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CCF第11届服务计算学术会议与第13届服务科学国际会议

阅读量:1712 2020-08-24 收藏本文

“中国计算机学会第11届服务计算学术会议与第13届服务科学国际会议”将于2020年8月24日-27日在腾讯会议线上召开。

本次会议将以“创新、智能、服务”为主题,以“传承、跨界、智能、融合”为支撑,以“服务-过程-软件-数据”及交叉融合为主要方向,并设置特邀报告、专题报告、论文报告、应用竞赛等多种形式,旨在为与会代表提供一个学术交流、成果展示、共享合作的平台,共同促进服务计算学科理论及技术的发展。


1、会议组织

主办单位:中国计算机学会(CCF)

承办单位:CCF服务计算专业委员会、青海大学、东南大学

技术支持:IEEE Computer Society

协办单位:清华大学


2、NCSC2020会议组织机构

大会主席

尹建伟  浙江大学

王尚广  北京邮电大学

陈文光  清华大学,青海大学


程序委员会主席

冯志勇  天津大学

王忠杰  哈尔滨工业大学

陈文光  清华大学,青海大学


组织委员会主席

王尚广  北京邮电大学

刘志强  青海大学    

张玉安  青海大学


竞赛委员会主席

李   兵  武汉大学

张玉安  青海大学


3、ICSS 2020 会议组织机构

Honorary Chairs

Junliang Chen, Beijing University of Post and Telecommunications, China

Xiaofei Xu, Harbin Institute of Technology, China


General Chairs

Jianwei Yin, Zhejiang University, China

Xin Geng, Southeast University, China

Xiaoying Wang, Qinghai University, China


Program Chairs

Hongbing Wang, Southeast University, China

Zhongjie Wang, Harbin Institute of Technology, China


Publication Chairs

Guobing Zou, Shanghai University, China

Zhuofeng Zhao, North China University of Technology, China


4、会议注册及报名网址: 

https://conf.ccf.org.cn/NCSCICSS2020



大会特邀报告


ICSS Keynote 1 :From Smart Sensing to Smart Living

会议号:758162186   时间:8月25日 9:40-10:20

Sajal K. Das, IEEE Fellow, Daniel St. Clair Endowed Chair, Missouri University of Science and Technology, USA


Dr. Sajal K. Das

报告摘要:

We live in an era in which our physical and personal environments are becoming increasingly intertwined and smarter due to the advent of pervasive sensing, wireless communications, computing, control and actuation technologies. Indeed our daily lives in smart cities and connected communities depend on a wide variety of cyber-physical infrastructures, such as smart city, smart energy, smart transportation, smart healthcare, smart manufacturing, etc. Alongside, the availability of wireless sensors, Internet of Things (IoTs) and rich mobile devices are empowering humans with fine-grained information and opinion collection through crowdsensing about events of interest, resulting in actionable inferences and decisions. This synergy has led to cyber-physical-social (CPS) convergence with human in the loop that exhibits complex interactions, inter-dependence and adaptations between the engineered/natural systems and human users with a goal to improve human quality of life and experience in smart living environments. However, huge challenges are posed by the scale, heterogeneity, big data, social dynamics, and resource limitations in sensors, IoTs and CPS networks. This talk will highlight unique research challenges in smart living , followed by novel frameworks and models for efficient mobility management, data gathering and fusion, security and trustworthiness, and trade-off between energy and information quality in multi-modal context recognition. Case studies and experimental results from smart energy and smart healthcare applications will be presented. The talk will be concluded with directions of future research.


报告人简介:

Dr. Sajal K. Das, whose academic genealogy includes Thomas Alva Edison, is a Professor of Computer Science and the Daniel St. Clair Endowed Chair at the Missouri University of Science and Technology, USA, where he was the Chair of Computer Science Department during 2013-2017. He is also the co-founder of Smart Health Beacons, LLC. Prior to 2013, he was a University Distinguished Scholar Professor of Computer Science and Engineering, and founding director of the Center for Research in Wireless Mobility and Networking (CReWMaN) at the University of Texas at Arlington. During 2008-2011, Dr. Das served the US National Science Foundation (NSF) as a Program Director in the Computer and Network Systems Division. His research interests include wireless sensor networks, mobile and pervasive computing, smart environments, cyber-physical systems, IoTs, crowdsensing, data analytics, cloud computing, cyber security, social and biological networks, and applied graph theory and game theory. He has contributed significantly to these areas and published 300+ papers in high quality journals, 400+ conference papers, and 53 book chapters. A holder of 5 US patents, Dr. Das has directed numerous funded projects over $20M and coauthored four books – Smart Environments: Technology, Protocols, and Applications (John Wiley, 2005); Handbook on Securing Cyber-Physical Critical Infrastructure: Foundations and Challenges (Morgan Kaufman, 2012); Mobile Agents in Distributed Computing and Networking (Wiley, 2012); and Principles of Cyber-Physical Systems: An Interdisciplinary Approach (Cambridge University Press, 2020). According to DBLP, Dr. Das is one of the most prolific authors in computer science. His h-index is 86 with more than 33,350 citations according to Google Scholar. He is the founding Editor-in-Chief of Elsevier’s Pervasive and Mobile Computing journal, and serves as Associate Editor of several journals including IEEE Transactions on Mobile Computing, IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, and ACM Transactions on Sensor Networks. A founder of IEEE PerCom, WoWMoM, SMARTCOMP, and ACM ICDCN conferences, Dr. Das has served as General and Program Chair of numerous conferences. He is a recipient of 10 Best Paper Awards in prestigious conferences like ACM MobiCom and IEEE PerCom, and received numerous awards for teaching, mentoring and research including the IEEE Computer Society’s Technical Achievement Award for pioneering contributions to sensor networks, and University of Missouri System President’s Award for Sustained Career Excellence. He has graduated 43 PhD students, 32 MS thesis students, and 9 postdoctoral researchers. Dr. Das is an IEEE Fellow.


