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CCF@U868:汤庸、詹志辉走进三峡大学

阅读量:14 2022-09-22 收藏本文

CCF走进高校第868

敬请关注


由中国计算机学会(CCF)主办,CCF协同计算专委、三峡大学承办的CCF走进高校活动,将于2022925日在三峡大学召开,敬请关注。

时间:2022925日(周日)09:30-11:00

地点:三峡大学信息科学楼学术报告厅


报告信息:

报告题目:SCHOLAT+:学者社交网络及数据智能

报告摘要:社交网络已改变人们的生活和工作方式。但是社交网络是一把双刃剑,一方面为人们交流提供了方便,另一个方面也会因无关信息干扰生活和工作。学者交流要求较高的可信性和有效性,我们以学者科研教学的社会化协同需求为背景,设计了面向学者的社交网络(SCHOLAT),为学者及其团队(机构)等提供学术空间和教学科研交流平台。本报告将通过实例简要介绍SCHOLAT内核,讨论学者网大数据和学者知识图谱构建,提出“SCHOLAT+”应用模式,最后分享几个构建SCHOLAT+应用成果。

嘉宾简介:

汤庸

汤庸,学者网创始人,二级教授,华南师范大学学术委员会副主任、校教学指导委员会主任,广东省服务计算工程研究开发中心主任,教育部数据科学虚拟教研室负责人,中国计算机学会理事、协同计算专委主任,广东省计算机学会常务副理事长。曾任中山大学计算机系主任、信息学院副院长,华南师范大学学位委员会副主席、计算机学院/软件学院院长,CCF YOCSEF广州创始主席、ACM广州主席等。获国务院政府特殊津贴、教育部新世纪优秀人才、广东特支计划教学名师,宝钢教育奖、丁颖科技奖、CCF杰出演讲者,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。详细信息请见:www.scholat.com/ytang


报告题目:基于进化计算的复杂优化:现状与挑战

报告摘要:最优化和智能化是人类活动的核心追求,也是人工智能未来发展的必然趋势。随着物联网、云计算、大数据、5G等技术的发展,越来越多的最优化问题呈现出大规模、动态、多峰值、约束、多目标、多任务、计算昂贵等新的挑战,给优化算法带来了极大的困难。进化计算与群体智能是一类模拟自然界生物进化过程和群体动物智能行为的先进人工智能算法。进化计算与群体智能作为人工智能中行为主义的典型代表,不同于可解释性差的连接主义算法,是一种具有行为可观察、可感知、可认识、可解释和可调控等优势的动态人工智能算法,近年来被广泛应用于知识发现、搜索优化和问题求解,拓展人类智能。目前,进化计算作为一种先进的全局最优化方法,已经大规模、动态、多峰值、多目标、超多目标、多约束、昂贵和多任务等复杂优化问题中发挥着越来越重要的作用。因此,本报告对基于进化计算的复杂优化进行全面的介绍,旨在探讨复杂优化的主要科学问题、进化计算求解复杂优化问题的主要思路和方法、未来研究的主要挑战,为面向复杂优化的高效能进化计算方法的研究与应用提供相关的参考,推动进化计算与人工智能的新发展。

嘉宾简介:

詹志辉

詹志辉,博士,华南理工大学计算机科学与工程学院教授,博士生导师,IEEE计算智能学会杰出青年奖获得者、教育部青年长江学者和国家优青。现任IEEE广州分会会员发展委员会主席、IEEE计算智能学会广州分会副主席、中国计算机学会协同计算专委会委员。主要研究领域包括人工智能、进化计算、深度学习和群体智能及其应用,担任进化计算领域顶尖国际学术期刊 IEEE Transactions on Evolutionary ComputationSCIIF=16.497JCR一区)的Associate Editor以及JCR一区国际学术期刊NeurocomputingMemetic Computing的编委。近年来在进化计算与群体智能的自适应控制、全局化搜索、多种群协同、分布式处理和应用拓展等方面取得了一系列创新性的成果,针对大规模优化、动态优化、多峰值优化、多目标优化、约束优化、昂贵优化和多任务优化等复杂优化问题提出了多个新型进化计算与群体智能算法,并面向智慧城市和智慧医疗等领域开展应用研究。


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