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CCF优博前沿技术论坛 | YEF 专题论坛

阅读量:289 2022-06-04 收藏本文

“CCF优博前沿技术论坛”将邀请部分历届CCF优博获得者,分享研究成果,进行思想碰撞,助力我国高水平计算机博士研究生的培养和发展。

本届大会免费线上参会,届时将通过百度、知乎、量子位、腾讯Wiz、蔻享、快手、B站、爱奇艺、视频号等多家网络平台直播,点击获取大会直播日程及直播间入口信息

 

CCF从2006年起设立优秀博士学位论文奖,每年从国内高校计算机学科博士毕业生中,评选不超过10名CCF优秀博士学位论文获得者(简称CCF优博),十余年已有一百多位博士获此殊荣。CCF优博的研究领域涵盖体系结构、操作系统、数据库、人工智能、量子计算等领域的前沿问题。获奖者逐渐成长为国际知名大学教授、长江学者、国家杰青优青、企业总经理/总监等。

本论坛从历届CCF优博获得者中邀请部分杰出代表:首届优博於志文教授,资深优博朱军教授,青年优博陈键飞助理教授,新晋优博叶翰嘉副研究员、赵永威特别研究助理将分享其前沿研究成果,从群智计算、机器学习、体系结构几个方面进行探讨,进行技术和观点的碰撞,畅想可能的挑战与突破机遇,助力我国高水平计算机博士研究生的培养和发展。下面我们来提前了解一下讲者与报告主题。

论坛举办及直播时间:6月10日13:30~17:30

在线直播间:(请提前关注和收藏)

 

嘉宾介绍

 

於志文

 

於志文

报告主题:泛在群智计算系统

报告摘要:本报告将介绍泛在群智计算系统概念和背景,以及群智能体的特性和研究挑战,提出以“芯片、操作系统、算法”一体的群智计算系统,最后以无人机群智计算系统为实例进行系统验证与应用。

嘉宾介绍:於志文,CCF杰出会员、常务理事,西北工业大学计算机学院教授、院长, “长江学者”,国家杰青,国家重点研发专项项目首席科学家。主要从事移动互联网、普适计算、人机系统、社会感知等领域的研究工作。曾入选CCF优博、获CCF青年科学家奖、霍英东高等院校青年教师奖、国家级教学成果二等奖等奖项。

朱军

朱军

报告主题:对抗训练的一些进展

报告摘要:深度学习模型容易被对抗噪声攻击,这给实际应用带来了很多风险。如何有效进行防御成为深度学习的重要研究课题,对抗训练是其中一种有效的方式。本报告将介绍对抗训练的一些进展,包括分布对抗训练、对抗训练的综合评测等。

嘉宾介绍:朱军,CCF杰出会员、ADL工作组成员,清华大学计算机系Bosch AI教授、人智所所长。2009年入选CCF优博。主要从事机器学习研究,担任IEEE TPAMI副主编,担任ICML、NeurIPS等(资深)领域主席20余次。获科学探索奖、CCF自然科学一等奖、吴文俊人工智能自然科学一等奖、ICLR杰出论文奖等,CCF青年科学家、MIT TR35中国先锋者以及IEEE“AI’s 10 to Watch”。

陈键飞

陈键飞

报告主题:基于随机量化的高效神经网络训练理论及算法

报告摘要:深度学习模型的规模与日俱增,训练神经网络的计算和内存需求快速增长。量化神经网络降低了神经网络计算中的数值精度,是加速神经网络训练、节省内存开销的有效手段。本次报告介绍量化神经网络训练算法的研究现状,并介绍报告人在量化神经网络训练理论保证方面的一些工作。

嘉宾介绍:陈键飞,CCF专业会员, 清华大学计算机系助理教授,主要研究方向为高效深度学习算法及理论,研究成果在国际机器学习顶级会议NeurIPS、ICML、ICLR等发表论文20余篇。曾获CCF优秀博士学位论文奖、NOI2009金牌。

叶翰嘉

叶翰嘉

报告主题:基于表示学习的模型复用方法探究

报告摘要:针对目标机器学习任务,模型复用技术能够有效利用相关任务的预训练模型,提高目标模型的训练效率、缓解目标任务对大量训练样本的需求。考虑到预训练模型和目标任务之间往往存在特征维度和类别上的差异,我们利用样本特征表示的能力,从“增强模型的可复用性”和“有效复用模型”两个方面提出解决方案。首先,利用元学习方法学习面向多样化任务的特征表示,通过可泛化的特征表示使模型能够被更便捷地复用于目标任务中;其次,构建针对异构模型复用的方法,将预训练模型关于相似比较关系的判断作为一种有效的监督信息指导当前任务模型的训练。两种方案在样本量受限的学习任务上取得了较好的效果,同时可以扩展到跨任务知识迁移的问题中。