NCSC Keynote 1 :从服务计算看服务科学与工程

会议号:758162186   时间:8月25日 10:40-11:20

徐晓飞,哈尔滨工业大学教授


徐晓飞博士

报告摘要:

当今人类社会与经济正在步入由新一代信息技术支撑着的服务型社会形态。该报告从服务计算的本质与发展生态出发,尤其是今年的疫情对于服务业的影响、挑战和机遇,阐述了关于服务计算的发展源泉及驱动力的洞察,从技术层面探寻服务及服务系统的规律及特性,涉及计算服务与商务服务的连接与转换、服务发展生态、服务使能技术等;并从微观、中观和宏观层面介绍了服务计算与服务学涵盖的三个层面。进而,探究了从服务计算到服务科学与工程(服务学)的发展路线、软件服务工程学科与知识体系、现代服务业发展的理论基础、服务科学与工程专业学科及人才培养等,并提出了关于服务科学与工程一级学科建设与发展前景的展望与建议。


报告人简介:

徐晓飞博士,教授、博士生导师,哈尔滨工业大学副校长兼哈工大威海校区校长、中国计算机学会会士和理事,2016-2019年期间为CCF服务计算专委会主任。他兼任教育部高校软件工程专业教学指导委员会副主任、教育部高校教学信息化与教学方法创新指导委员会副主任、教育部产学合作协同育人项目专家组组长、全国高校在线开放课程联盟联席会执委会主任、中国高校计算机教育MOOC联盟常务副理事长、信息技术新工科产学研联盟副理事长、中国服务型制造联盟专家委员会副主任等;其主要研究方向为:服务计算与软件服务工程、大服务与务联网、企业智能计算、企业资源计划ERP与供应链管理SCM技术、数据挖掘与商务智能、软件工程等,是国家重点研发计划 “服务互联网理论与关键技术研究”项目首席科学家,曾担任国际学术会议大会主席或程序委员会共同主席20多次,获得IEEE服务计算技术委员会“杰出领导力奖”(IEEE TCSVC Outstanding Leadership Award),还获得2018年国家教学成果一等奖。


ICSS Keynote 2:Natural Language based Augmentation of Conversations with Processes:  Issues, Applications and Directions

会议号:428129170     时间:8月26日 09:00-09:40

Boualem Benatallah, University of New South Wales


Prof. Boualem Benatallah

报告摘要:

Advances in big data, IoT and AI coupled with software as a service paradigm enable tremendous automation opportunities (e.g., robotic process automation). New productivity and usability challenges have also emerged. More specifically,  commonly overlooked limitation of current systems is that they do not provide effective integration of AI enablement and end user processes. We discuss critical challenges in the effective integration of information, task, and collaboration services with natural language based conversational services.   

In this talk, we will discuss synergies between machine reading, data curation, digital augmentation and assistance services as step forward to empower end users to effectively leverage data and AI advances, while share and collaborate on the fly, in order to semi-automate processes, generate and evolve insights. We will also discuss integration of cognitive services and conversational AI to augment and improve productivity and effectiveness of customer, worker and stake-holder processes, automate business processes, deliver data-driven insights. We will discuss how integration of cognitive services and APIs are unlocking application, data and device silos through superimposition of natural language conversations over standardized interaction protocols and access interfaces. To leverage the opportunities that APIs bring, we need cognitive service development to 'scale' in terms of how efficiently and effectively they can integrate with potentially large number of evolving APIs. First, a core challenge is the lack of latent and rich intent and APIs knowledge to effectively and efficiently support dynamic mapping of complex and context-specific user intents to API calls. Second, user intents may be complex and their realization require composition of multiple APIs (e.g., triggering multiple APIs to control IoT devices using one user utterance). We will discuss challenges in API aware training of cognitive services. We will discuss novel latent knowledge-powered middleware techniques and services to accelerate bot development pipelines by: (i) devising novel intent and API element embeddings and matching techniques, (ii) declaratively specifying reusable and configurable conversation models to support complex user intent provisioning; and (iii) dynamically synthesizing API calls instead of ad hoc, rule-based and costly development of intent-to-executable-code mappings


报告人简介:

Prof. Boualem Benatallah is a scientia professor and research group leader at the School of Computer Science (CSE), University of New South Wales (UNSW, Sydney, Australia). His main research interests are developing fundamental concepts and techniques in service composition, cloud services orchestration, quality control in crowdsourcing services, cognitive services and case management, hybrid computation for software vulnerability discovery, legal investigations and systematic literature reviews. He has published more than 270 publications (including 240 refereed papers). A large number of his papers appeared in very selective and reputable conferences and journals. He has been frequently invited to give keynote talks, lectures and tutorials in international conferences and summer schools. His work on service composition, in collaboration with colleagues and students, made pioneering contributions, notably on integrating mathematical optimization techniques and service composition along with declarative composition. Boualem has been PC co-chair of number of international conferences including BPM'2005, ICSOC'2005, WISE'2007, ICWE'2010, IEEE/ACM WI'2011, IEEE SOCA'2011. He was research track co-chair for the WWW'2011 conference. He was the general chair of ICSOC'2008 and BPM’2018. He acted as a key official (tutorial chair, workshops chair, publication chair, area chair, PhD symposium chair) for several international conferences. He has been guest editor of number of special issues for reputable international journals including ACM TOIT and Parallel and Distributed Databases. He has been a PC member of all the reputable international conferences in his areas of research including VLDB, ICDE, WWW, EDBT, MDM, ICSOC, ICWS and ER. He is member of the steering committee of BPM and ICSOC conferences. He is member of the editorial board of numerous international journals and series including ACM Transactions on Web, IEEE transactions on Cloud Computing, Parallel and Distributed Databases, and Computing. He is guest researcher at Lyon University (France). He was a visiting Professor at INRIA-LORIA, CNRS, Claude Bernard University (France), University of Blaise Pascal (Clermont Ferrand, France), University of Trento (Italy), University of Paris Dauphine (France). As the chair of the CSE research committee, he was member of the team (comprising multiple university, government and industry partners) that constructed the successful bid for the Smart Services CRC (Cooperative Research Centre).  He is a leader of the data curation research stream at the Data to Decisions CRC. He was the leader of major collaborative and cross-institutional projects at the Smart Services and D2D CRCs, involving academic, government and industry partners. He is member of Executive Committee of IEEE Computer Society's Technical Committee on Business Informatics and Systems.''


