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人机物融合计算技术论坛@CNCC | 数图回看

阅读量:77 2021-10-04 收藏本文

导读当前,计算系统正从信息空间拓展到包含人类社会、信息空间和物理世界的三元世界,人机物三元融合计算成为重要形态。有效协同与融合人机物异质要素,进而构建新型智能计算系统,是解决智能制造、智慧城市、社会治理等国家重大需求的有力支撑。人机物融合计算在理论模型、计算范式、系统架构、支撑平台等方面带来许多新的问题和挑战。CCF数图带你一起回顾CNCC2020相关报告。进入数图,CCF会员免费观看。


报告:【人机物融合系统及其基于能力的资源管理】
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讲者:周兴社 CCF会士,西北工大云计算及其应用技术国家地方联合工程研究中心主任

简介:论述人机物融合系统(HCPS)的6C技术特征以及4化应用特点;给出的人机物融合系统典型领域应用实例;分析人机物资源主要特点及其管理挑战;介绍基于能力的人机物异构异质资源模型及其动态认知实现。


报告:【网络向着人机物融合的网络空间演进】
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讲者:罗军舟 东南大学教授,江苏省网络与信息安全重点实验室主任

简介:互联网深刻改变着人类社会,经过五十年的不断发展,正向着人机物融合的网络空间演进。报告给出人机物融合的网络空间的内涵,深入剖析其呈现出的四个特征:大融合、大数据、智能化和虚拟化。在此基础上,指出当前的热点研究领域,并介绍我们在这些领域所做的研究工作。


报告:【人机物融合的泛在系统软件】
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讲者:黄罡 北京大学软件研究所副所长,操作系统研究中心主任

简介:一方面,云计算、大数据、人工智能、物联网、区块链等人机物融合相关领域的系统软件百花齐放;另一方面,人机物融合系统软件逐步形成云端融合新架构、软件定义新方法、数据资源新要素、自然属性新动能等共性关键挑战和技术。本报告将梳理人机物融合的泛在系统软件发展脉络与技术挑战,探讨其中蕴含的重大技术创新机遇。


报告:【作为软件部件的深度神经网络的质量保障】
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讲者:马晓星 南京大学计算机软件研究所副所长

简介:DNN模型是基于统计的归纳推理的产物,迥异于基于演绎推理的传统程序。如何评估并改进这种新型软件制品在应用环境下的性能成为亟需研究的软件工程问题。本报告讨论我们在此方面的一些观点,并报告我们在面向应用场景的DNN模型性能估计(对应于软件测试)和面向应用场景的DNN模型信心校准(对应于软件调试)方面的工作。


今年CNCC大会主题是“计算赋能加速数字化转型”。今年的特邀嘉宾包括ACM图灵奖获得者JohnHopcroft教授和BarbaraLiskov教授,南加州大学计算机科学系和空间研究所YolandaGil教授,陈维江、冯登国、郭光灿、孙凝晖、王怀民等多位院士,及众多深具业内影响力的专家。


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