论坛报告
教育论坛报告
时间：: 2020年9月24 日（星期四）上午10:30-12:00
地点：多功能厅
主持人：汤庸 教授
主持人简介：汤庸，学者网创始人，工学博士，二级教授，国务院政府特殊津贴专家，教育部新世纪优秀人才，获宝钢教育奖、丁颖科技奖等。获武汉大学学士和硕士、中国科学技术大学博士，均为计算机专业。曾任教于长沙铁道学院(现中南大学)、武汉大学和广东工业大学；2002年入选中山大学百人计划并任计算机系主任、信息学院副院长；2009年底受聘华南师范大学。现任校学术委员会副主任、计算机学院院长，广东省服务计算工程研究开发中心主任。主要社会兼职包括中国计算机学会理事、协同计算专委主任，ACM广州分部主席，广东省计算机学会常务副理事长等。主持国家自然科学基金重点项目、省部级重大项目（含团队项目）20余项，出版著作10多部（含国家级规划教材），指导研究生200多名（其中博士生40多名）。以第一完成人获广东省科学技术一等奖、教育部科技进步二等奖、省教学成果一等奖等10多项省部级成果。
尚学群 长江学者特聘教授 西北工业大学教授、副院长
报告题目: 大数据驱动的教育理论及个性化教学研究
报告摘要:鉴于教育数据于在线管理系统和在线远程教育的积累，国内外近年来掀起基于数据科学的教育研究。其目的是从学生学习记录数据分析教学规律、量化和决策，提供科学化教育的理论和证据支撑，从而提高教学产出并降低代价。学生知识诊断和学习资料及课程推荐是教学中时常遇到并期盼解决的难题。该报告首先基于“知识海洋”假设下，介绍了一种以稀疏机器学习技术构建的元知识诊断理论。该理论通过获取教学数据中的细粒度表征，从而实现对知识实体的准确测度，进而应用于学生知识结构分析、试题推荐、和学生亚型发现及解释。其次，该报告展示了利用先进矩阵分解和深度网络模型进行学生和学习资料及课程的内在表征分析，从而提供学习资料及课程于学生的难度系数。另外，基于自学习模型对学习资料进行难度分析和顺序调整的研究不仅完成对资料的推荐，而且发现优化的学习顺序。通过对教育大数据的研究，本报告最后介绍并展望了相关研究在教育理论问题和个性化教育的应用。大数据驱动的量化教育研究不仅能够发现教学存在问题及教与学的规律，而且能够繁荣和发展教育学理论，为教育问题决策提供科学证据，从而加速个性化教育的建设进程。
报告人简介: 尚学群，西北工业大学教授，长江学者特聘教授，大数据存储与管理工信部重点实验室副主任，计算机学院副院长。2005年获得德国博士学位，同年11月西工大引进人才从德国回国工作。2009-2010年在美国RPI计算机系著名数据挖掘专家Zaki Mohammed教授领导的研究小组从事数据挖掘研究。2013-2017年分别在美国耶鲁大学、加州大学洛杉矶分校进行短期访问。主要的研究领域为数据挖掘，机器学习，生物信息学，大数据分析等。中国计算机学会高级会员，美国ACM会员，兼任CCF数据库专业委员会委员、CCF生物信息学专委会委员、陕西省计算机教育学会副理事长、国家自然基金项目会评专家、《Frontiers of Computer Science》青年AE、《 IJDMB》、《IJCBDD》编委、多个国际学术会议的分会主席和程序委员。作为项目负责人先后主持国家自然科学基金重点项目（2项），国家自然科学基金委面上项目及青年项目，国家重点研发计划子课题等多项课题。已在Nature Communications、Cell Reports、Briefings in Bioinformatics、Bioinformatics、AAAI等国内外重要学术期刊及权威国际学术会议上发表论文70余篇，其中5篇入选ESI高倍引论文，5篇入选ESI热点论文。