NCSC Keynote 2:从5G边缘计算实践到6G算力网络探索
会议号:428129170     时间:8月26日 09:40-10:20
段晓东,中国移动研究院网络与IT技术研究所所长


段晓东

报告摘要:

本演讲从计算与网络的融合发展介绍边缘计算的驱动力及应用场景。分析了5G边缘计算的架构与关键技术,从不同的维度对5G边缘计算的架构进行阐述。对边缘计算关键技术,包括边缘计算的分流、平台、管理、应用、开放等几个方面挑战和发展情况进行了分析。简要介绍中国移动近年来5G边缘计算的实践。进而对算力网络及其在6G的应用给出初步的思考。


报告人简介:

段晓东,现任中国移动研究院网络与IT研究所所长,中国移动技术咨询委员会网络专家组副组长,教授级高级工程师,享受国务院特殊津贴专家。长期从事网络技术攻关与创新工作,是中国移动网络技术的主要带头人之一。曾先后负责中国移动互联网、下一代互联网及IPv6、第四代移动通信技术体制、第五代移动通信技术架构创新等。目前主要从事5G独立组网、6G网络技术、下一代网络、边缘计算等技术攻关。曾在国内外的多个组织就任主席等职位。获得国家级奖励3项和省部级奖励20项,其中参加“第四代移动通信系统(TD-LTE)关键技术与应用”项目获得国家科技进步特等奖。入选国家“百千万人才工程”,获得国家“有突出贡献中青年专家”荣誉称号,并被授予中央企业劳动模范称号。 



主题论坛


主题论坛一:互联网服务论坛

时  间:2020年8月24日 08:30-12:10

会议室:腾讯会议(会议号 624 967 011)


直播二维码 

论坛介绍:

学术界-产业界交叉报告


报告题目1:Distributed Edge Learning for Big Data Analytics: Challenges and Trends

报告人:郭 嵩,香港理工大学  时间:08:40-09:10


郭 嵩

报告摘要: 

When accessing cloud-hosted modern applications, users often suffer a significant latency due to the long geo-distance to the central cloud. Edge computing thus emerges as an alternative paradigm that can reduce this latency by deploying services close to users. In this talk, we will analyze the methodology and limitations of popular approaches for supporting AI services on geo-distributed systems along the evolution from cloud computing to edge computing. In particular, we shall discuss how to deal with different sets of challenges in distributed machine learning over heterogeneous geo-distributed systems. We shall also present our recent studies on parameter-server based framework among networked collaborative edges.


报告人简介:

Song Guo is a Full Professor and Associate Head at Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University. His research interests are mainly in the areas of big data, cloud computing, mobile computing, and distributed systems. He is the recipient of the 2019 IEEE TCBD Best Conference Paper Award, 2018 IEEE TCGCC Best Magazine Paper Award, 2017 IEEE Systems Journal Annual Best Paper Award, and other 6 Best Paper Awards from IEEE/ACM conferences. His work was also recognized by the 2016 Annual Best of Computing: Notable Books and Articles in Computing in ACM Computing Reviews. Prof. Guo was an IEEE ComSoc Distinguished Lecturer (2017-2018) and served in IEEE ComSoc Board of Governors (2018-2019). He has also served as General and Program Chair for numerous IEEE conferences.  Prof. Guo is an IEEE Fellow, the Editor-in-Chief of IEEE Open Journal of the Computer Society, and Associate Editor of IEEE Transactions on Cloud Computing, IEEE Transactions on Sustainable Computing, and IEEE Transactions on Green Communications and Networking.


报告题目2:城市计算与智能

报告人:张钧波,京东城市时空AI产品部负责人  时间:09:10-09:40


张钧波

报告摘要:

城市计算是计算机科学以城市为背景,跟城市规划、交通、能源、环境和经济等学科融合的新兴领域,通过不断获取、整合和挖掘城市中不同领域的大数据来解决城市痛点,是当今城市通向智能城市的途径。本报告将介绍城市计算框架和多种时空AI算法,分享基于人工智能的商业选址、城市流量预测等案例。


报告人简介:

张钧波,博士,京东城市时空AI产品部负责人、京东智能城市研究院人工智能实验室主任,主管面向城市时空大数据的AI平台、算法模型和技术研发。他担任人工智能领域国际权威期刊ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (ACM TIST)的Associate Editor,及IEEE TKDE, ACM TKDD等国内外知名期刊审稿人,及KDD、IJCAI、AAAI等CCF-A类会议在内的国内外会议程序委员。在加入京东之前,张钧波博士曾任微软亚洲研究院研究员,联想香港大数据研发中心研究员,在香港中文大学、华为香港诺亚方舟实验室、美国乔治亚州立大学、比利时核研究中心等学习工作多年,具备近十年的人工智能和时空数据挖掘经验,在Artificial Intelligence,IEEE TKDE等国际期刊和软件学报等国内期刊及KDD、AAAI、IJCAI、ACL、CIKM等国际会议上发表论文50余篇(引用2,700次,H-Index:24 [Google Scholar数据],被SCI检索20余篇),申请发明专利10余项,在科学出版社出版编著1部。他是ACM、IEEE、CCF和CAAI会员,CCF人工智能与模式识别专委会委员。曾获得中国人工智能学会优秀博士论文提名奖,ACM分会优秀博士论文奖,获西南交通大学学生个人最高荣誉奖“竢实扬华奖章”。


报告题目3:When AI Meets Virtual Reality

报告人:钱 枫,明尼苏达大学   时间:09:40-10:10


Feng Qian

报告摘要:

Virtual Reality (VR) has registered applications in multiple domains such as entertainment, medical, and education. In this talk, I will describe how AI and machine learning can be leveraged to improve the performance and resource efficiency of VR. Specifically, I will describe two research thrusts that I work on. In the first thrust, we employ deep learning to predict users' motion to allow VR systems to make judicious decisions on content fetching. In the second thrust, we apply Deep Super Resolution to improve the visual quality of 3D volumetric video streaming. I will also briefly talk about some future research directions on AI-powered VR.


报告人简介:

Feng Qian is an assistant professor in the Computer Science and Engineering Department at University of Minnesota. His research interests cover the broad areas of mobile systems, AR/VR, mobile networking, wearable computing, and system security. He obtained his Ph.D. from University of Michigan, and his bachelor's degree from the ACM Honors Class at SJTU. He has received several awards including the AT&T Key Contributor Award (KCA) (2014), NSF CRII Award (2016), Google Faculty Award (2016), ACM CoNEXT Best Paper Award (2016,2018), AT&T VURI Award (2017), NSF CAREER Award (2018), and DASH-IF Excellence Award (2019).