嘉宾介绍:叶翰嘉,CCF专业会员、CCF-AI执行委员,南京大学人工智能学院副研究员,在南大LAMDA从事学术研究工作。主要研究方向包括表示学习、元学习、模型复用等领域,相关成果已经在开放环境系统、小样本系统等实际场景下进行使用。在AI、ML领域发表一作论文二十余篇;入选CCF优博,获江苏省计算机学会青年科技奖,被评为华为“耀星学者”。

赵永威

赵永威

报告主题:抢跑体系结构“后”黄金时代——深度学习处理器之后是什么?

报告摘要:随着摩尔定律的终结和深度学习的异军突起,大卫·帕特森和约翰·轩尼诗教授在图灵奖演讲中宣告了体系结构的“新黄金时代”来临:通过软硬件结合设计,以深度学习处理器为代表的领域专用体系结构(DSA)能够有效提升计算机系统的速度和能效,为体系结构方向带来诸多新机遇。然而技术的发展总是呈螺旋上升态势,深度学习处理器的痛点问题如何解决?当低垂的黄金果实攫取完毕,未来的体系结构又将会怎样发展?我们通过发展莱斯利·瓦利安特教授的经典模型——通用电路(UC)来寻找答案,最终获得了一项有趣的发现:从理论意义上讲,当前人们追求的DSA似乎不是最优的选择……

嘉宾介绍:赵永威,CCF专业会员、中科院计算所特别研究助理,2015年于华中科技大学获工学学士学位,2020年于中科院计算所获工学博士学位,现任中科院计算所特别研究助理。研究方向为智能处理器体系结构,先后在IEEE TC、Proceedings of the IEEE、ISCA等国际顶级学术期刊和会议上发表论文6篇。博士论文《分形计算系统》获2021年度CCF优秀博士学位论文奖。

论坛议程

论坛时间:6月10日下午

1.主持人介绍参会嘉宾;

2.每位嘉宾依次报告,每人30分钟;

3.讨论环节:由主持人引导,听众提问,参会嘉宾回答组成;

4.自由提问:听众自由提问,由嘉宾回答。

具体线上直播安排将于近期在本公众号公布,请持续密切关注。

执行主席

 

董德尊

 

董德尊

董德尊,CCF高级会员、优博论坛执委、体系结构专委常委、国防科技大学研究员,天河高速互连副主任设计师,主要从事高性能计算机体系结构研究。在国内外刊物发表论文100余篇,担任《计算机工程与科学》编委等。曾获军队科技进步一等奖、湖南省自然科学一等奖,入选教育部长江学者、全国百篇优博,国防卓青,湖南省杰青等。

陈键飞

陈键飞

陈键飞,CCF专业会员,清华大学助理教授。主要研究方向为高效深度学习算法及理论,研究成果在国际机器学习顶级会议NeurIPS、ICML、ICLR等发表论文20余篇。曾获CCF优秀博士学位论文奖、NOI2009金牌。

大会完整直播日程及直播间入口:倒计时一周!YEF 2022免费直播日程公布!多网络平台直播,提前锁定,精彩不错过!

 

YEF 2022各地线下会场将严格遵守当地防疫政策,并将采取严格的防疫管理措施,确保参会安全,敬请现场参会者理解配合。

 

 

关于YEF 2022 大会围绕“计算+行业”的蓝图,以“大计算、大融合”为主题,邀请国内外来自高校、科研单位、大型IT企业的著名专家作高水平的学术、技术报告,同时还组织畅想未来的“思想秀”,展现计算机界青年创业者风采的“科技创业秀”,为大学生提供展示舞台的“大学生学术秀”。除此之外,本次YEF更推出“我国软件供应链安全问题及解决之道”、“探寻当代科技Heroine(女性英雄)的成长模型”、“安全可靠人工智能算法”、“大规模强化学习的未来之路”、“人工智能如何助力科学发现与计算?”等22个值得期待的观点论坛和技术论坛。另有“青科看未来——人工智能的发展困境和突破机遇”大会论坛和““计算+”的成功经验与所面临的挑战”大会论坛。