张敬伟 工学博士/教授
报告题目: 数据驱动的个性化教育探索
报告摘要:线上教学对现在的教学组织模式和服务模式带来了很大的改革空间和挑战。数据是改进线上教学的关键因素，有助于提升教学活动各环节质量，需要建立相应平台和方法来体现教学过程产生的大量数据的价值。本次报告以我们的在线学习平台为起点，涵盖教学相关数据的管理和个性化教学服务等，针对数据驱动的教育教学等相关环节等开展探讨
报告人简介: 张敬伟，工学博士/教授，博士生导师。主要研究兴趣包括大数据技术与智慧服务、推荐算法、教育大数据等。主持国家自然科学基金项目2项；主持/参与省部级教改项目5项。在大数据分析与处理、海量数据存储与索引、数据流分析挖掘等方面发表学术论文30余篇；主要开发了问题单相似性搜索系统、地学符号转换系统、桂林银行普惠金融大数据分析系统等5项系统，并在各需求方投入使用。在海量数据分析处理等方面获得发明专利2项；获得广西区科技进步奖二等奖1项（排名：4）。
张天成 东北大学副教授 东北大学计算机科学系副主任
报告题目: 智慧教育中的认知诊断技术与前瞻
报告摘要:认知诊断是对被试者认知能力高低的判断，是教育科学中最具挑战性的问题之一。在智慧教育中，认知诊断利用学生做题的历史记录来诊断学生对知识点熟练程度，进而将认知过程中的基本规律运用教学过程中，提高教学质量。报告将介绍认知诊断的基本概念和主要技术，并将从高阶潜质、多级评分、属性多级、水平潜质等方面介绍认知诊断技术的研究进展，梳理其中蕴含的思想，总结模型结构及各自的特点，并探讨未来的研究方向。
报告人简介: 张天成，博士，副教授，东北大学计算机科学系副主任。2008年获东北大学计算机软件与理论专业博士学位，2012年至2013年澳大利亚新南威尔士大学访问学者。主要研究兴趣包括：大数据技术、数据流分析与挖掘、时空数据管理技术、人工智能技术等。主持完成多项国家自然科学基金和省部级项目，参加完成国家自然科学基金重点项目、国家“九五”科技攻关计划、国家863高技术计划和企事业课题项目20余项。近年来，在国内外会议和杂志上发表论文30余篇。指导学生参加ACM、CCPC等全国大学生程序设计竞赛获奖10余项，获辽宁省教学成果奖3项。
朱佳 华南师范大学教授
报告题目: 从数据可解释分析中学习：基于注意力机制的知识追踪
报告摘要: 知识追踪是智慧教育场景中一项非常重要的任务，而随着大数据和人工智能发展，采用计算机辅导和线上教学等方式，智慧教育可以使教学更高效智能，学生学习更自主个性。针对知识追踪，项目反映理论（Item Response Theory, IRT）和DINA（Deterministic Input, Noisy And）模型是教育学上最经典的两类工作，主要都是依靠专家知识设计学生与试题之间的交互函数，然后基于一些假设对真实场景进行简化，这样的做法不仅函数设计耗时耗力，而且简化后的函数也难以准确捕捉学生与试题之间真实的复杂关系。近年来已有使用深度学习方法进行学生建模的研究。以DKT（Deep Knowledge Tracing）为代表的多个知识跟踪工作旨在跟踪学生知识状态的动态变化，目标是预测下一时刻学生答对各道题目的概率，然而多数工作中不严格区分试题与其包含的知识点，因而缺乏高度可解释性。以DKT为例，存在两个问题，一是DKT无法重建观察到的输入，这导致即使学生在先前的知识状态下表现良好，对知识状态的预测也会下降。其次，跨时间步长的知识状态的预测性能不一致。因此，在本工作中我们首先利用有限状态自动机（FSA）建立数学计算模型，该模型可以通过响应外部输入从一种状态变为另一种状态，以解释DKT在接收输入时的隐藏状态转换。除此以外，我们在FSA的帮助下发现DKT两个问题的根本原因在于其无法长序列数据输入。因此我们提出了两个基于注意力机制的知识追踪模型，实验结果表明， 我们提出的模型利用其多头自注意力机制可以通过直接捕获输入的每个项目之间的关系来解决这两个问题。