报告题目4:业务边缘落地之路-边缘云原生应用实践

报告人:熊鹰,阿里云智能  时间:10:10-10:40


熊鹰

报告摘要: 

1、云原生与容器技术的发展

2、云原生在边缘的挑战

3、阿里云边缘计算概要

4、阿里云边缘原生应用实践

5、边缘原生演进与展望…


报告人简介: 

熊鹰,阿里云智能-边缘计算高级技术专家,8年互联网从业经验,先后就职于优酷、阿里云,长期从事分布式系统架构、分布式节点管理、分布式任务处理、分布式应用网络等方向的设计与研发,对互联网分布式应用有深刻的理解,阿里云智能工作期间,负责边缘节点服务和边缘安全网关的架构设计,在边缘计算领域拥有多项发明专利。


目前聚焦阿里云边缘容器服务、边缘云原生以及边缘开发者生态等领域,负责边缘容器服务产品的整体规划、架构设计及研发。


报告题目5:面向云原生的服务计算技术

报告人:丁志军,同济大学    时间:10:40-11:10


丁志军

报告摘要:

作为诞生于云计算时代的新技术理念,云原生已经成为新的技术浪潮,其背后是以容器化、微服务等为代表的新技术体系。本报告简要分析了云原生的产生、内涵、优势以及对相关服务计算技术的问题挑战,然后结合项目研发实践对云原生下的服务弹性调度、自动伸缩等技术进行了重点介绍,最后总结归纳了未来的发展趋势和研究方向。


报告人简介:

丁志军,男,博士,教授,博士生导师,同济大学计算机科学与技术系主任。中国计算机学会服务计算专委会委员、中国自动化学会网络信息服务专委会秘书长、上海市计算机学会理事、协同与信息服务专委会主任、上海市人工智能学会理事。目前主要从事服务计算与系统、智能软件与交易风控、形式化方法等领域的研究工作。入选教育部新世纪优秀人才计划、上海市曙光学者计划等。出版专著1部,在ACM/IEEE系列汇刊、《计算机学报》和《软件学报》等国内外期刊和学术会议上发表论文100余篇。作为主要完成人获得30余项国家授权发明专利、1项国家技术发明二等奖、2项国家科技进步二等奖与4项省部级科研一等奖励等。


报告题目6:人工智能+大数据,实现共享智能出行服务

报告人:脱立恒, 滴滴出行高级技术专家

时  间:  11:10-11:40


脱立恒博士

报告摘要:

滴滴服务于5.5亿用户,年运送乘客达到100亿次。如何利用人工智能+大数据技术提升用户出行服务效率和体验,是滴滴致力于解决的问题。本报告讲述滴滴的人工智能三层结构,分享滴滴共享智能出行服务的智能化应用实践。


报告人简介:

脱立恒博士 ,现任滴滴出行高级技术专家 ,原中科院声学所副研究员,2013年毕业于中国科学院大学,获博士学位;2015年到2017年任中科院声学研究所副研究员。主要从事人工智能、大数据技术和云计算等方向研究。曾参与、主持多个国家重点研发计划、863项目课题、中科院战略性先导科技专项、重大工程等项目课题。在EI期刊与顶级会议发表论文多篇,申请专利20多项。 


报告题目7:纵向融合横向协同的边缘计算架构

报告人:郭得科,国防科技大学  时间:11:40-12:10


郭得科

报告简介:

报告的主旨是探讨在云边端纵向融合架构的基础上,如何进一步实现跨多个边缘计算环境的横向协同计算架构。重点介绍边缘计算联盟架构、公有私有混合边缘计算架构、以及移动和固定边缘节点的协同架构。期望通过上述三个维度的设计,拓展边缘计算模式的内涵和外延,进而探索更广泛的边缘计算应用。


报告人简介:

郭得科,国防科技大学教授、博士生导师。先后于 2001年和2008 年从北京航空航天大学和国防科技大学获得工学学士和博士学位。目前担任科技部科技创新2030-“网络空间安全”重大项目专家、中国计算机学会分布式计算与系统专委会副主任。主要研究方向包括网络计算与系统、分布式计算与系统、移动计算与系统、网络空间安全等。以第一完成人获得湖南省自然科学一等奖一项,出版学术专著2部,并获得中国和美国授权发明专利35项和2项。在ACM/IEEE TON、IEEE JSAC、IEEE TC、IEEE TPDS、IEEE TKDE、IEEE TMC、IEEE TDSC、INFOCOM、ICNP、ICDCS等著名学术期刊和会议上发表150多篇论文,包括ACM/IEEE Transactions文章45篇、IEEE ICNP 2019最佳论文奖、中文三大学报论文15篇等。入选NSFC优青、国家万人青拔尖、军队高层次科技创新人才工程、湖南省杰青、教育部新世纪人才计划。


论坛主持人

王尚广

北京邮电大学,计算机学院教授、博士生导师、网络与交换技术国家重点实验室副主任、国家优秀青年科学基金获得者;先后主持/完成国家及省部级项目十余项,发表学术论文百余篇;担任IEEE CLOUD 2020/EDGE 2020/EDGE 2018/ICFCE 2017等多个国际会议的程序委员会主席或大会主席;目前担任中国计算学会服务计算专委会秘书长、IEEE服务计算技术委员会秘书长、IEEE云计算计算委员会副主席。


主题论坛二:服务计算前沿技术论坛

时  间:2020年8月25日 14:00-16:10

会议室:腾讯会议(ID: 982 451 323;  密码:0825)


直播二维码 

论坛介绍

服务计算是研究大型服务系统构建、运行和管理的基础理论与方法的计算学科,是软件工程与分布式计算的前沿发展方向。云计算、物联网等技术的广泛应用使得软件功能、硬件资源和设备能力被大规模地服务化,这给服务计算带来了广阔的应用前景。近年来,随着移动计算、5G、边缘计算、区块链、人工智能、物联网等新一轮ICT技术的蓬勃发展,服务计算的研究和应用将会出现哪些新问题、新理论、新模型、新方法和新应用场景?此次论坛特别邀请了境外四位一线学者共同来探讨该问题,希望通过四位讲者的报告能给国内的服务计算研究提供新的思路和视角。


报告题目1:Remolding Blockchain for Fair Data Processing

报告人:赵庆林 澳门科技大学, 时间:14:10-14:40


Qinglin Zhao (赵庆林)

报告摘要:

Currently, Cloud/Edge computing adopts centralized frameworks for data processing. In the era of big data, the rapid increase of real-time streaming data processing with high concurrency is making centralized control problems more serious, including the single point of failure, performance bottleneck, and high maintenance cost. On the other hand, the blockchain technology is very promising to solve these problems because of its decentralized characteristics and aggregated enormous computing resources, but it often consumes these recourses for purely reaching decentralized consensus, instead of solving practical problems. The recently proposed proof of useful work (PoUW) consensus mechanism has therefore been proposed stepping forward to utilize these potential enormous recourses for meaningful data processing. However, in order to use the blockchain for data processing, two fundamental issues remain unknown: 1). how to remold the transaction-recording blockchain for decentralized data processing, 2). how to support data-processing fairness under decentralized control. This talk is devoted to solving these two issues.


