育部重点实验室主任。2013年当选中国工程院院士。主要学术兼职有：国务院学位委员会管理科学与工程学科评议组成员，国际信息系统学会中国分会副理事长，安徽省行为科学学会理事长，《预测》杂志主编。
    在科学研究方面，他主要研究智能决策理论与技术和信息管理理论与技术，并将研究成果运用于企业管理和社会管理中，在管理理论与管理实践的结合上取得了创新性成果。获国家科技进步奖二等奖2项，教育部自然科学奖一等奖1项，安徽省科学技术奖一等奖4项，机械工业科技进步奖一等奖1项。在国内外重要期刊和国际会议上发表被SCI、EI收录的学术论文200余篇，撰写出版学术专著5部，主编国家级规划教材3部。
    在人才培养方面，他坚持围绕创新型管理人才的培养目标，深入开展教学内容改革、培养模式创新和教学团队建设。获国家级教学成果二等奖2项，安徽省教学成果特等奖3项，2008年获评国家级高等学校教学名师奖。
 

报告信息（六）

报 告 人：陈恩红 国家杰出青年基金获得者
单 　 位：中国科学技术大学
题 　 目：基于社交数据挖掘的市场营销：机遇与策略
时    间：2014-08-10（星期日）上午10:30 - 11:45
地    点：校大学生活动中心三楼东风报告厅
报告摘要：
   近年来，社交已成为互联网应用的基本元素，如网络购物、游戏、视频等服务纷纷引入社交元素。这意味着普通用户逐渐习惯于在社交网络中进行个人意见表达、信息共享与传播、情感交流和购物等活动。在该过程中，大量的用户数据被社交媒体收集起来，如何从这类数据中挖掘出有价值的信息，进而帮助营销者创建高效的市场营销策略，已成为学术界与工业界的研究热点。为此，本报告将着重介绍基于社交网络数据挖掘的市场营销过程中所面临的诸多机遇和应当采取的策略。具体而言，将首先介绍如何利用社交数据进行用户建模，如发现社交用户所属单位，以帮助营销者完善企业级客户的信息。其次，对社交网络中得天独厚的信息传播现象进行分析，设计用户社交影响力的快速计算方法，发挥其在信息标注、口碑营销中的重要作用。最后，简要探索面向移动社交网络用户的定向营销（即信息推荐）策略，主要关注营销过程中的用户隐私保护问题。
报告人简介：
    陈恩红，中国科学技术大学计算机学院教授、博士生导师，国家杰出青年基金获得者。现任中国科学技术大学计算机学院副院长、语音及语言信息处理国家工程实验室副主任，中国计算机学会理事。
    多次担任KDD、ICDM、SDM等数据挖掘领域顶级国际学术会议程序委员会委员。承担了国家自然科学基金项目、863计划项目、国家科技支撑计划项目，以及与诺基亚、阿里巴巴、华为、科大讯飞的合作项目。在包括顶级国际期刊IEEE Trans. on Knowledge and Data Engineering、IEEE Trans. on Mobile Computing、ACM Trans. on Knowledge Discovery from Database，以及顶级国际会议KDD、SIGIR、ICDM等在内期刊、会议上发表论文100余篇，获KDD 2008最佳应用论文奖、ICDM 2011最佳研究论文奖、2012年教育部自然科学二等奖。
 

