13:00 签到

13:30 会议开始

议程介绍：张光林副教授，东华大学通信与电子工程系系主任，YOCSEF上海委员

   致    词：丁永生教育部长江学者特聘教授，东华大学信息科学与技术学院院长

13:45 合影

14:00      特邀讲者：王成研究员，同济大学

演讲题目：在线社交网络数据流量建模与网络负载分析

14:20      特邀讲者：韩方副教授，东华大学

      演讲题目：神经元网络放电同步VS神经信息编码效能

14:40      特邀讲者：邵子瑜上海科技大学助理教授

        演讲题目：Complex Engineered Networks：An Optimization Perspective

15:00      特邀讲者：李锋东华大学，计算机科学与技术学院副院长

        演讲题目：智能躯感网中信息处理的关键技术

15:20     特邀讲者：李重博士，东华大学

    演讲题目：Exploiting Traveling Information to Offload Data Forwarding in

Vehicular Networks

15:40     特邀讲者：常姗东华大学讲师

    演讲题目：当隐私遇见移动感知

16:00     特邀讲者：徐跃东复旦大学副研究员

    演讲题目：MuVi: Multi-view Video Aware Transmission Over MIMO Wireless

Systems

16:20   Panel交流：上海市智慧城市建设之我见

主持：田晓华副教授上海交通大学，YOCSEF上海学术秘书，AC委员

18:00-20:00自由交流

报告人简介：

 

特邀讲者王 成

王成，男，现为同济大学高等研究院研究员、嵌入式与服务计算教育部重点实验室专职副主任。主要从事无线通信网络和移动社交网络数据传输协议设计与性能分析方面的研究。在IEEE Transactions系列期刊、重要学术会议ACM MobiHoc、ACM CIKM、IEEE INFOCOM、IEEE ICDCS、IEEE RTSS、IEEE ICRA和IEEE ICNP上共发表及录用37篇论文；获得ACM MobiHoc 2014的唯一最佳论文奖。先后获得CCF优秀博士学位论文奖和上海市优秀博士学位论文奖；入选上海市青年科技启明星计划、教育部新世纪优秀人才支持计划和上海市曙光学者计划；现任国际期刊Ad Hoc & Sensor Wireless Networks编委，入选Frontiers of Computer Science青年AE计划；任上海市计算机学会网络专委会副主任、CCF YOCSEF上海学术委员。

报告提要：近年来，作为典型的 OTT（Over The Top）服务，在线社交网络（Online Social Networks, OSN）的规模正在迅速扩张，其产生的数据流量也在迅猛增长，这使得研究大规模OSN服务对承载网络施加的流量负载成为当下正受到互联网相关产业和研究界高度关注的问题。OSN中的数据传输模式不同于传统网络，其内容分发所产生的流量受到包括用户地理分布、用户社交关系以及分发内容语义等诸多方面的影响，这使得研究OSN流量负载具有独特的挑战性。我们拟从OSN内容分发数据流量的建模着手，解析数据流量的生成机制和时空分布规律，分析网络流量负载在动态环境下的时空分布律；依此为评估当前OSN数据传输系统的性能提供理论指标，为面向OSN服务的承载网络架构优化问题以及数据传输协议改进问题提供理论指导，为探究大规模 OSN 信息传播机理提供理论基础和分析方法。

特邀讲者韩 芳

韩芳，女，副教授。2003年获得北京交通大学学士学位；2006年获得北京交通大学硕士学位；2006年考入北京航空航天大学攻读博士学位，期间赴英国阿伯丁大学访问学习一年，2009年获得博士学位后进入东华大学信息学院自动化系任教。研究方向是生物神经网络的同步动力学和信息动力学，同时对于复杂网络动力学、智能计算和人工智能都有涉及。目前发表SCI、EI检索论文30余篇，主持国家自然科学基金面上项目1项。

报告提要：大脑是由数量巨大的神经元相互连接构成的复杂动态网络，神经元之间通过动作电位传递信息。神经元网络的同步放电的节律行为有着重要的生理意义，研究神经元放电同步与神经元本身特性和网络结构的关系，属于神经动力学问题，而神经元的放电动作究竟表征了什么信息、又是如何表达所携带的信息呢？这又涉及到神经信息编码问题。我们通过两个小的示例对这两类问题的研究方法做初步探讨。

特邀讲者邵子瑜

Dr. Ziyu Shao received the Ph.D. degree in information engineering from The Chinese University of Hong Kong, Shatin, N.T., Hong Kong, in 2010. During 2010-2013, he was a Postdoctoral Fellow at The Chinese University of Hong Kong and a Visiting Scholar at Princeton University. He has been an Assistant Professor with the School of Information Science and Technology at ShanghaiTech University, Shanghai, China since January 2014. He is also an Adjunct Associate Professor with Shenzhen Research Institute at The Chinese University of Hong Kong. He has been invited as the Review and Consulting Expert in Information Technology Commission of Shenzhen Municipal Government since 2012. His research interests include distributed algorithm design, stochastic learning and optimization, data center networking, mobile computing and network coding.

