王元卓，博士，研究员，博士生导师，中国科学院计算技术研究所大安全方向总师，科研处副处长，大数据分析系统国家工程实验室，开放知识计算研究方向负责人。新工科联盟大数据与智能计算工作委员会主任，中国计算机学会杰出会员，中国计算机学会大数据专家委员会常务委员、大数据教材编委会委员。主要研究方向：大数据分析、开放知识网络计算、社交网络演化分析曾获得国家科技进步二等奖、北京市技术发明二等奖、并入选了北京市科技新星人才计划和中科院青年促进会人才计划。

报告题目：大数据专业建设与人才培养

报告简介：报告首先剖析了当前大数据及人工智能岗位人才需求的特点，和企业大数据人才现状和迫切问题。并从大数据专业建设、教学平台和教育生态等方面分析了面临的挑战。报告将着重介绍信息技术领域新工科联盟成立了大数据与智能计算工作委员会在大数据教材体系建设、专业体系建设、创新型学院建设、创新型基地建设和评价与竞赛等方面开展的一系列工作。最后，介绍推动大数据专业建设与人才培养的9个方面的系统化方案。

李静远，博士，阿里云计算有限公司科研技术合作总监，主持国家自然科学基金等项目多项，发表学术论文40余篇，授权发明专利10多项，出版专著2部。获钱伟长中文信息处理科学技术一等奖、北京市科学技术二等奖、中国电子学会技术发明二等奖。

报告题目：大数据产教研融合实践

报告简介：产业界目前十分重视在大数据产业、教育、研究三维度的融合与创新，积极投身于CCF大数据专家委员会教育工作组，及新工科产学研联盟的产教研一体化实践。本次报告给出我们在大数据产教融合的整体框架性工作思路，并具体介绍和高校和地方政府成立产教研中心、与高校联合撰写教材并走进大学课堂的具体案例。

王国胤教授，1970年3月出生于重庆，重庆邮电大学研究生院院长、大数据智能计算示范型国家国际科技合作基地主任、计算智能重庆市重点实验室主任、大数据智能研究院院长。是教育部“长江学者”特聘教授，中组部“万人计划”科技创新领军人才，人社部“新世纪百千万人才工程”国家级人选，国家重点研发计划项目首席科学家，重庆市首席专家工作室首席专家。担任国际粗糙集学会(IRSS)指导委员会主席、中国人工智能学会(CAAI)副理事长、中国计算机学会(CCF)理事，是IRSS Fellow、IEEE Senior Member、CAAI会士、CCF杰出会员，是《Trans. on Rough Sets》、《计算机学报》等10余种期刊编委。带领的教学科研团队分别评为“国家级教学团队”和“重庆高校创新团队”。获国家级高等教育教学成果二等奖、重庆市自然科学一等奖、重庆市教学成果一等奖等教学科研成果奖励7项。

报告题目：大数据创新人才培养的探索与实践

报告简介：随着云计算、大数据、互联网+、人工智能等新技术的发展，数据采集、传输、存储与计算处理的能力得到了极大提升，人类社会正在从信息时代进入大数据时代和智能时代。在这样一个社会转型发展的变革时期，如何建设适应社会发展需求的计算机专业、大数据专业和智能专业，建设相应的专业课程体系与核心课程，培养社会发展大量急需的专业人才，成为了教育教学改革的重大问题。结合重庆邮电大学的办学思路与人才培养定位，本报告将对重庆邮电大学的计算机、大数据与智能专业建设、课程体系建设、核心课程建设、创新人才培养等几个方面进行介绍，探讨大数据创新人才培养的相关问题。

王崇骏，博士、教授、博导，任职于南京大学计算机科学与技术系及南京大学软件新技术国家重点实验室，现任南京大学计算机应用研究所副所长、南京大学中德HPI研究院副院长。研究兴趣是自主智能与群体智能、复杂网络分析、大数据分析及智能系统等，近五年发表论文50余篇、出版专著2部。截至2017年底，主持和参与包括国家重点研发项目、973、发改委4G专项、工信部产业化基金、国家自然科学基金、国家社会科学基金、省自然科学基金及支撑计划在内的国家及省部级基金与企事业资助项目50余项。在教育医疗类惠民行业、优政兴业类政府领域、互联网新经济领域有30余项科研成果获得产品化和商品化推广。