报告信息（七）

报 告 人：何晓飞 国家杰出青年基金获得者
单 　 位：浙江大学
题 　 目：大数据时代的机器学习
时    间：2014-08-10（星期日）下午15:00 - 16:15
地    点：校大学生活动中心三楼东风报告厅
报告摘要：
    在大数据时代，获取数据变得相对比较容易。但是如何有效的分析和理解海量数据仍是一个很大的问题。为了能够有效的借助传统机器学习算法的思想来解决大数据时代的问题，我们需要对数据本身进行更加紧凑有效的索引和表达。另外，不仅仅是数据的量大，数据的高维性和实时性也是大数据机器学习面临的两大挑战。我将就上述提到的几个问题跟大家分享一下我们的一些思路和想法。
报告人简介：
    何晓飞，博士，浙江大学教授、博导，国家杰出青年基金获得者，IEEE高级会员。2000年毕业于浙江大学，获计算机学士学位；2005年毕业于美国芝加哥大学，获计算机博士学位；之后加入美国雅虎公司，任职研究科学家；2007年作为人才引进加入浙江大学，任职教授；曾获1999年国际大学生数学建模竞赛特等奖。
    近年来，主要从事人工智能、互联网数据挖掘及计算机视觉等方面的研究。论文共被他人引用8000余次，其中两篇代表性论文分别被他人引用上千次。现/曾任7个国际SCI学术刊物的编委，包括IEEE TKDE、IEEE TCYB、CVIU等。曾近30次担任国际会议的大会主席、副主席及程序委员会委员。获得2012年人工智能顶级国际会议AAAI的最佳论文奖，以及2010年多媒体领域国际顶级会议ACM Multimedia的最佳论文提名奖。
 

报告信息（八）

报 告 人：赵仲秋 香江学者
单 　 位：合肥工业大学
题 　 目：Sparse Coding for Computer Vision and Pattern Recognition
时    间：2014-08-10（星期日）下午16:30 - 17:45
地    点：校大学生活动中心三楼东风报告厅
报告摘要：
    稀疏编码是人类大脑视觉系统中图像表示的主要方式，基于此生理认知机理，稀疏编码理论与算法近年来得到快速迅猛发展，并在计算机视觉和模式识别领域得到广泛应用。本报告主要介绍DMiC团队近期在基于稀疏编码的图像表征、图像分类、以及特征选择等方面的研究进展。（1）相反方向的稀疏表达能提供互补信息，基于正反向协作稀疏表达的图像标注方法，能较大程度地提高半监督图像标注的精度；而且，协作稀疏表达比非稀疏表达（L2-norm）更有效，稀疏性是在图像协作表达过程中必不可少的要素。（2）图像表征中，稀疏编码量化可以提取中层语义特征，我们通过潜在语义分析，构建中高层语义之间的“桥梁”，可进一步缩小语义“鸿沟”，提高分类精度；进而提出基于稀疏编码的多尺度潜在语义分析方法。（3）特征选择是数据分类和挖掘中的重要问题。针对动态特征流问题，考虑特征之间的相关性，把图谱理论、稀疏表达的概念引入到动态模式挖掘中，提出新颖的动态组特征选择方法，能够充分利用特征之间的相关性，有效实施动态特征选择。
报告人简介：
    赵仲秋副研究员于2000年获合肥工业大学工学学士学位，2004年获中国科学院研究生院工学硕士学位，2007年获中国科技大学工学博士学位；2007年12月~2008年3月在合肥工业大学计算机与信息学院“图像信息处理研究室”从事研究工作，任讲师；2008年4月~2009年11月于法国 UNIVERSITE PAUL CEZANNE – AIX-MARSEILLE III 从事博士后研究；2009年12月至今，于合肥工业大学计算机与信息学院工作，任副研究员、硕士生导师。主要研究方向包括模式识别、图像分类与理解、数据挖掘等。近年来主持国家自然科学基金青年基金和面上项目、中国博士后基金特别资助项目等；参与科技部863项目、973项目、国家自然科学基金海外及香港、澳门青年学者合作研究基金项目等多个课题的研究。
    赵仲秋博士已经在IEEE Transactions on Image Processing，IEEE Multimedia，Pattern Recognition Letters，Neurocomputing，《计算机学报》 等学术期刊，以及IJCAI，ECCV，ACM MIR 等学术会议发表相关领域论文30余篇，其中9篇第一作者论文被SCI检索。获国家发明专利两项，参编法语专著一部。2012年入选“香江学者计划”。