报告人简介:

Qinglin Zhao (赵庆林) is currently a professor at the Faulty of Information Technology (FIT), Macau University of Science and Technology (MUST). He is a senior member of IEEE and a member of CCF Blockchain. He received his Ph.D. degree from the Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences in 2005, and conducted his post-doctoral academic research first at the Chinese University of Hong Kong and then the Hong Kong University of Science and Technology from May 2005 to August 2009.  In September 2009, he joined the FIT, MUST, and has worked there so far. His research interests include blockchain, machine learning, Internet of Things, cloud/fog computing, wireless communication and networks, software-defined wireless networks, etc. He holds 8 US patents and has published more than 30 SCI papers, of which more than 10 academic papers were published in top-tier international journals, such as ACM/IEEE Transactions on Networking, IEEE Transactions on Mobile Computing/Wireless Communications/Vehicular Technology, etc.


报告题目2:Mobile Deep Neural Network Inference in Edge Computing

报告人:袁栋 悉尼大学,  时间:14:40 -15:10


Dong Yuan 

报告摘要:

Implementing Deep Neural Network (DNN) applications usually requires powerful computing resources to process a large amount of data. In the mobile edge computing environment, edge devices have limited capacity and the DNN application further suffers from issues of the wireless connection, e.g., handovers, service outage, etc. Without properly addressing these issues, the wider application of DNN in practice will seriously be hindered. In this talk, I will address several key challenging problems in effective deployment and efficient execution of DNN models in the mobile edge computing environment.


个人简介:

Dong Yuan is a senior lecturer from the School of Electrical and Information Engineering, the University of Sydney. He received the B. Eng. degree and M. Eng. degree from Shandong University, Jinan, China, in 2005 and 2008, the PhD degree from Swinburne University of Technology, Melbourne, Australia, in 2012, all in computer science. His research interests include cloud and edge computing, parallel and distributed systems, scheduling and resource management, Internet of things, service computing and artificial intelligence. He has published over 80 papers in top journals and conferences including TPDS, TC, ToSEM, TIFS, ICDCS, IPDPS, MobiHoc, AAAI, CIKM, etc.


报告题目3:Cloud services and SLA in a decentralized ecosystem

报告者:赵志明 阿姆斯特丹大学, 时间:15:10-15:40


Dr Zhiming Zhao

报告摘要:

The current cloud market is dominated by a few providers, which offer cloud services in a take-it-or-leave-it manner. The existing service-level agreement (SLA) management solutions cannot easily guarantee a trustworthy, distributed SLA adaptation due to the centralized authority of the cloud provider who may misbehave to pursue individual goals. To address the above issues, we propose an SLA management framework based on a decentralized cloud model, which facilitates the specification and enforcement of dynamic SLAs that enable one to describe how, and under which conditions, the offered service level can change over time. The work is partially supported by the EU H2020 ARTICONF and ENVRI-FAIR projects.


报告人简介:

Dr Zhiming Zhao is an assistant professor at University of Amsterdam (UvA). He leads the “Quality Critical Distributed Computing” research team in the group of Multiscale Networked Systems (MNS) at the System and Networking Lab (SNE). His research interests include big data management, cloud and edge computing, software engineering, and blockchain. He leads VRE development in the LifeWatch-ERIC Dutch Virtual Laboratory Innovation Center. He is also the UvA PI in several EU research and innovation projects such as SWITCH, ENVRIplus, ENVRI-FAIR, ARTICONF, and CLARIFY. https://staff.fnwi.uva.nl/z.zhao/


报告题目4: App Vendors: A Key Player in Edge Computing

报告人:何强  澳大利亚斯威本科技大学, 时间:15:40-16:10


Qiang HE

报告摘要:

A lot of studies in the field of edge computing has focused on mobile network operators and mobile users' needs, e.g., computation offloading and service placement. App vendors, like Uber and YouTube, are key players in edge computing, who hire computing resources at the network edge to serve their users. In this seminar, from app vendors' perspective, let us take a look at two new research topics that have attracted lots of attention in very recent years in the field of edge computing, i.e., edge user allocation and edge data caching.


报告人简介:

Qiang HE is currently an associate professor at Swinburne University of Technology, Australia. His major research interests include edge computing, service-oriented computing, cloud computing and software engineering. He has published 110+ papers at top venues, e.g., TPDS (3), TSE (5), TSC (8), TCC (4), TBD (5), ICWS (12), ICSOC (11), CLOUD (6), ICDCS, ICSE, WWW, ICDE, IJCAI. He is the recipient of the Best Student Paper Award at ICWS2019, Best Student Paper Awards at SCC2018 and ICWS2017 and the Best Paper Award at ICSOC2018.