报告人简介: 朱佳，博士, 华南师范大学教授，博导, 华南师范大学人工智能专业负责人，数据智能实验室负责人, 华南师范大学计算机学院学术委员会委员，ACM/IEEE/CCF高级会员，中国教育技术协会人工智能专委会常务理事，中国人工智能学会青年工作组专委会理事，中国通信学会云计算与大数据专委会专委，广东省计算机学会数据库分会理事，广东省计算机学会大数据专委副秘书长等。主要从事数据库和数据挖掘理论算法、 机器学习与大数据应用、区块链+AI方面的研究，2013年博士毕业于澳大利亚昆士兰大学，师从国家特聘专家周晓方教授。现已在相关领域诸如 DMKD, Information Sciences, Neural Networks, KBS, NeurIPS, AAAI, IJCAI, SIGIR, ICDE, ICCV, WWW, DASFAA, CIKM, ICASSP, IJCNLP, SDM等知名国际期刊和国际学术会议上发表论文100余篇。朱佳博士目前是中国人工智能学会会刊 CAAI Transactions on Intelligence Technology青委会编委, 曾担任多个知名国际期刊和会议的联合主席，程序委员会委员和审稿人，国家自然科学基金评委，广东省公安厅大数据项目评审专家等。
智慧医疗与信息系统论坛报告
时间：: 2020年9月24日（星期四）上午8:30-10:10
地点：珠江厅
主持人：邢春晓 教授
主持人简介：邢春晓，清华大学教授，博士生导师。1990年在北京航空航天大学获得本科学位，1999年在西北工业大学获得工学博士学位，2001年在清华大学计算机科学与技术系完成博士后工作。现为清华大学信息技术研究院副院长、清华大学互联网产业研究院副院长。清华大学电子政务研究中心主任 、清华倍肯智慧健康大数据联合中心主任、清华金电金融大数据联合中心管委会副主任。担任中国计算机学会信息系统专委会副主任、数据库、大数据、软件工程专委委员，中国电子学会区块链分会副主任，中关村区块链产业联盟副理事长，IEEE 和ACM 高级会员。主要研究领域：数据库和数据仓库，大数据和知识工程、人工智能，软件工程，区块链技术，智慧城市、智慧医疗、数字图书馆和电子政务关键技术研究等。发表学术论文350余篇，其中SCI 40余篇、EI 200余篇（SCI他引172次，SCOPUS他引636次），获得发明专利25项，软件著作权41项，教育部科技成果1项。作为主要负责人承担了智慧医疗方面的国家973项目、国家自然基金重点项目，国家863重点项目和目标导向项目、国家高科技产业化CNGI 项目、国家科技支撑计划项目等。
张铭 北京大学信息科学技术学院教授/教育部计算机课程教指委委员
报告题目: 图表示学习在药物发现中的应用
报告摘要:新药发现领域中的许多基础任务与图表示学习算法和图神经网络的研究密切相关。首先介绍新药发现领域的分子图生成任务，提出了首个基于自回归流的生成模型GraphAF，该模型在多个分子图生成任务上取得了最好的效果。然后，为分子合成路线设计任务提出了一个不依赖任何化学领域知识的模型G2Gs，它的性能与基于模版的方法相近，但是它不像那些模版方法那样依赖于领域知识，该模型具有较强的可解释性和可扩展性。相关成果发表在ICLR、ICML、AMIA等机器学习和医疗领域顶级会议，我们期待与医药领域的学者进行深入的合作，解决新药发现领域更多的难题。