报告提要：Complex engineered networks are everywhere: data center networks, Internet, wireless communication systems, power grids, transportation networks, and more.  These networks have evolved into complex systems with behaviors and characteristics that are beyond the characterizations and predictions possible by the traditional modeling, analysis and design approaches.  In this talk, we will introduce the recent efforts to understand complex engineered networks from an optimization perspective. Our focus is combinatorial problems in complex engineered networks. We will introduce a general framework to guide distributed algorithm design for solving combinatorial network optimization problems. By several case studies, I will show that this simple yet powerful framework can not only provide fresh perspective to existing distributed solutions, but also help us generate new distributed algorithms in various domains with provable performance.

特邀讲者李 锋

李锋，副教授、硕士生导师，计算机科学与技术学院副院长。多年在企业工作，2005年进入东华大学计算机院，主持和参与了多项省部级和企事业项目，发表论文20多篇，SCI EI多篇，编写教材1部，申请发明专利5项，主要研究方向领域为：物联网，嵌入式系统，移动开发，智能仪器仪表和视频图像处理等，所涉及技术有：C#，ARM，FPGA，（Android）等。

报告提要：躯感网是可穿戴的人体状态监控系统，让其具有“智慧”，变成一个智能的身体健康“保健医生”，具有很好的理论研究和应用价值。这中间主要涉及到科研问题很多，其中集中在信息学领域，主要有主要研究无监督学习、特征降维、状态监测，异常状态诊断、学习结果可视化、特征间关联关系分析等。课题将就就此和大家做一些讨论和交流。

特邀讲者李 重

Zhong Li received her Ph.D. degree from the Department of Computer Science, Tongji University, in 2015. Now, she is a lecture in Donghua University. Her research interests include wireless networking, mobile social networks, and vehicular networks.

报告提要：With the increasing dependence on vehicles in people’s daily life, a variety of intelligent vehicular applications emerge. One important problem is how to efficiently forward data in vehicular networks. Nowadays, the development of onboard navigation system provides drivers some traveling route information. Therefore, it gives us an opportunity to utilize the lightweight traveling information to offload the heavy data transmission from base stations in vehicular networks. The main novelty of our approach is to explore the partially shared traveling information of the encountered vehicles for better routing service. We assume that data transmission is carried by vehicles and road side units (RSUs). We first define a concept of space-time approachability which is derived from the lightweight traveling information. It describes the capability of a vehicle to advance messages toward the destination. Then, we design a novel data forwarding algorithm, called approachability-based algorithm, which uses the space-time approachability together with the social community attribute in vehicular networks. We evaluate our approachability-based algorithm on San Francisco Cabspotting and Shanghai Taxi Movement datasets. Results show that, in different scenarios, the approachability-based data forwarding algorithm achieves a better performance than several popular algorithms in vehicular networks.

特邀讲者常姗

常姗，博士，生于1982年。2012年获得西安交通大学博士学位。现任东华大学计算机学院信息技术系讲师。陕西省优秀博士毕业论文获得者（2014），主要在移动计算、安全与隐私保护、自组织网络方向开展工作。近五年在IEEE TPDS、INFOCOM、ACM SenSys、Elsevier JCSS、IEEE TVT等主流国际期刊和会议上发表论文十数篇。主持国家自然科学青年基金1项，研究成果还服务于国家自然基金面上项目2项，上海市科委面上项目2项。担任CCF推荐A类期刊IEEE Transactions on Computers(TOC)，IEEE Transactions on Networking(TON)及 IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems(TPDS)审稿人。2008年作为第八完成人获得国家教育部科技成果二等奖一项。

报告提要：相比传统的传感器网络，移动感知技术具有明显优势，利用已有智能终端的感知和通信能力，无需专门部署大规模静态传感器，部署成本近乎为零；终端的移动特性带来超大时空覆盖，从而较静态部署更容易观察到不可预测的事件。以人为中心的移动感知方式使人类社会行为与信息技术高度融合，从而促成了众多改善人们日常生活的重要应用。例如，利用各类移动终端收集并发布城市空气质量、市场消费价格等信息，或利用移动车辆进行路面坑洞检测等应用。移动感知应用中，由于数据的采集要依赖于由普通用户所携带的移动终端来实现，感知节点的数量规模决定了应用的影响力和结果的统计意义。然而，缺乏对敏感数据的保护，参与节点将难以愿意为应用提供自己的感知数据。因此，移动感知应用中如何有效保护参与者隐私具有重要的研究意义及应用价值。报告分析了感知数据的特征。重点围绕移动感知应用中隐私保护问题，针对数据、身份及位置等信息的隐私保护与身份认证、数据可靠性保障间的矛盾等研究挑战展开论述。