报告题目：新工科背景下有关大数据教学的一些探讨

报告简介：出于对大数据价值期望和行业赋能的共同追求，社会各界都对大数据报以了极大的兴趣、热情和期盼，而大数据价值实现路径所涉及到的数据思维、技术思维、应用思维也暗合新工科建设之“多学科交叉与跨界整合”特征。本报告围绕大数据系统建设涉及到的“数据渠道梳理、数据基础实施、应用基础实施、跨域应用开发”这一主线复盘在新工科建设背景下的大数据课程体系、培养方案、系列教材和实施案例，并以创新驱动的的新金融为切入口，探讨行业赋能驱动的产教融合思路和路径。

崔江涛，西安电子科技大学计算机科学与技术学院院长、教授、陕西省教学名师、国家级实验教学示范中心主任。中国计算机学会高级会员、教育工委委员，陕西省计算机教育学会副理事长，中国工程教育专业认证协会计算机类专业认证专家。

报告题目：工程教育新模式下的持续改进机制探索与实践

报告简介：新工科人才培养需要紧密结合产业需求和技术发展。西电计算机专业是全国最早践行工程教育专业认证的高校之一，也是最早通过新标准工程教育认证的高校，在国内工程教育认证和实践体系建设方面具有重要的影响。通过构建持续改进教学模式，专业面向行业需求在2016年开设了大数据技术方向。报告将介绍我们在工程教育认证核心理念方面的实践，包括产出导向的教学体系设计与实施、多样化的达成度评价与分析等，重点介绍教学质量监控与持续改进机制构建方面的探索。

博士，华中科技大学教授、博士生导师，长江学者特聘教授，国家杰出青年基金获得者，国家“万人计划”科技创新领军人才。中国计算机学会会士，华中科技大学“服务计算技术与系统教育部重点实验室”主任。国务院特殊津贴专家、国务院学位委员会第六、七届学科评议组成员、第六、七届教育部科学技术委员会信息学部委员、副主任委员。973 计划“计算系统虚拟化基础理论与方法研究”、“云计算安全的基础理论和方法研究”首席科学家、教育部重大专项“中国教育科研网格ChinaGrid”计划的专家组组长、“十三五”“云计算与大数据”国家重点研发计划专家组副组长。中国计算机学会常务理事、湖北省计算机学会理事长。教育部“长江学者和创新团队发展计划”创新团队学术带头人。获国家科技进步二等奖2 项、国家发明二等奖1 项、国家自然科学四等奖1 项、教育部科技进步/ 技术发明一等奖3 项、湖北省科技进步/ 技术发明一等奖2 项。主要研究领域为计算机体系结构、并行与分布式处理等。

王元卓，博士，研究员，博士生导师，中国科学院计算技术研究所大安全方向总师，科研处副处长，大数据分析系统国家工程实验室，开放知识计算研究方向负责人。新工科联盟大数据与智能计算工作委员会主任，中国计算机学会杰出会员，中国计算机学会大数据专家委员会常务委员、大数据教材编委会委员。主要研究方向：大数据分析、开放知识网络计算、社交网络演化分析曾获得国家科技进步二等奖、北京市技术发明二等奖、并入选了北京市科技新星人才计划和中科院青年促进会人才计划。

高新波，博士，教授，综合业务网理论及关键技术国家重点实验室主任，国家万人计划科技创新领军人才，新世纪百千万人才工程国家级人选，国家杰出青年科学基金获得者，教育部长江学者特聘教授，科技部重点领域创新团队负责人、教育部创新团队负责人。IET Fellow、CIE Fellow、IEEE高级会员、中国图象图形学学会常务理事、中国计算机学会理事。主要从事计算机视觉机器学习等领域的研究和教学工作，获国家自然科学二等奖1项、省部级科学技术一等奖3项。