论坛主持人

邓水光

邓水光,浙江大学计算机科学与技术学院教授,IET Fellow, EAI Felllow,麻省理工学院、斯坦福大学访问学者,国家万人计划青年拔尖人才,获中国青年五四奖章、IEEE TCSVC Rising Star、微软学者等荣誉称号。担任国际期刊Springer Computing、IEEE Access、IET CPS副主编。目前是IEEE  Senior  Member、CCF服务计算专委会常委、CCF软件工程委员会委员。主要研究方向为服务计算、边缘计算和流程管理等,在国际权威期刊和会议上发表论文100余篇,获ICSOC2017最佳论文,指导学生获IEEE NetSof 2020、IEEE ICWS 2019、CollaborateCOM 2019和IEEE SCC 2012四次最佳学生论文奖。授权国家发明专利100余项,出版4部学术专著,获国家科技进步二等奖1次,省部科技进步一等奖4次。


主题论坛三:青年学者论坛

时  间:2020年8月26号 14:00-17:00

会议室:腾讯会议(xxx xxx xxx)


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报告题目1:面向移动服务的新型欺诈检测

报告人:王浩宇 北京邮电大学, 时间:14:10-14:40


王浩宇

报告摘要: 

移动应用生态系统近年来呈现爆发式增长,海量移动服务已经融入用户日常生活。传统的网络欺诈行为已经迁移到移动互联网,面向移动服务的新型欺诈行为层出不穷,不仅给移动服务生态系统造成巨大的破坏,也给应用市场和监管部门带来严峻挑战。本次报告将从移动应用服务生命周期出发,提出一套核心技术检测新型欺诈行为,并对其背后的黑色产业链进行溯源和刻画。具体包括基于 UI 状态转移图的新型移动广告服务欺诈检测,基于域名误植生成的新型移动服务标识欺诈检测,以及面向移动服务的欺诈黑色产业链溯源。最后,本次报告将对服务计算与安全隐私领域的结合展望。


报告人简介:

王浩宇,北京邮电大学计算机学院副教授,博士生导师,“1551人才计划“托举人才。2016年博士毕业于北京大学,美国卡内基梅隆大学联合培养博士生。研究方向为软件系统、安全隐私与AI领域的结合,目前已在系统安全、软件分析、万维网等方向国际顶级会议和期刊发表学术论文50余篇,包括CCF A类顶级论文20余篇。曾获万维网顶会WWW 2020最佳学生论文奖,为中国研究机构首次获得该奖励。担任多个顶级会议和期刊的程序委员会委员和审稿人。


报告题目2:服务互联网与养老服务新模式

报告人:涂志莹 哈尔滨工业大学, 时间:14:40-15:10


涂志莹

报告摘要: 

面向健康中国2030国家重大战略任务,围绕老有所养、老有所医、老有所乐的社会民生重大需求,研究提出了基于服务互联网的医养结合、物务结合、线上线下结合的新型养老服务模式,突破了基于知识图谱的智能服务匹配、基于网格的机构/居家社区/医联体混合管理服务技术、面向大规模个性化需求的服务定制等关键技术,研发了“百善”系列基于服务互联网的健康养老智能服务与大数据平台,在中国老龄健康促进工程(国家卫健委主导实施)和沈阳、威海、烟台、济南等地区的百余家养老服务企业得到应用。


报告人简介:

涂志莹,博士、哈尔滨工业大学副教授,硕士生导师。软件工程系副主任,CCF专业会员,CCF服务计算专委会委员。主要研究方向:服务计算、软件工程、认知型服务、边缘计算与微服务等。承担和参与了国家自然科学基金青年项目1项,国家自然科学基金重点项目1项,国家重点研发计划项目2项。在国内外学术期刊和会议上发表学术论文20余篇,申请发明专利6项,软件著作权10余项。出版教材1部,建设MOOC课程4门,其中2门获批国家精品在线开放课程。出版英文译著1部。


报告题目3:智能视频网络内容分发技术与推荐服务

报告人:边凯归 北京大学, 时间:15:10-15:40


边凯归

报告摘要: 

当今互联网所承载的巨量数据中,视频内容传输占比已经超过80%。在中国大陆,长视频、短视频用户均已超过6亿人。然而,高速发展的移动接入网、拥挤的核心网、以及正在建设的边缘网络之间还存在一些矛盾。因此,提高视频传输质量、增强视频观看体验,仍然面临着诸多挑战。为了解决以上问题,视频网络需要通过人工智能技术,来预测视频内容在时间和空间上的流行度,刻画网络动态变化,分析用户观看行为,从而协调网络边缘节点的存储资源和计算能力,通过缓存、动态码率分配、超分辨率重建、内容标注、分布式机器学习、等关键技术更好地为用户推荐视频内容,增强用户的观看体验。同时,为未来5G网络中的各种视频应用发展提供技术支持。


报告人简介:

边凯归,北京大学副教授, 长期从事计算机网络方面的研究工作,近年来专注于智能视频网络内容分发与边缘计算的研究,获相关领域5个学术会议最佳论文奖,发表30余篇CCF A类会议与期刊论文、1篇ESI热点论文、出版Springer专著一部,谷歌学术引用3000余次。获2018年教育部高等学校自然科学一等奖,2018年IEEE ComSoc亚太地区青年研究者奖,2019年JSPS国际研究奖,2020-2021年IEEE ComSoc杰出演讲者等。


报告题目4:支持移动APP开发的兼容Web APIs个性化推荐

报告人:齐连永 曲阜师范大学, 时间:15:40-16:10


齐连永

报告摘要: 

利用服务分享社区中已有的Web APIs来开发新的移动APP,不仅能够极大的缩短开发周期、降低开发成本,而且能够充分复用和借鉴领域中的最新研究成果,从而确保高质量的APP开发与应用. 然而,web社区中候选APIs的海量性和差异性,给APP开发者的APIs选择决策带来许多困难和负担,难以保证所推荐的一组APIs能够满足用户需求且彼此兼容。在此情况下,如何根据APP开发者的个性化功能期望为其推荐一组功能性符合且兼容性最优的APIs,成为评判APIs推荐是否成功的关键标准之一。鉴于此,提出一个支持移动APP开发的兼容Web APIs个性化推荐方法。最后,通过真实的PW数据集(https://www.programmableweb.com/),验证了所述推荐方法的有效性。


报告人简介:

齐连永,曲阜师范大学教授,博士生导师,山东省济宁市自然科学学科带头人。主要研究方向为服务计算、推荐系统。2011年毕业于南京大学计算机科学与技术系并获博士学位。2010年在澳大利亚Swinburne University of Technology进行访问研究,2014-2016于南京大学软件工程博士后流动站进行科学研究。主持国家自然科学基金(面上项目)、国家自然科学基金(青年项目)、山东省自然科学基金(面上)、中国博士后科学基金等项目10项。以第一作者/通讯作者,在国际期刊(如:IEEE JSAC, IEEE TCC, IEEE TBD, IEEE TII, IEEE T-ITS, IEEE TCSS, IEEE TNSE, ACM TOMM)和CCF会议(如:ICWS, ICSOC, HPCC, TrustCom)等发表学术论文80余篇。目前担任国际期刊JOEUC (SCI/SSCI)的管理编辑。