报告人简介: 张铭，北京大学信息科学技术学院教授，博士生导师，教育部计算机课程教指委委员，ACM教育专委会惟一的中国理事，中国ACM教育专委会主席，ACM/IEEE IT2017信息技术课程指南执委，ACM/IEEE CC2020计算机学科规范领导小组成员。自1984年考入北京大学，分别获得学士、硕士和博士学位。研究方向为文本挖掘、机器学习等，目前主持国家科技部科技创新2030——“新一代人工智能”重大项目子课题、国家自然科学基金面上等项目，合作发表科研学术论文200多篇（ICML, KDD, WWW, ACL, AAAI, IJCAI, TKDE等A类会议和期刊），谷歌学术被引9000多次，H因子37。获得机器学习顶级会议ICML 2014最佳论文奖、网络信息处理顶级会议WWW 2016最佳论文提名。发表于WWW 2015的网络表征模型LINE被引2400余次，是WWW会议2015-2019五年高引论文第1名。入选“全球2000位最具影响力AI学者”，主要贡献为信息检索与推荐领域。发表了SIGCSE、L@S等教学研究论文，出版学术专著1部，获软件著作权6项，获发明专利3项。主编多部教材，其中2部教材为国家“十一五”规划教材，《数据结构与算法》获北京市精品教材奖并得到国家“十二五”规划教材支持。主讲的《数据结构与算法》，入选为国家级和北京市级精品课程、国家级精品资源共享课程、国家精品在线课程。
彭绍亮 湖南大学"岳麓学者"三级教授/ 国家超级计算长沙中心副主任
报告题目: 基于超算的人工智能抗疫大数据平台
报告摘要:科技助力全面抗疫防疫，可以从防疫控疫、检验检测、药物疫苗发现等多方位着手。国家超算长沙中心于2020年主持和参与研发的《基于超算的人工智能抗疫大数据平台》，主要包含以下几大计算系统：（1）基于超算的人工智能病原检测和抗病毒药物重定位大数据平台；（2）基于临床和社交网络大数据的人工智能可视化主动防疫安全网；（3）大规模人群非接触式高精度体温实时测量和疫情监测系统；（4）抗疫复工复学心理健康呵护公益平台。 系统1提出基于异构生物医药网络的人工智能病原微生物检测和药物设计方法。已助力军事医学科学院毒物药物研究所发现了雷米迪维、氯喹、利托那韦等老药在细胞层面上对新冠病毒有抑制作用，正在进行临床测试。 系统2可进行疫情实时监测和预警、挖掘传染路径、数据可追溯和防篡改等。平台结合了医生、患者和易感人群的临床和社交网络数据，已推出微信公众号和小程序（公众号：普外在线）。 系统3系统基于超算、生物医疗大数据和5G技术等进行大规模人工智能机器学习，依托超算强大的算力，能够自动识别、提取大规模移动目标，5米，0.2秒就可实现测温、校正和报警，精度约0.2度（已获医疗许可证）。可以进行大规模流动人群的额头体表温度的快速检测，可以有效、安全、准确的在流行疾病期间进行疫情防控。可进行大规模人群的体表温度的快速检测，已部署在春晚现场、怀化高铁站、北京协和医院等公共场所。 系统4可以筛查、疏导、帮助疫情和复工复学中出现应激心理反应的人群，还可以分析应激心理人群的类别和地区分布特征，为相关部门提供决策支撑。同时，其中嵌入了情绪识别和跟踪模块，能针对重点人群提供智能化、个性化、精准化的情绪管理建议和疏导服务。打开网页就能参加心理测试，无需下载安装，打开网址www.nscc.pub随时随地任您使用，PC、Mac、iPad、 iOS和Android,任意设备皆可顺畅访问。