特邀讲者徐跃东

徐跃东, 博士毕业于香港中文大学计算机科学与工程系，硕士毕业于华中科技大学控制科学与工程系，本科毕业于安徽大学自动化系。自2013年9月被聘为复旦大学信息科学与技术学院青年副研究员。2009年11月至2013年7月在法国国家自动化与计算机研究院(INRIA)和香港中文大学从事博士后研究。目前主持国家自然科学青年基金、浦江人才计划项目、复旦大学“卓学”项目等。在国际学术期刊和学术会议上发表相关论文约二十篇，其中包括IEEE/ACM Trans. Netw, IEEE Trans. Multimedia, IEEE Trans. Mobile Comp.，IEEE Infocom等。担任中国计算机学会普适计算专委会委员、网络与数据通信专委会委员。自攻读博士以来，徐跃东博士一直从事通信网络的建模、优化、数据分析与网络经济学研究。

报告提要：Multi-view video is essential for various mobile 3D and immersive applications that can capture scenes from multiple angles for better user perception.However, robust transmission of multi-view video is very challenging in wireless networks owing to high bandwidth demand, low-latency requirement and time-varying channel quality. In this paper, we study the optimal resource allocation problem that streams 3D content with multi-view video coding (MVC) in the emerging Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) WiFi systems. The basic idea is to exploit the channel diversity of multiple antennas and the source coding characteristics so to realize unequal error protection (UEP) against channel errors. To this goal, we develop a nonlinear integer programming framework to perform antenna selection and power allocation, and propose practical algorithms to allocate these resources. We implement a proof-of-concept system, namely MuVi, to evaluate the proposed algorithms based on the software defined radio platform. Extensive experimental results demonstrate the prominent PSNR gain of video frames in our MuVi system. When the channel SNR ranges from $5$dBm to $25$dBm, the PSNR of MuVi outperforms that of the conventional optimal power allocation scheme by $3$dB to $5$dB.

会议组织：

主办：CCF YOCSEF 上海、上海市计算机学会网络专委会（排名不分先后）

承办：东华大学信息科学与技术学院

执行主席：

田晓华，CCF YOCSEF上海学术秘书，AC委员、上海交通大学电子信息与电气工程学院副教授，2010年12月获得美国伊利诺伊理工大学（Illinois Institute of Technology, Chicago）计算机工程博士学位并被授予学生Highest Standards of Academic Achievement奖。获得2012年上海市技术发明二等奖；国际会议IEEE ICNC 2015最佳论文奖（录取率22.5%）；2014年入选上海交通大学SMC-晨星学者奖励计划（B类）。曾担任或正在担任多个重要国际学术会议组织委员会和技术程序委员会委员，包括IEEE INFOCOM 2014-2016，IEEE GLOBECOM 2013-2014，IEEE ICC 2013-2015, IEEE/CIC ICCC 2014-2015，WASA 2012, 2014；曾担任IEEE INFOCOM 2014 Best Demo/Poster评奖委员会委员；担任国际期刊SpingerPlus（SCI）编委（Editorial Board Member），International Journal on Sensor Networks（SIC）Internet of Things特刊客座编委。发表英文专著一部（Springer），发表及录取了SCI/EI国际学术论文60篇，其中IEEE 期刊长文21篇，发表在IEEE/ACM TON，IEEE TPDS，IEEE JSAC，IEEE TMC等著名国际期刊，会议论文39篇，发表在IEEE INFOCOM, ACM MobiHoc, IEEE GLOBECOM, IEEE ICC等国际著名会议。

Email: xitan@sjtu.edu.cn;；电话：13501836760

张光林，CCF YOCSEF上海委员、上海市计算机学会网络专委会副主任，1981年生，现为东华大学信息科学与技术学院副教授、副博导，通信与电子工程系主任。2012年博士毕业于上海交通大学电子工程系，2013年1月至2014年1月在相关中文大学网络编码研究所从事博士后研究，任副研究员。主要研究领域包括无线通信网络、数据中心网络、智能电网，在无线网络容量、车载网络及“白频谱”网络设计等方面取得了一些突破性的研究成果。作为项目负责人主持国家自然科学基金青年项目、上海市教委科研创新项目、上海市教委优青项目、上海市科委国际科技合作项目、教育部中央高校基金项目及东华大学励志计划项目，作为项目研究骨干参与国家自然科学基金面上项目、上海市科委科技创新计划重点项目等。在国内外学术期刊和学术会议上发表相关论文二十余篇，其中包括IEEE JSAC，IEEE TCOM，IEEE TSG, ACM MobiCom等。担任CCF上海分部委员，CCF YOCSEF上海委员，上海市计算机学会青年工作委员会委员，上海市计算机学会网络专委会副主任委员，东华大学青年学者协会秘书等。

Email：glzhang@dhu.edu.cn；电话：13764096938

报名方式：

如参会，请于11月20日前

1. 回执：glzhang@dhu.edu.cn

2. 非YOCSEF报名参会，200元/人

参会回执

交通：

上海市松江区人民北路2999号东华大学二号学院楼226演讲厅。轨道交通9号线至“松江大学城站”站，松江大学城公交站→11路公交车→东华大学站下

联系人：李　重电话：18916305462，

张光林电话：13764096938。