报告题目5:测试驱动的智能化软件修复

报告人:玄跻峰 武汉大学, 时间:16:10-16:40


玄跻峰

报告摘要: 

测试驱动开发是现代软件开发流程的重要思想,近10年来被软件企业广泛的采用和融合到现有的开发产品线中。测试驱动开发通过测试来引导开发流程,具有较高的实践性,同时也具有一定风险。本报告介绍测试驱动开发的基本形式,简述测试驱动的智能化开发与维护的研究进展及未来挑战。


报告人简介:

玄跻峰,武汉大学教授,博士生导师,智能化软件与服务研究所副所长。在软件工程权威期刊会议TSE、ICSE、FSE等发表论文多篇。主要研究领域为软件分析与测试,包括软件测试调试、软件数据挖掘、软件系统优化等方向。担任ASE、ISSTA、SANER等国际会议的程序委员会成员、担任TSE、TOSEM、TKDE、TEVC、TSC等期刊审稿人。论文曾获得ACM SIGSOFT杰出论文奖。入选首批中国科协青年人才托举工程,入选湖北省楚天学者;获得中国计算机学会优秀博士论文奖(CCF优博)。


论坛主持人

刘譞哲

北京大学信息科学技术学院副教授,博士生导师。主要研究方向为面向移动计算、大数据、服务计算等网络化应用模式的新型系统软件。在ACM/IEEE Transactions和WWW、ICSE、OOPSLA、MobiCom、UbiComp等国际会议发表学术论文 80 余篇,获得国际万维网大会最佳论文奖(中国首次),多次入选IEEE Transactions的亮点论文;曾入选教育部“青年长江学者”(2017年);曾获CCF-IEEE CS“青年科学家奖”(2018年)、全国优秀博士学位论文提名奖(2011年)、CCF优秀博士论文奖(2010年);作为核心完成人获教育部科技进步一等奖(2015年)和中国电子学会迄今唯一的技术发明特等奖(2017年);担任国际会议CollaborateCom2016和SEES2014联合主席;多次担任WWW、KDD、ICSE、CIKM、ICDCS、ICSOC等国际知名学术会议担任程序委员会成员;中国计算机学会学术工作委员会秘书、委员。曾主持和参与多项国家自然科学基金、973计划、863计划和国家重点研发计划项目。2019年被评为北京大学“最受学生爱戴的老师暨十佳教师”。 


主题论坛四:金融服务论坛

时  间:2020年8月27日 8:30-11:35

会议室:腾讯会议(312 997 415)


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论坛介绍

以人工智能、大数据、云计算、区块链等新兴前沿技术引领的科技革命正深刻地改变金融业态、重塑金融市场。服务以用户需求为本,金融服务如何发现传统金融的突破口?如何挖掘并满足用户需求以创造更高的价值?有哪些技术“银弹”可以帮助解决业务中的痛点?这些问题对传统金融机构、技术提供企业、解决方案提供商、政府监管等都提出了新的挑战、也带来了创新机遇。本次论坛将邀请了来自企业与高校的多位专家分享他们的创新实践与深入思考,并进行交流与研讨。


报告题目1:证券行业金融科技创新发展实践

报告人:喻华丽,深圳证券交易所总工程师  时间:8:35-9:10


喻华丽

报告摘要:

结合深交所金融科技与监管科技发展实践,介绍证券行业金融科技发展现状、主要需求与应用场景,分析所面临的挑战,提出从预研实验到工程化应用试点再到大规模推广应用的创新发展路径,以数字化、网络化、智能化为导向,推进数字化转型升级。


报告人简介:

喻华丽,深圳证券交易所总工程师,全面负责深圳证券交易所IT治理、技术发展战略规划、信息化建设及数字化转型工作。率领团队成功完成核心业务系统的架构转型,积极开展金融科技和监管科技创新应用,全力推进数字化升级。


报告题目2:基于共享智能技术的AI隐私保护

报告人:周俊,阿里巴巴    时间:9:10-9:45


周俊

报告摘要:

如何在隐私保护前提下更好利用多方数据,从2016年开始我们在MPC/TEE/差分隐私以及联邦学习等方面都有相关实践。本次分享将介绍在相关领域的研究现状,以及共享智能在信贷和风控等领域的实践经验。


报告人简介:

周俊,阿里巴巴达摩院金融智能实验室资深专家。金融智能技术的创新研发先行者,构建了图机器学习、数据安全和隐私保护、互联网风控系统等核心技术。在NeurIPS、KDD等AI顶级会议(期刊)上发表论文50余篇,授权专利40余项。


报告题目3:恒生iBrain数据资产智能搜索引擎的实践

报告人:许浩,恒生研究院搜索算法专家 时间:9:45-10:20


许浩

报告摘要:

金融机构往往会大量采购第三方数据,同时金融机构内部的数据资产沉淀也越来越多,这些海量数据分别存储在Mysql,Oracle,图数据中,数据形式囊括了资讯数据、企业文档、结构化数据、图数据等,如何实现多源异构数据的精确检索,最大化利用数据资产的价值,是一个需要亟待解决的问题。结合恒生公司在自然语言处理等人工智能技术以及智能问答等场景的沉淀,分享恒生iBrain数据资产智能搜索引擎的实践,包括动态意图识别、智能提示、智能纠错、深度语义标签等核心方法。


报告人简介:

许浩,恒生研究院搜索算法专家,在自然语言智能搜索、机器学习在金融场景中的应用、金融大数据分析等方面有多年的研究和实践经验。


报告题目4:区块链技术促进价值共识与价值流通
报告人:蔡恒进,武汉大学     时间:10:20-10:55


蔡恒进

报告摘要: 

基于通证的区块链技术能将意识片段、创意创新、研究发现等数据通证化,根据时间戳、节点历史等提供确权的可信证据和流通基础。通证化的数据从小范围开始凝结共识,再逐步扩大共识范围,并在流通过程中被赋予价值。


报告人简介:

蔡恒进,武汉大学计算机学院教授、博士生导师,卓尔智联研究院执行院长,Global FinTech Lab专家顾问,CCF区块链专委会通讯委员,Springer Nature期刊《AI and Ethics》编委,中国电子技术标准化研究院评审专家,深圳市信息服务业区块链协会专家导师。