报告人简介: 彭绍亮，教授,博导，现任国家超级计算长沙中心副主任， 湖南省杰青基金，湖南大学“岳麓学者”，中国计算机学会理事和杰出会员。从事高性能计算/生物信息/大数据/区块链等研究，作为天河超算生命科学方向负责人，曾获2019国家科技进步二等奖，湖南省技术发明一等奖（排名1），军队科技进步一等奖,中国计算机学会CCF自然科学二等奖（排名1）。是中央军委科技委生物交叉立项专家组成员、国家科技部/工信部/教育部会评专家，担任3个SCI和多个EI国际期刊主编/副主编。中国老年医学学会智慧医疗技术与管理分会副会长，CCF计算机应用和生物信息专委副主任、YOCSEF总部AC委员(2017-)。在国际国内各类会议和期刊上发表论文上百余篇，获授权发明专利和软件著作权37项，出版超算和大数据等7部专著，SCI他引超2738次，Google他引超4137次，单篇论文在全球交叉学科领域中排第11位，并于2018年2月在Science精准医学专刊上发表论文。还担任了湖南省生物信息学会理事长、CCF 2016大数据技术大会（BDTC）程序委员会主席、CCF大数据学术大会程序委员会副主席、2017第四届全国计算生物学学术会议大会主席、2017第二届中国计算机学会生物信息学会议程序委员会主席、2019第17届APBC国际生物信息会议程序委员会主席等。
刘光中 高级工程师/执业药师/北京倍肯恒业科技发展股份有限公司董事 执行总裁
报告题目: 数字化三全模式胸痛卒中中心整体解决方案
报告摘要:我国心脑血管疾病患病人数已突破3亿，每年心脑血管病死亡人数约为300万，平均每5例死亡中就有2例死于心脑血管疾病， 我国农村地区（包含县及县级市）心脑血管疾病在主要疾病死亡率中排在第一位，为45.91%，比恶性肿瘤死亡率还要高将近24个百分点，可见心脑血管信息化三级防治体系的建设至关重要。倍肯“三全”模式胸痛卒中中心系统建设方案，是以“三全”为原则，以县级及以上公立医院为目标，以互联网为纽带，协助医院完成“院前急救、院中救治、院后康复管理”三大信息化体系建设，最终实现 “全域覆盖、全民参与、全程管理”的三全模式双中心建设，建立健全“院前、院中及院后”信息化体系一张网。它是“互联网+医疗”的创新，将区域协同救治、分级诊疗、救治流程优化等在内的双中心内涵延伸到跨学科的全程管理，形成针对全人群的急、慢病的预防、救治、康复为一体的“全生命周期”医疗保障体系。
报告人简介: 刘光中，高级工程师，执业药师，中国医学装备协会现场快速检测（POCT）装备技术专业委员会副秘书长，国家标准化委员会SAC/TC338/SC1委员，北京德汇健康服务产业技术创新战略联盟理事，清华大学（信研院）－倍肯科技智慧健康大数据联合研究中心副主任，中国医学救援协会医学装备分会理事，中国医学装备协会应急救治装备技术分会常务委员。 主要从事临床检验、健康服务、食品安全快速检测、急诊急救装备的研发和管理工作；拥有发明、实用新型专利三十余项；获得北京市科学技术三等奖，中国测试分析学会（CAIA）三等奖；核心期刊发表论文4篇。
区块链与信息系统论坛报告
时间：: 2020年9月25日（星期五）上午8:30-10:10
地点：多功能厅
主持人：邢春晓 教授
