第五届CCF大数据学术会议在深圳召开

2017年10月13-15日，由中国计算机学会（CCF）主办、CCF大数据专家委员会和深圳大学共同承办，南方科技大学、中山大学、雷锋网、深圳市南山区科技事务所共同协办的第五届CCF大数据学术会议(CCF BigData 2017，会议编号：CCF-17-TC32-01N)在深圳麒麟山庄顺利召开。会议共吸引了来自国内外的500余名专家学者参加。

会议开幕式由深圳大学计算机与软件学院大数据技术与应用研究所所长黄哲学教授主持。大会主席、CCF大数据专家委员会主任、北京理工大学副校长梅宏院士和大会主席、深圳大学副校长徐晨教授分别代表主办方和承办方致开幕式辞。梅宏指出，大数据是国家重要战略性资源，是经济新常态下驱动创新的新引擎，能有效提升国家综合国力、推动政府治理的现代化，重要性不言而喻；他希望与会代表们在深圳这片互联网创新热土共叙大数据发展、畅想大数据未来。徐晨代表深圳大学对来宾和朋友们的到来表示热烈地欢迎，他指出，深圳大学启动高水平大学建设以来各方面发展迅速，成就显著，尤其是今年成功获批的大数据系统计算技术国家工程实验室标志着我们在大数据研发和大数据学科建设方面取得了重大进展，他希望借着本届大数据会议契机与各领域专家、学者进行深入交流。

大会主题报告由CCF大数据专家委员会秘书长程学旗研究员主持。西安交通大学教授管晓宏作了题为《基于大数据的信息物理能源系统安全节能优化》的特邀报告，提出信息物理融合系统是解决能源和环境危机的重要手段和技术支撑，而能源电力生产与消耗的大数据是应对信息物理融合能源系统挑战的基础。乔治亚州立大学教授Yi Pan作了《Deep Learning for Big Data Applications-Improvement and Future Directions》的报告，主要介绍了深度学习在大数据应用中的研究情况，并探讨了未来的改进方向。清华数据科学研究院院长Philip S. Yu博士的报告《Broad Learning on Big Data: A Fusion Perspective》探讨了基于大数据的宽度学习，融合各类数据进行分析改进大数据分析效果，并以社交网络为例具体形象解释了如何解决数据融合问题。联想集团高级副总裁、CTO芮勇博士的报告《AI系统的ABCD》认为大数据是人工智能迅速崛起的关键因素，他归纳了人工智能系统的四大要素，并重点阐述人工智能和大数据的内在联系。四个来自学术界和企业界的主题报告精彩纷呈、干货十足、会议现场掌声不断。

除特邀报告外，本次会议还包括14场论文分组报告和大数据高性能计算、大数据智能分析、大数据系统与应用、大数据科学教育与人才培养、优青论坛、企业论坛等5个专题论坛模块，共计34个报告。此外，大会还设置了新品推介、论坛交流、成果展示等多个环节。这些报告与活动围绕参会学者专家普遍关心的热点问题，涵盖了大数据重点研究方向的技术进展、大数据企业发展的阶段性成果、以及对大数据发展前景的丰富思考，提出了许多研究价值和现实价值极高的见解，对参会嘉宾产生重要影响。

大数据学术会议Panel主题为：大数据创新与应用，由深圳大学大数据技术与应用研究所副所长崔来中副教授主持，嘉宾包括：Yi Pan、Philip S. Yu、芮勇、香港理工大学教师曹建农，围绕大数据基础理论创新的当前瓶颈和发展趋势、大数据应用创新的难点与机遇、大数据理论研究和应用创新的国内外融合等诸多问题展开探讨。

CCF BigData 2017共收到稿件273篇，中文录用111篇，英文录用34篇，摘要集收录121篇。本届会议设置了最佳基础类论文奖和最佳应用类论文奖，其中最佳基础类论文奖颁发给了深圳大学校博士后王文婷，最佳基础类学生论文奖颁发给了东北大学孔晓旺，最佳应用类论文奖颁发给了南京大学黄继鹏。

大会期间还举行了CCF大数据专家委员会年度工作会议，与会委员听取了程学旗的年度工作汇报，包括六个工作组的工作进展、新增选委员介绍，并对2018年的工作举行了部署和安排。

大会主席梅宏院士致辞

Panel现场（左起：崔来中、Yi Pan、Philip S. Yu、芮勇 、曹建农）