CCF成都 | 线上学术报告会总结：大数据智能的挑战与解决方案

此次学术报告会由CCF成都分部通过腾讯会议线上举办，邀请了CCF成都分部副主席李天瑞教授介绍大数据智能领域知识和发展挑战。李天瑞教授分享了他们团队近期在大数据智能方面的最新进展，结合具体模型、案例对大数据智能的各方面挑战进行了讲解，提出了解决方案，分析了大数据智能的未来发展趋势。

本报告首先概述了大数据智能的几个主要挑战，包括数据量大、数据不均衡、数据有缺失、标签数据少、数据动态性和不确定性等，并从技术层面和处理流程分别对此进行了详细介绍。

大数据智能的几个主要挑战

接着给出从数据收集、预处理到知识发现的解决策略，强调了数据采集、预处理等在大数据智能中的重要性，并结合介绍了李天瑞教授实验室团队所做的相应工作，例如pcGRBM模型特征学习方法、深度分布式融合网络、深度时空残差网络和多源异构模型等。

pcGRBM模型特征学习方法

深度分布式融合网络

之后介绍了近期在面向大数据智能的工作进展，包括空气质量预测、人口流量预测以及调度优化案例等，并详细介绍了4类调度优化案例，包括城市救护车实时部署优化、城市出租车系统效率分析、实时大规模拼车服务以及基于大数据的城市物流优化。

调度优化案例

最后介绍了大数据智能应用于外卖送餐任务分组、高铁大数据处理、自然语言处理等任务，并重新回顾和强调大数据智能所面对的挑战。

外卖送餐任务分组

智能云审校

此次线上学术报告圆满举办，会议时长为1小时，参会人员达到160人左右。李天瑞教授通过分享、引导和鼓励，调动了参会人员的积极性，大家踊跃提问，形成了浓厚的学术交流氛围。