报告题目5:大数据智能驱动金融科技创新

报告人:郑小林,浙江大学      时间:10:55-11:35


郑小林

报告摘要:

大数据驱动了新一代人工智能的发展,大数据智能也推动了金融科技的创新。本次报告重点围绕传统金融面临的挑战,介绍相应的大数据智能解决方案以及实践案例;并简要介绍IJCAI2020 Fintech Session录用论文“Online Portfolio Selection with Cardinality Constraint and Transaction Costs based on Contextual Bandit”相应成果。


报告人简介:

郑小林,浙江大学计算机学院教授、博士生导师,浙江大学人工智能研究所副所长,CCF高级会员,CCF服务计算专委会委员,IEEE高级会员,作为主要骨干获得2018年教育部科技进步二等奖、2014年浙江省科技进步一等奖、2009“中国商业联合会服务业科技创新奖特等奖”、2009年国家级教学成果二等奖。


论坛主持人

李兵

武汉大学计算机学院副院长、教授、博士生导师,武汉大学复杂网络研究中心副主任。武汉市科协副主席,中国计算机学会服务计算专委会副主任,中国电子学会云计算/大数据专家委员会委员,中国人工智能学会不确定性人工智能专委会委员,武汉计算机软件工程学会理事长。


主题论坛五:医疗与养老服务论坛

时  间:2020年8月27日 14:00-16:30

会议室:腾讯会议(688362580)


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论坛介绍

随着新一轮医改和养老产业化的深入开展,我国的健康服务领域呈现新的发展趋势。医疗健康服务逐渐从面向治疗转为面向健康,其服务生态不断丰富,既包括医疗技术颠覆性变革所催生的新型医疗服务,也包括医疗产业布局变化所形成的分级诊疗服务模式。医疗健康服务产业的零售化场景正在成为重要发展方向,养康护医相结合的服务融合模式也必将成为重要着力点。为此,我们邀请了来自医疗、护理,以及长期从事医疗和养老信息化、服务化领域的专家,旨在探讨作为服务新模式的重要支撑,服务计算技术如何与医疗和养老业务深度融合,为用户提供更为便捷高效的服务。


报告题目1:医疗与养老服务需求分析

报告人:刘璘,清华大学  时间:14:10-14:45


刘璘

报告摘要:

报告将围绕针对老龄人口的医疗健康服务,尤其是健康信息服务的迫切需求进行系统分析。充分发挥和利用现有的信息系统和网络基础设施,实现健康服务资源的优化配置,尽可能满足更多老年患者疾病诊疗与健康服务需求。


报告人简介:

刘璘,清华大学软件学院副研究员。CCF软工专委委员,《软件学报》编委,《需求工程》国际期刊副主编。主要从事需求工程与知识工程研究和教学。CPHIMS认证讲师。主研医疗领域科技支撑、北京市科委项目各一项。指导学生获IBM中国高校SOA应用大赛最佳创新奖,“医惠杯”医疗微小化创新大赛二等奖。


报告题目2:人工智能助推儿童医院服务能级

报告人:俞刚,浙江大学医学院    时间:14:45-15:20


俞刚

报告摘要:

智慧医院建设围绕临床应用、医院管理、患者服务、智慧科研四个维度进行。我们初步建立一套支撑国家儿童健康与疾病临床医学研究中心的信息化体系,助推儿童医院的服务能力水平提升。


报告人简介:

俞刚,硕士,高级工程师。现任浙江大学医学院附属儿童医院数据信息部副主任兼信息中心主任。近年来主持了国家重点研发计划,浙江省科技厅,浙江省卫健委科研项目多项,发表国内外杂志论文30篇。主要研究方向:人工智能在儿科临床的应用、儿童医疗健康大数据的利用等。


报告题目3:从健康老龄化视角谈老年患者

报告人:施红, 北京医院老年医学科主任   时间:15:20-15:55


施红

报告摘要:

健康老龄化作为老龄社会的主要目标,不仅体现为寿命长,更重要的是寿命质量的提高,是面对人口老龄化的一项战略目标和对策。报告拟从健康老龄化的视角,就老年患者的照护策略和相关案例和大家分享。


报告人简介:

施红,医学硕士,主任医师,北京医院老年医学科主任,北京医院老年医学及全科医学中心副主任。中国医师协会老年医学科医师分会第二届委员会常委兼总干事;北京医师协会老年医学专科医师分会常务理事;中国女医师协会老年医学专业委员会副主任委员;中国医疗保健国际交流促进会肿瘤内科分会副主任委员;中国老年医学学会血液学分会第一届委员会移植感染学术工作委员会委员


报告题目4:基于西湖模式的医养护实践

报告人:刘彩霞, 浙江医院护理部主任   时间:15:55-16:30


刘彩霞

报告摘要:

 “西湖模式”是浙江医院与杭州西湖区签约,托管西湖区中西医结合医院,形成医联体,建立医院-社区-家庭之间无缝转诊体系的模式。其实行“ 病区医疗托管,门诊重点扶持”做法,开设“三甲医院病房”,集社区康复、医养融合、安宁疗护的有机结合,形成“基层首诊,双向转诊,上下联动”的分级诊疗模式及“医疗机构大手牵小手”的样板。


报告人简介:

刘彩霞,主任护师,硕士生导师,浙江医院护理部主任,本科学历。长期从事临床护理及护理管理工作,主要擅长老年护理、危重症护理等。担任浙江省护理学会消毒供应专业委员会主任委员,浙江省护理学会理事,中华护理学会护理管理专家库成员,中国抗癌协会肿瘤热疗专委会护理专业委员会副主任委员,中国研究型医院学会护理教育专委会委员,中国医学装备协会护理装备与材料分会委员,杭州医学院兼职讲师,浙江中医药大学兼职副教授。


论坛主持人

冯志勇

冯志勇, 天津大学智能与计算学部教授,博士生导师,国家重点研发项目首席科学家,中国计算机学会杰出会员,中国计算机学会理事会第十、十一届理事,中国计算机学会服务计算专委会副主任委员,ACM中国天津分部首任主席,《计算机研究与发展》编委。主持国家重点研发项目、国家863项目、国家自然科学基重点项目等二十多项;在AAAI、IJCAI、CVPR、WWW、ICWS、ICSOC、TSC、计算机学报等发表学术论文200余篇。主要研究领域:服务计算、知识工程等。