報告時間：12月22日（星期三）下午15:30-17:40

主持人：汪国华 教授/博导

參會方式：騰訊會議號674-810-716，也可掃描下方二維碼進入會議室。

報告部署：

特邀講者及報告簡介：

特邀讲者：崔斌，教授/博导，国家高条理人才，北京大学盘算机系副主任，网络与信息系统研究所所长。研究偏向包罗数据库系统设计和性能优化、数据挖掘、大数据治理和分析等，在相关领域发表了100多篇学术论文。担任中国盘算机学会数据库专委会副主任，VLDB理事会理事，IEEE TKDE、VLDB Journal等期刊编委，以及数十个国际聚会会议的法式委员会委员。他是中国盘算机学会杰出会员，于2008年获得微软亚洲研究院的“微软青年教授奖”，2009年获得中国盘算机学会“CCF青年科学家奖”，2014年获教育部自然科学二等奖。

報告題目：河圖：面向超大模型的漫衍式深度學習框架

報告摘要：機器學習系統是人工智能應用的重要基礎，其焦点包罗數據組織形式、模型計算要领以及硬件使用方式等。日益增長的模型和數據規模對現有系統帶來了嚴峻的挑戰。本次報告介紹了課題組自主研發的面向超大模型的自動並行漫衍式深度學習框架--河圖。報告首先介紹了河圖的特性和設計理念，剖析了目前“大模型”發展情況，然後重點介紹了河圖面向複雜模型和硬件環境的優化進展以及在自動化並行訓練上的探索。最後，對機器學習系統的發展進行了展望。河圖系統已在GitHub開源https://github.com/PKU-DAIR/Hetu。

特邀讲者：袁野，博士，现为北京理工大学盘算机学院教授、博士生导师、国家优秀青年基金获得者。主持国家自然基金重点项目，科技部重点研发课题。曾获中国电子学会，教育部和辽宁省科技进步一等奖、全国优秀博士论文提名奖、中国盘算机学会优秀博士论文奖。袁博士是中国盘算机学会数据库专业委员会常委、大数据专家委员会委员、中国盘算机学会高级会员，IEEE、ACM高级会员。香港科技大学、香港中文大学、英国爱丁堡大学会见学者。主要研究偏向为大数据治理与分析(包罗图数据治理、众包数据治理、不确定数据治理、数据隐私掩护等)。在SIGMOD、VLDB、ICDE、VLDB Journal、IEEE Trans. TKDE、IEEE Trans. TPDS等重要学术聚会会议和期刊上发表论文90余篇。

陈诉题目： 面向大数据联邦的治理与分析

報告摘要：數字經濟時代海量多源異構數據指數增長，治理和分析這些數據的基礎設施從傳統數據庫、數據倉庫到如今的數據中台、數據湖和跨域數據平台快速叠代。這些新型基礎設施具有數據異構、數據自治、數據變化和數據隱私等特點，被統稱爲“大數據聯邦”。本報告首先結合實際應用，闡述大數據聯邦的特點、以及治理和分析大數據聯邦帶來的研究挑戰。其次，介紹我們提出的一套大數據聯邦治理和分析框架。最後，總結並展望大數據聯邦。

特邀讲者：马占宇，瑞典皇家理工学院博士、博士后，现任北京邮电大学教授、博士生导师，中国图象图形学学会理事兼副秘书长、青工委副主任，中国盘算机学会杰出会员、盘算机视觉专委会秘书长。主要研究偏向是模式识别与机械学习基础理论与要领，及其在盘算机视觉、多媒体信号处置惩罚等领域的应用。在包罗IEEE TPAMI、CVPR在内的顶级国际期刊和聚会会议上发表/录用论文100多篇，担任IEEE TNNLS、IEEE TVT等国际期刊编委和CVPR、AAAI等国际聚会会议AC；先后主持国家自然科学基金“优青”、联合重点、面上项目等以及科技部“科技冬奥”重点研发计划课题、北京市自然科学基金重点项目等；曾获中国人工智能学会“第七届吴文俊人工智能科学技术奖”一等奖，“北京市科学技术奖”二等奖等。

報告題目：基于概率模型表達的深度神經網絡優化

報告摘要：以深度學習爲代表的人工智能技術迅速發展，受到了學術界和産業界的大量關注。作爲深度學習的重要組成，深度神經網絡存在著結構過于複雜、注意力等功效機制不明確以及觀測數據不完備等問題，其優化要领的研究面臨著挑戰。團隊聚焦基于概率模型表達的深度神經網絡優化要领研究，針對基于傳統漫衍的Dropout正則化會引入系統偏差、傳統注意力機制的可解釋性較弱以及觀測數據的不完備導致的泛化能力不足等問題，提出了基于非高斯先驗的深度神經網絡正則化框架、基于非高斯先驗的深度神經網絡注意力機制和基于混淆模型的輸出特征不確定性估計要领等，有效的降低了網絡複雜度、較好的解釋了模型的注意力機制，並提升了預測結果的可信水平。

特邀讲者：杜军平，CAAI会士、CCF会士。博士，北京邮电大学盘算机学院教授、博导，北京邮电大学校学术委员会委员、盘算机应用技术中心主任。主要研究偏向是数据挖掘、大数据智能分析、社交网络分析。先后主持了国家自然科学基金重大项目、国家重点研发计划项目、国家自然科学基金重点项目、973计划课题、863计划项目、国家自然科学基金重大國際相助项目等30余项国家和省部级科研项目。在IEEE TPAMI、TKDE、TNNLS、TCST、TSMC、TIM、TVT、TIFS、ACM MM、IJCAI、ICDE、CVPR等国际重要刊物和海内外学术聚会会议上发表论文400余篇，出书专著6部，申请和授权国家发现专利37项，挂号软件著作权15项，获国家技术发现奖二等奖、教育部技术发现奖一等奖、北京市科学技术二等奖、吴文俊人工智能自然科学二等奖等。

報告題目：面向智慧旅遊的跨媒體大數據智能分析與處理

陈诉摘要：智慧旅游是借助于物联网、云盘算、人工智能和大数据等技术，使旅游物理资源和信息资源高度系统化整合的全新旅游形态。本陈诉介绍面向智慧旅游的跨媒体大数据智能分析与处置惩罚技术的生长趋势，对智慧旅游系统总体架构及信息感知、跨媒体旅游大数据的语义学习和內容识别、跨媒体旅游大数据挖掘，以及基于群智感知的游客行为与突发事件预测等进行深入分析，并介绍团队在智慧旅游方面取得的最新研究结果。

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