主持人简介：邢春晓，清华大学教授，博士生导师。1990年在北京航空航天大学获得本科学位，1999年在西北工业大学获得工学博士学位，2001年在清华大学计算机科学与技术系完成博士后工作。现为清华大学信息技术研究院副院长、清华大学互联网产业研究院副院长。清华大学电子政务研究中心主任 、清华倍肯智慧健康大数据联合中心主任、清华金电金融大数据联合中心管委会副主任。担任中国计算机学会信息系统专委会副主任、数据库、大数据、软件工程专委委员，中国电子学会区块链分会副主任，中关村区块链产业联盟副理事长，IEEE 和ACM 高级会员。主要研究领域：数据库和数据仓库，大数据和知识工程、人工智能，软件工程，区块链技术，智慧城市、智慧医疗、数字图书馆和电子政务关键技术研究等。发表学术论文350余篇，其中SCI 40余篇、EI 200余篇（SCI他引172次，SCOPUS他引636次），获得发明专利25项，软件著作权41项，教育部科技成果1项。作为主要负责人承担了智慧医疗方面的国家973项目、国家自然基金重点项目，国家863重点项目和目标导向项目、国家高科技产业化CNGI 项目、国家科技支撑计划项目等。
蔡亮 浙江大学软件学院副院长/浙江大学区块链研究中心常务副主任/浙江省区块链技术研究院院长
报告题目:联盟区块链技术与区块链监管挑战
报告摘要:区块链技术是信息技术领域的重大应用技术创新。它通过点对点网络、密码学算法、共识算法、分布式数据存储等多种技术来保证数据传输和存储过程中的难篡改、可追溯，在多个领域为多方协作提供了信任基础。本次报告将围绕联盟区块链的关键技术、区块链技术的发展趋势、我国区块链监管技术研究、区块链监管挑战等维度展开，并探讨区块链技术在赋能实体经济、创建数字经济新形态、服务政府、服务民生和服务社会治理等方面可发挥的重要作用。
报告人简介: 蔡亮，博士生导师，现为浙江大学软件学院副院长、浙江大学区块链研究中心常务副主任，同时兼任浙江省区块链技术研究院院长，中国计算机学会区块链专业委员会副主任。蔡亮教授担任了全国网信系统学习贯彻党的十九届四中全会精神宣讲团的特邀专家和全国区块链和分布式记账技术标准化技术委员会副秘书长（公示中），先后参与了IEEE、中央网信办、工信部、中国人民银行等多家权威机构的信息化标准制定，是我国区块链领域著名专家。 蔡亮教授的主要研究方向为区块链、云计算、金融科技及信息安全。他主编了多本区块链领域的专著，在国家级核心期刊和国际会议上发表了数十篇论文，曾获得浙江省科技进步一等奖两次，教育部科技进步一等奖一次。研究成果在金融、大型企事业单位得到了广泛应用，取得了显著的社会效益和经济效益。 蔡亮教授领导的区块链团队立足于国产自主可控联盟链底层技术平台研发，该平台在各大金融机构和国家部委的技术测评中均名列第一，也是国内第一批通过工信部标准院与信通院区块链标准测试并符合国家战略安全规划的区块链核心技术平台。基于该平台，团队已申请专利200余项，获得软件著作权50余项，出版区块链专业著作《区块链技术进阶与实战》，并参与制定区块链国标标准30余项，国家标准6项，团体标准40余项，总计80余项。同时，该平台已经应用于中国人民银行、中央网信办、住建部、国家市场监督管理总局、四大行、国家电网、沪深交易所、主流商业银行、中国电信、南方航空及谷歌、道富、微软等国际知名企业，产生了突出的社会与经济效益。
孙毅 中科院计算所研究员/博导海南中科计算区块链创新研究院院/山东省区块链金融重点实验室首席专家
报告题目:区块链性能优化的思考
报告摘要:介绍区块链性能优化的模型、算法和架构
报告人简介: 孙毅，中科院计算所研究员、博导，区块链实验室主任，海南中科计算区块链创新研究院院长，山东省区块链金融重点实验室首席专家，中国计算机学会区块链专委会副主任、杰出会员，首届中国区块链技术大会程序委员会主席，入选中科院50人卓越青年科学家计划。
朱岩 北京科技大学教授/受聘中国电子学会区块链分会副主任/中国密码学会安全协议专业委员会会员
报告题目:区块链智能合约技术及展望
