清华大学计算机系副教授。主要研究方向为数据库，群体计算，海量数据挖掘、分析与检索。在数据库、数据挖掘、信息检索领域的顶级会议和期刊上发表论文80余篇，他引3000余次，入选爱思唯尔2014、2015中国高被引学者榜单。主持国家优秀青年基金、青年973、自然基金重点等项目。获得了IEEE TCDE Early Career Award（IEEE 数据工程领域杰出新人奖）、计算机学会青年科学家奖、教育部新世纪优秀人才等奖项。担任IEEE TKDE编委，FCS编委，Elsevier Big Data Research编委，多次担任SIGMOD、VLDB、KDD、ICDE等会议的程序委员会委员。获得过数据库领域重要国际会议DASFAA’14的最佳论文提名奖，APWeb’14最佳论文奖，EDBT’13大数据比赛冠军。获教育部自然科学奖二等奖（2013年，第四完成人）、计算机学会自然科学奖二等奖（2013年，第一完成人）。

报告提要：

大数据问题所固有的规模繁杂性、高速增长性、形式多样性、价值密度低等特点为传统计算处理方法带来了严峻的挑战。一方面，大数据的规模繁杂性和高速增长性带来了海量计算分析的需求；另一方面，形式多样性和价值密度低等特点使得大数据计算任务高度依赖复杂认知推理技术。针对大数据计算中海量计算分析和复杂认知推理需求并存的技术挑战，基于人机协作的群体计算是有效的解决途径。大数据群体计算是一种新型计算模型，其目的是通过整合互联网上大量用户和计算资源来处理现有计算技术难以解决的大数据问题。本报告将介绍大数据群体计算的研究现状，面临的挑战以及发展趋势。

哈尔滨工业大学计算机学院副教授，博士生导师，斯坦福大学访问学者，主要研究领域为自然语言处理。在ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI等国内外高水平期刊和会议上发表学术论文40于篇，其中AAAI 2013年的文章获得了Outstanding Paper Honorable Mention奖，出版教材 2 部，译著 2 部。目前承担国家自然科学基金、973等多项科研项目。负责研发的语言技术平台（LTP）已被600余家单位共享，有用户6,000余人，并授权给百度、腾讯、华为等公司使用。2009年，获CoNLL国际多语种句法和语义分析评测中第一名。2016年，获黑龙江省科技进步一等奖；2015年，获Google Focused Research Award；2012年，获黑龙江省技术发明奖二等奖；2010年获钱伟长中文信息处理科学技术奖一等奖、首届汉王青年创新奖等多项奖励。

报告提要：

语言是思维的窗口，是人类特有的交流工具，透过语言可以了解人的思想、情感和需求，可以认识社会的现状，预测社会的发展趋势。本报告将系统介绍哈工大社会计算与信息检索研究中心在自然语言理解以及基于语言理解的社会计算方面的工作，包括语言技术平台、用户画像、消费意图识别以及预测等。

博士,国防科技大学计算机学院从事高性能计算、大数据、生物医学工程、移动计算等技术研究工作，并担任天河生命科学计算方向负责人，华大基因研究院“特聘教授”。出版学术专著多部（一部为“十一五”国家重点图书）。已发表学术论文数十篇，其中包括Nature Communications, Cell AJHG, Genome Biology, Cancer Research, BMC Bioinformatics, PLOS ONE, ACM/IEEE Transactions, ISC, 《中国科学》等。曾参与天河系列超级计算机应用软件研发工作，参与国家973项目、863项目、军队重大型号项目等13项，获军队科技进步一等奖1项。是国际交叉科学协会（IASIA）副理事长、中央军委科技委立项专家组委员、国家科技专家库专家、中国交叉科学学会副理事长、中国计算机学会理事(2016-2019)，CCF计算机应用专委会副主任/生物信息专业组副主任，YOCSEF长沙2016-2017主席, CCF高性能计算、大数据专委委员、CCF高级会员和杰出讲者、中国医药生物技术协会生物医学信息技术分会委员、中国生物医学工程学会健康分会委员、上海市数据科学重点实验室“执行委员会委员”和“数据科学家”、广东省超算学会理事、广东省计算机学会超算专委会副主任、担任Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences（计算生命科学-SCI期刊）国际期刊执行主编(Executive Editor)、计算机科学与工程国际期刊(IJCSE)执行主编(Executive Editor)，高性能计算与网络国际期刊(IJHPCN)副主编(Associate Editor)，嵌入式系统国际期刊(IJES)副主编(Associate Editor)。2014,2015年连续两次率队获得全国并行应用挑战赛金奖(人类基因组重测序软件流水线深度并行优化,天河2号上一种大规模虚拟药物筛选平台)，和IEEE International Scalable Computing Challenge 2015、iGEM 2015等国际竞赛奖，目前申请软件著作权15项，专利15项。

报告提要：

随着IT和数据收集技术的迅猛发展，行业大数据急剧膨胀，数据呈现分散、破碎、多维度等特征。而且数据普遍很“重”、信息量超大、不同的解析策略可能得出丰富的结果；随着时间推移，数据量还呈几何级数增加，数据价值将变得越来越重要。超算的出现就是为了解决世界上最难的问题，超算可以“算天、算地、算人”，有了超算，天气可以实现精准预报、可以给地球做CT、可以破解遗传病的身体密码、可以预防癌症的发生等。新一代的超级计算机和超算技术除了可以解决传统的科学工程计算问题，还可以支持大数据分析。天河系列超级计算机作为目前世界上最快的超级计算机之一除了拥有超强的计算能力，还具备高速定制网络、快速多级存储、灵活的云平台等特质，可以有效解决大数据分析问题。目前，天河系列超级计算机已经在天津、长沙、广州等多个城市和国家超算中心进行了部署，并且在天气预报、电子政务、基因工程、药物设计等领域发挥着越来越大的作用。随着高性能计算技术在商业领域的普及应用，以及大数据分析技术和工具的出现，超级计算机技术迎来了更为广阔、更具想象力的成长空间。