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CCF YOCSEF广州成功举办了“面向大数据的智能计算”学术报告会
2016-03-30 阅读量:445 小字

2016年3月28日上午,CCF YOCSEF广州在华南理工大学软件学院学术报告厅举办了一场以“面向大数据的智能计算”为主题的学术报告会。大数据是当前众多领域所共同关注的重点方向,利用大数据在实际需求中所解决的问题普遍具有较大的影响力。“面向大数据的智能计算”这一主题以具有高瞻性的角度,诠释了智能计算在解决优化问题中所产生的强大生命力,表现出了智能计算成为大数据环境下解决大规模问题的有力手段。
    本次报告会以广阔的视角展示了智能计算在大数据环境下的广泛应用和出色功效,我们十分荣幸的请来了墨尔本皇家理工大学的李晓东教授、汕头大学的范衠教授、广东工业大学的刘海林教授和中山大学的王甲海副教授为我们介绍在超高维优化求解、超多目标优化、超复杂组合优化、演化机器人技术等领域的最新研究成果。本次报告会由华南理工大学软件学院教授、博士生导师黄翰教授主持,由华南理工大学软件学院教授、副院长杨晓伟教授做开场讲话。
    开篇是由汕头大学的范衠老师以 “机器人系统的集成智能研究” 为标题的报告,此报告为现场的老师和同学展示了多种模块化生成不同机器人系统的自动设计方法,并视频演示了农业机器人的运行、机器人导航和避障技术以及基于视觉感知的焊接机器人,这是将智能优化应用于现实的生产生活实践中最直接的体现,将在场的各位学生和老师带入神奇的机器人世界。
    之后,墨尔本皇家理工大学的李晓东教授为我们带来题为“Decomposition and Cooperative Coevolution Techniques for Large Scale Global Optimization”的报告,报告以丰富的知识介绍,严谨的理论分析以及多重的实验对比,为大家清楚的说明了大规模优化问题的解决方法。李晓东教授以专业的精神以及哲学性的思考方式介绍在大规模问题中使用较随机分组更有技巧的学习分组方式,使得在场的每一个人都展开了思维的翅膀。
    随后,广东工业大学的刘海林教授带来题为“自适应分区域的进化超多目标优化算法”的报告,超多目标是目前世界上都急待解决的难题,刘海林教授技巧的使用统计设计方法研究解空间,自适应划分为若干个跟研究问题有关的动态变化的子空间的方法,把超多目标优化问题分解为若干个子问题。刘海林教授的报告帮助各位老师和学生以可视化的分析简化问题的复杂性,这种方式启发了听众产生对于复杂问题的思考。
最后中山大学的王甲海副教授为我们带来标题为“单目标和多目标协同演化框架” 的报告,报告提出了一种基于差分演化的新的单/多目标协同演化框架,框架巧妙的利用已有的单目标优化算法来解决多目标问题,为有效解决多目标优化问题提供了新的途径和思路,新框架能够进一步的扩展解决约束和大规模的多目标优化问题,为本次报告画上圆满的句号。
    本次报告会受到了多所高校的师生积极参与,报告会将智能计算与大数据进行了深度的融合,启发听众在此基础上不断进行的思考,有机的将智能计算的多维应用方式与大数据的环境结合在一起,为在场的各位参与人员提供了广阔的思路,使听众从整体的方向理解智能计算的发展和应用方法,启发式的将与会人员带入到新的高度上。本次活动由CCF YOCSEF广州主办,由华南理工大学承办,报告会的执行主席由CCF YOCSEF广州AC委员黄翰教授担任。

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