报告摘要:智能合约是第二代区块链的技术核心，它是区块链从虚拟货币、金融交易协议到区块链通用软件开发工具发展的必然结果。然而，目前智能合约技术尚不完善，对智能合约概念及内涵缺乏较为系统的分析，对基于区块链的智能合约软件系统也缺少体系上的归纳与总结。有鉴于此，本报告从智能合约的基本定义入手，介绍了智能合约的发展历史、分类、规范等概念，进而从抽象计算模型角度出发给出了智能合约的通用架构，并对智能合约语言与编译机制、合约部署机制与合约运行过程予以介绍，并对智能合约的应用加以介绍，能够帮助听众更加详细的了解智能合约技术和发展方向。
报告人简介: 朱岩，北京科技大学教授，博导，受聘中国电子学会区块链分会副主任、中国密码学会安全协议专业委员会会员、北京市通信保障和信息安全应急处置特聘专家、《信息安全研究》、《网络空间安全》等杂志编委等职务。曾先后就职于美国亚利桑那州立大学（ASU）和密西根大学（UMich）、北京大学。主要科研方向：大数据、区块链、计算复杂性理论。先后主持或参加十余项科研项目，包括国家科技重点研发计划、国家自然科学基金NSFC、国家863计划、国际973计划、国家密码发展基金、国家发改委等，已发表SCI/EI检索学术论文100余篇，ESI高引论文多篇，论文它引超过2000次（Google学术），已申请和授权中国和美国及国际专利20余项。
边缘计算与联邦学习论坛报告
时间：: 2020年9月25日（星期五）上午8:30-10:10
地点：珠江厅
主持人：李瑞轩 教授
主持人简介：李瑞轩 华中科技大学计算机学院教授，博导，副院长，华中卓越学者计划特聘教授，智能与分布计算实验室主任，湖北省大数据安全工程技术研究中心副主任，入选武汉市黄鹤英才计划。现为中国计算机学会杰出会员，中国计算机学会信息系统专委会副主任，分布式计算与系统专委会常委委员，大数据专家委员会委员，中国人工智能学会人工智能与安全专委会副主任，湖北省计算机学会理事。主要研究方向为云计算与边缘计算，大数据管理与分析，数据挖掘与机器学习，系统安全与隐私保护。主持国家自然科学基金重点项目、国家重点研发计划、国家863计划等科研项目30余项。在IEEE TPDS、TKDE、TDSC、TCC、ACM CCS、ACM SIGIR、ICDM、CIKM、ICDCS、ICPP、USENIX LISA、中国科学等国内外权威刊物和国际会议上发表学术论文200余篇。出版专著和教材2部，申请国家发明专利50项，其中已获授权32项，获计算机软件著作权9项。获IEEE TrustCom 2018最佳论文奖、湖北省技术发明二等奖等奖励。
郭得科 国防科技大学教授
报告题目:纵向融合横向协同的边缘计算架构
报告摘要:报告的主旨是探讨在云边端纵向融合架构的基础上，如何进一步实现跨多个边缘计算环境的横向协同计算架构。重点介绍边缘计算联盟架构、公有私有混合边缘计算架构、以及移动和固定边缘节点的协同架构。期望通过上述三个维度的设计，拓展边缘计算模式的内涵和外延，进而探索更广泛的边缘计算应用。
报告人简介: 郭得科，国防科技大学教授、博士生导师。先后于2001年和2008年从北京航空航天大学和国防科技大学获得工学学士和博士学位。目前担任科技部科技创新2030-“国家网络空间安全”重大项目专家、CCF分布式计算与系统专委会副主任。主要研究方向包括网络计算与系统、分布式计算与系统、移动计算与系统、网络空间安全等。以第一完成人获得湖南省自然科学一等奖一项，参与军队科技进步二等奖和三等奖各1项。以第一完成人出版学术专著2部，并获得中国和美国授权发明专利35项和2项。在ACM/IEEE TON、IEEE JSAC、IEEE TC、IEEE TPDS、IEEE TKDE、IEEE TMC、IEEE TDSC、INFOCOM、ICNP、ICDCS等著名学术期刊和会议上发表150多篇论文，包括ACM/IEEE Transactions文章45篇、IEEE ICNP 2019最佳论文奖等。入选国家优青、国家万人计划青年拔尖、军队高层次科技创新人才工程、湖南省杰青、教育部新世纪人才计划。
