返回首页
您的位置:首页 > 新闻 > CCF聚焦

CNCC|“计”现在、“算”未来——“计算+”赋能农业数字化升级

阅读量:579 2022-10-08 收藏本文

图片


CNCC2022将于12月8日至10日在贵州省贵阳市国际生态会议中心举办,今年CNCC技术论坛数量达到122个,内容涵盖了“计算+行业、人工智能、云计算、教育、安全”等30个方向。本文特别介绍12月10日举办的【“计算+”赋能农业数字化升级,“计”现在、“算”未来】技术论坛。


报名及了解更多技术论坛信息请识别下图二维码进入CNCC2022官网。目前早鸟票限时优惠报名正在进行,抓住机会立享大幅优惠!

图片



随着“互联网+”、人工智能、大数据、云计算、物联网等新一代信息技术的出现和应用,以跨界、融合、协同等为主要计算特征的新技术正在逐步创建一个开放、创新的社会生态。农业生产已经由传统粗放的劳动密集型,向计算智慧型转变。以信息作为农业生产的关键要素,新一代信息技术正构建起全新运行模式下的现代农业,通过“计算+”技术实现对农业生产要素的必要融合处理,并最终赋能农业数字化转型升级。本次论坛邀请了领域知名专家、学者和业界人士,针对“计算+”赋能数字农业的发展现状与未来趋势、创新热点与行业痛点、前沿技术与解决方案等进行深入探讨与思辨,以期共同推动我国农业的创新可持续发展。


论坛安排


顺序

主题

主讲嘉宾

单位

1

无人渔场引领我国现代渔业发展

李道亮

中国农业大学

2

太阳能杀虫灯物联网的研究与应用

舒磊

南京农业大学

3

农业领域生物数字融合标准化研究

张红雨

华中农业大学

4

数字农业可持续发展及安全策略的思考

魏霖静

甘肃农业大学

5

高通量作物表型组学技术研究与应用

金秀良

中国农业科学院


 

 

Panel环节

景维鹏

叶育鑫

尹令

 

及部分讲者

东北林业大学

吉林大学

华南农业大学

 


论坛主席


图片

温长吉

吉林农业大学信息技术学院 副院长/副教授


CCF YOCSEF长春主席,CCF高级会员,CCF数字农业分会常委,主要从事可见光和高光谱成像分析与理解技术研究,并在农业病虫害识别与防治、作物表型等领域开展相关研究与应用。撰写科研论文40余篇,主持和参加国家自然科学基金面上项目,国家重点研发子课题等国家省部级科研课题20余项。授权发明专利3项。获得吉林省科技进步二等奖2项,吉林省自然学术成果三等奖1项。《Computers and electronics in Agriculture》,《Frontier in plant science》等期刊审稿人。


论坛共同主席


图片

黄栋

华南农业大学数学与信息学院 院长助理/副教授


CCF YOCSEF广州主席,CCF高级会员,CCF数字农业分会执委、计算机视觉专委会执委,主要从事机器学习与大数据分析研究,研究兴趣包括大规模聚类、多视图聚类、无监督与自监督学习、图神经网络等。发表学术论文60 余篇,其中一作和通讯作者论文30余篇,三篇一作论文入选ESI高被引论文(Top 1%)。代表性成果发表在IEEE TKDE、IEEE TNNLS、IEEE TCYB、IEEE TSMC-S、ACM TKDD、SIGKDD等重要期刊及会议。主持承担国家自然科学基金项目2项(面上与青年项目),目前担任IEEE TPAMI、IEEE TKDE、IJCV等期刊审稿人。


报告及讲者介绍


图片

李道亮

CCF数字农业分会副主任

中国农业大学 信息与电气工程学院教授/国际学院院长


国家数字渔业创新中心主任,农业农村部农业农村信息化专家咨询委员会副主任委员,国际信息处理联合会农业信息处理分会主席,长期从事农业智能信息处理与农业农村信息化研究。农业部杰出科研人才、教育部新世纪人才。第一完成人获国家科技进步二等奖1项,省部级科技进步一等奖3项,以第一作者或通讯作者发表SCI论文149篇,制定国家标准4项,行业和地方标准7项。研究成果水产集约化养殖精准测控技术入选2019中国智能制造十大科技进展。Information Processing in Agriculture主编。


报告题目:无人渔场引领我国现代渔业发展


水产养殖已成为我国农业生产的重要组成,在推动我国农业经济发展方面发挥了重要作用。利用现代信息技术实现智慧渔业建设也已成为目前水产养殖领域的重要任务,其中机器视觉技术是实现精细化水产养殖的关键技术手段之一。报告将主要介绍水产养殖过程中机器视觉技术在(1)生命信息获取:鱼类的品种识别、计数、生物量测量;(2)生长调控与决策:鱼类的胁迫、摄食等行为的识别;(3)疾病预测和诊断:浮头、异常、疾病等行为的识别;(4)水下机器人:网衣检测、死鱼捡拾等方面的应用。

图片

舒磊

南京农业大学 人工智能学院教授,英国林肯大学 林肯教授


CCF杰出会员,IEEE高级会员、IEEE工业电子学会云计算与无线系统专委会主席,IEEE工业电子学会(中国)智慧农林专委会主席。南农林肯智能工程研究中心主任。主要从事农业物联网、大数据、人工智能研究。收录入Research.com发布的全球顶尖计算机科学家榜单,收录入斯坦福大学发布的全球Top2%科学家榜单,收录入全球学者库网站发布的全球前10万顶尖科学家榜单。Google Scholar他引次数超过18000次,H-index超过69。目前担任Journal of Sensor and Actuator Networks,Frontiers in Plant Science等期刊主编和编委。


