CCF@U1062：CCF协同计算专委走进郑州大学

CCF走进高校第1062场

敬请关注

由中国计算机学会（CCF）主办，CCF协同计算专委、郑州大学承办的CCF走进高校活动，将于2024年4月26日在郑州大学召开，敬请关注。

时间：4月26号9:30--11:30

活动地点：郑州大学计算机与人工智能学院学术报告厅

报告信息：

报告题目：以学者为中心的学术社交网络研究实践

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），为学者提供自主学术空间和社交化教学科研协作平台。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，最后分享几个SCHOLAT+应用成果。

嘉宾简介：

汤庸，学者网创始人、华南师范大学二级教授，国务院政府特殊津贴专家、教育部新世纪优秀人才、广东特支计划教学名师。获丁颖科技奖、宝钢教育奖、教育部-华为智能基座优秀教师，CCF杰出演讲者、CCF协同计算杰出贡献奖、CCF广州杰出贡献奖、YOCSEF广州创始功勋奖等。主要研究数据智能与社交网络，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，主要完成人获国家教学成果二等奖等20多项科研教学奖。

报告题目：人机物融合群智计算：理论探索与实践

报告摘要：近来，在智能物联网、边缘智能、群体智能等兴起背景下，跨空间人、机、物异构智能体协作增强将成为新一代群智感知计算最重要的演进方向——即“人机物融合群智计算”。人机物融合群智计算涉及物联网、人工智能、生态学、复杂系统科学、社会学等多学科交叉，探索自然集群交互协同与人工群智能体间协作增强间的隐式关联和映射机理，将通过异构群智能体的有机交互、协作、竞争与博弈，构建具有自组织、自学习、自适应、持续演化等能力的智能感知计算空间。本报告将探讨人机物融合群智计算的基础理论、科学挑战及关键技术，并介绍我们在这方面的研究进展。

嘉宾简介：

郭斌，工学博士，西北工业大学计算机学院教授、副院长，国家杰出青年科学基金获得者，人机物融合群智计算教育部重点实验室副主任，工信部智能感知与计算重点实验室副主任，西北工业大学计算与艺术交叉研究中心主任。2009年在日本庆应大学获博士学位，2009-2011年在法国国立电信学院进行博士后研究。入选教育部“新世纪优秀人才”（2012）和国家“万人计划”青年拔尖人才（2017），爱思唯尔中国高被引学者，斯坦福全球前2%顶尖科学家。

主要从事智能物联与普适计算、群体智能、移动群智感知等方面研究。在IEEE/ACM汇刊等国内外重要期刊和会议上发表论文150余篇，且面向智慧城市、智能制造、公共安全等国家重大需求开展领域应用和技术推广。曾获得教育部自然科学一等奖、陕西省自然科学一等奖以及IEEE UIC’17、ISI’19、BIBM’20等国际会议“最佳论文奖”。担任《IEEE Transactions on Human-Machine Systems》、《IEEE Communications Magazine》、《ACM IMWUT》等国际权威期刊编委。IEEE高级会员，中国计算机学会CCF杰出会员、CCF西安分部主席。

报告题目：认知启发的轻量级无监督文本计算

报告摘要：大规模语言模型提升了许多下游自然语言处理任务的性能，降低了对于标记数据的依赖，但在许多专业场景中，由于模型微调所需计算量巨大，存在适应性差等问题。因此，探索轻量级的无监督文本计算范式具有重要意义，本讲座将分享我们在这一研究方向的探索和体会。

嘉宾简介：

孙宇清，博士，山东大学软件学院教授，博士生导师。中国计算机学会协同计算专委会资深委员，系统软件专委会委员。研究方向为语义与协同计算，近几年在TDSC、计算机学报等国内外知名学术期刊和SIGIR、ICDE、AAAI等旗舰国际会议上发表学术论文80余篇。近几年主持和参与了国家自然科学基金重大研究计划、国家自然科学基金、国家重点研发项目、国家科技支撑计划、国家发改委项目、山东省自然科学基金重大专项、山东省重点研发计划等二十余项国家和省部级重要科研课题。

报告题目：分布式多元协同的群智进化优化方法

报告摘要：国家《新一代人工智能发展规划》将群体智能列为重点发展的人工智能理论与技术方向之一。其中，借鉴自然界群智行为的群体智能和进化计算方法在工业优化等领域有着广泛应用。随着物联网、边云计算等技术的快速发展，群智进化计算内在的并行分布式特性与分布式计算平台相互契合，也在分布式计算平台下发展新一代群智进化计算方法开启的新的思路。

为此，本报告将介绍分布式平台下多元协同的新一代群智进化优化方法，为解决超大规模、分布式大数据驱动的复杂决策与优化难题提供新途径。首先，报告将介绍分布式多元协同群智进化计算的整体框架。接着，从三个不同角度阐述分布式群智进化计算的多元协同机制，包括维度协同、数据协同、目标协同。最后，将介绍相关方法的应用。

嘉宾简介：

陈伟能，华南理工大学计算机科学与工程学院教授，博士生导师、副院长。主要研究方向是群体智能、演化计算及其应用。2016年获国家优秀青年科学基金资助，2015年获广东省杰出青年科学基金资助；2018年获霍英东青年教师奖。目前已发表国际期刊和国际会议论文100余篇，其中IEEE Transactions长文40余篇；主持国家重点研发科技创新2030“新一代人工智能”重大项目、国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金-英国皇家学会牛顿基金项目等国家和省部级项目10余项。博士学位论文先后获IEEE CIS（计算智能学会）杰出博士学位论文奖和中国计算机学会（CCF）优秀博士学位论文奖。

现任大数据与计算智能粤港联合创新平台负责人、IEEE广州分会副主席，中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会委员，中国计算机学会协同计算专业委员会委员，国际期刊IEEE Trans. on Neural Network & Learning Systems及Complex and Intelligent Systems副编辑。

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