蒋洪波 湖南大学“岳麓学者”特聘教授/信息科学与工程学院副院长
报告题目:边缘计算融合环境下物联网系统的协同性能优化
报告摘要:边缘计算的引入推动了当前物联网系统从传统的“云-端”两层架构向“云-边-端”高度融合的三层架构演变。本报告主要讨论边缘计算融合环境下物联网系统的协同性能优化，还有正在开展的部分关键技术研究。特别的，针对计算时延作为主要用户体验的边缘计算的服务和应用，通过终端节点与边缘服务器之间的协同任务调度，将一部分任务留在终端节点处理，减少边缘服务器的负载，同时降低系统中所有任务的平均处理时延。通过研究终端节点与边缘服务器之间的协作，在尽量保证时延的前提下，降低系统的服务开销的策略，从而提升其时效性。
报告人简介: 蒋洪波，湖南大学“岳麓学者”特聘教授，信息科学与工程学院副院长。可信系统与网络湖南省重点实验室副主任，湖南省高效能计算与应用国际科技合作基地主任。英国工程技术学会会士（IET Fellow），英国计算机学会会士（BCS Fellow），欧洲创新联盟会士（EAI Fellow），中国计算机学会CCF杰出会员，中国计算机学会网络与数据通信专业委员会副主任、湖南省计算机学会秘书长。在IEEE/ACM Transactions期刊发表论文70篇，国际会议ACM MOBICOM论文2篇、ACM SIGMETRICS论文1篇、ACM CoNEXT论文1篇等。获得湖南省自然科学二等奖（排名第1）。受邀担任CCF A类期刊IEEE/ACM Transactions on Networking的编委、CCF A类期刊IEEE Transactions on Mobile Computing的编委。
吴维刚 中山大学数据科学与计算机学院教授/副院长
报告题目:基于超算平台的分布式深度学习与联邦学习技术
报告摘要:随着大数据时代的到来，各类大数据应用进入快速发展的时期。纷繁多样的数据和千差万别的应用需求给大数据处理带来了很大挑战。基于简单集群的大数据分析处理平台和技术已经难以满足智能化、深层次的数据分析处理需求。特别是深度学习技术的发展，深度神经网络的规模越来越大，对计算资源的需求也快速增长。而超级计算系统有充沛的计算资源，可以为大数据处理提供有力支撑。本报告聚焦基于超级计算平台的深度学习、联邦学习的分布式并行优化问题，讨论其中的关键技术难点，并介绍已经开展的深度学习分布式并行优化研究成果，包括数据通信优化、参数聚合机制等。
报告人简介: 吴维刚，博士，中山大学数据科学与计算机学院教授、博士生导师、副院长，广东省医疗大数据工程技术研究中心副主任，广州市超算与大数据重点实验室副主任。分别于1998 年和2003 年在西安交通大学获得学士和硕士学位；于2007 年获香港理工大学计算机博士学位。于2008年通过中山大学“百人计划”加入中山大学计算机系。2011年获广州市“珠江科技新星”计划资助。 主要从事分布式计算系统方面的研究工作，研究方向包括：云计算与边缘计算、深度学习与大数据处理、分布式共识与区块链等。已在国内外发表学术论文近百篇，包括IEEE TPDS、IEEE TC、IEEE TCC、DSN、SRDS、ICPP等顶级期刊和会议论文20多篇。2015年获广东省计算机学会优秀论文一等奖。主持国家自然科学基金重点项目、国家重点研发计划课题等科研项目10多项。