报告题目:太阳能杀虫灯物联网的研究与应用


太阳能杀虫灯在农业趋光性害虫受灯光引诱并接触金属网时释放高压脉冲电流杀灭害虫,可有效减少施用农药造成的环境污染和食品安全问题。报告介绍利用无线传感器网络提升太阳能杀虫灯在农业迁飞性趋光害虫防治领域的应用效果,明确提出了一种新型农业物联网,并探讨了太阳能杀虫灯物联网的节点部署、能量预留管理、虫害爆发区域边界定位、杀虫灯故障诊断等关键研究问题,并对太阳能杀虫灯物联网在农业生产中的应用进行了总结和展望。

图片

张红雨

农业生物信息湖北省重点实验室 主任

华中农业大学信息学院 院长/教授


长期从事信息生物工程研究。现为楚天学者特聘教授、湖北省生物信息学会理事长、中国生物信息学学会(筹)理事、农林信息学专业委员会副主任委员,Metabolites等7种国际期刊编委。先后主持国家自然科学基金7项,省部级项目多项,研究成果在Nature Biotechnology等国际期刊发表SCI论文180余篇,2011年获得教育部自然科学二等奖(第一完成人),2021年获评湖北省有突出贡献中青年专家。


报告题目:农业领域生物数字融合标准化研究


生物数字融合是数字技术、生物技术与系统的交互式结合,是生物实体和数字实体的完全物理集成。为“十四五规划”积极推动生物技术和信息技术融合创新,促进我国生物数字融合技术及产业的高质量发展。生物数字融合的趋势也扩展至农业领域。农业大数据管理逐步呈现标准化、关联化、多模态特点,发展生物数字融合技术已成为农业创新的战略选择。本报告将从生物数字融合概念、我国政策情况、国内外发展情况、标准化工作建议以及相关展望等5个方面进行汇报。

图片

魏霖静

甘肃农业大学信息科学技术学院 副院长/教授/硕士生导师


国家注册信息安全人员、公派美国耶鲁大学访问教授。主要研究方向为智能计算、数字农业、生物信息学。主持863科技计划项目子课题,甘肃省"陇原"创新人才扶持计划,甘肃省自然基金等各类科研项目20余项。发表学术会议和期刊论文80余篇,编写教材,专著15部(其中2部主编教材获全国农业院校优秀教材),发明专利3项,软件著作权及实用专利50余项,指导学生获厅级以上教学竞赛奖励50余项。


报告题目:数字农业可持续发展及安全策略的思考


农业是国民经济的基础产业,数字农业的可持续发展要瞄准农业现代化和乡村振兴战略的需求。一方面要夯实农业数字化基础能力,突破核心关键技术,强化基础研究,补齐农业数字化基础能力短板,提升产业链现代化水平,提升数字技术供给能力和工程化水平。另一方面要提高农业大数据要素应用水平,加强数据资源安全体系建设,把数据资源管好用好。应聚焦深化农业大数据要素的创新应用,从需求和供给两端发力,全面加强融合应用。同时加大融合型人才培养政策供给,培养具备数字技术与农业生产经验的融合型人才。

图片

金秀良

中国农业科学院 作物表型组学研究创新团队首席/研究员


CCF数字农业分会执委、中国仿真学会第一届农业建模与仿真专业委员会委员、中国农业机械学会青年工作委员会常务委员、中国作物学会第一届智慧农业专业委员会委员。主要从事作物表型组学技术研究,主持国家自然科学基金项目等13项,在国内外期刊以第一作者或通讯作者共发表SCI论文39篇,合作发表SCI论文50余篇,涵盖了农业和遥感领域的主要期刊,包括IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine、Earth System Science Data等,ESI高被引论文8篇,当前GoogleScholar总引用3245次,H指数33,获神农中华农业科技奖科学研究类成果二等奖1项,担任The Crop Journal、Frontiers in Plant Science等国际期刊编委。


报告题目:高通量作物表型组学技术研究与应用


传统作物表型研究已成为制约作物功能基因组学和分子设计育种发展的瓶颈。高通量作物表型组学技术研究是解决这一困境的有效途径。随着机器视觉技术和智能化技术的快速发展,丰富和完善了作物表型鉴定技术,提高作物品种的筛选效率。报告将重点围绕图像算法的表型研究、光谱技术的表型研究、模型与表型结合的表型研究、作物表型研究应用四个方面展开,最后讨论作物表型组学技术在作物种质资源和育种与智慧农业中的未来发展方向。


Panel嘉宾


图片

景维鹏

东北林业大学信息与计算机工程学院 副院长/教授

图片

叶育鑫

吉林大学计算机科学与技术学院 教授

图片

尹令

华南农业大学数学与信息学院 副教授


CCF推荐

【精品文章】


图片








图片

CNCC是级别高、规模大的高端学术会议,探讨计算及信息科学技术领域最新进展和宏观发展趋势,展示计算领域学术界、企业界最重要的学术、技术成果,搭建交流平台,促进科技成果转换,是学术界、产业界、教育界的年度盛会。今年邀请嘉宾包括ACM图灵奖获得者、田纳西大学教授Jack Dongarra以及高文、管晓宏、江小涓、钱德沛、徐宗本、张平等多位院士及专家,还有七百余位国内外名校学者、名企领军人物、各领域极具影响力的业内专家,CNCC在计算领域的水准及影响力逐年递增。本届CNCC的主题是:算力、数据、生态。


CNCC2022将汇聚国内外顶级专业力量、专家资源,为逾万名参会者呈上一场精彩宏大的专业盛宴。大会期间还将举办“会员之夜”大型主题狂欢活动,让参会者畅快交流,燃爆全场。如此盛会,岂能缺席!等你来,马上行动,欢迎参会报名!



图片

图片


图片

图片