报告题目：机器大数据 vs. 人类小数据

报告简介：随着深度学习研究的不断深入，人工智能技术得以迅猛发展。新的深度神经网络结构不断涌现，对训练大数据的需求也不断提升，因此媒体上产生了“第一批被人工智能累死的人”的相关报道。目前，机器智能需要大数据和人类智慧需要小数据之间形成了鲜明的对比。为此，本报告重点介绍如何通过人机混合产生增强智能，并尝试解决机器大数据与人类小数据之间的矛盾。

西安交通大学数学与统计学院教授，博导。曾赴香港理工大学，Essex大学与卡内基梅隆大学进行学术访问与合作。共接收/发表论文50余篇，其中包括TPAMI, TIP, TKDE, TNNLS, TSMCB, PR等国际期刊与ICML, NIPS, CVPR, ICCV, ECCV, AAAI, ICJCAI, ACM MM等国际会议论文。担任ICML,NIPS等会议程序委员会委员,AAAI2016高级程序委员会委员。曾获陕西省青年科技奖，陕西省优秀博士论文奖，入选首批西安交通大学青年拔尖人才计划。目前主要聚焦于自步学习、误差建模、张量稀疏性等机器学习相关方向的研究。

报告题目：误差建模原理

报告简介：传统机器学习主要关注于确定性信息的建模，而在复杂场景下，机器学习方法容易出现对数据噪音的鲁棒性问题，而该鲁棒性问题与误差函数的选择紧密相关。本次报告聚焦于如何针对包含复杂噪音数据进行误差建模的鲁棒机器学习原理。这一原理对在线视频处理、医学图像恢复等问题，已体现出个性化的应用优势，该原理亦有希望能够引导出更多有趣的机器学习相关应用与发现。

郑伟诗博士，中山大学数据科学与计算机学院教授。他主要面向大规模智能视频监控，展开视频图像信息与信号的处理研究，并开展大规模机器学习的算法和理论研究。他目前的主要研究应用领域是：视频监控下的行人身份识别与行为信息理解。面向大规模监控网络下的行人追踪问题，他在国内外较早和持续开展跨视域行人重识别的研究，发表一系列以跨视域度量学习为主线的研究工作，他提出的基于相对比较思想建模思路在行人重识别中被广泛深入研究。他已发表100余篇主要学术论文，其中70余篇发表在图像识别和模式分类IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TNN、PR、IEEE TCSVT、IEEE TSMC-B等国际主流权威期刊和ICCV、CVPR、AAAI、IJCAI等计算机学会推荐A类国际学术会议。担任Pattern Recognition等期刊的编委，担任AVSS 2012、ICPR 2018、BMVC 2018 Area Chair/Associate Editor等。获国家优秀青年科学基金、英国皇家学会牛顿高级学者基金、广东省自然科学杰出青年基金和广东省创新领军人才项目支持。

报告题目：行人重识别的若干难点问题

报告简介：为了在大范围多摄像机网络下实现行人连续追踪，过去多年以来，行人重识别得到了广泛和深入的发展，现有方法已经在许多标志性的数据库上达到非常高的识别率效果。然而，行人重识别在实际中仍然面临大量开放性难题，包括低分辨率、遮挡、跨模态、少量类标问题等。这个报告将关注这几方面的研究发展以及汇报我们在这几方面的工作和进展。

赫然博士，中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室研究员，中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心年轻骨干。2010年至今，在模式识别国家重点实验室任助理研究员、副研究员、项目研究员、研究员；2017年至今,担任中国科学院大学人工智能技术学院模式识别教研室副主任。从事模式识别应用基础理论研究，并应用到生物特征识别和智能视频监控，在面智慧城市监管需求的系统平台上取得成功应用，取得一定经济效益。近期主要聚焦在生成式深度学习以及大规模图像生成中遇到的瓶颈问题，展开图像模式分析基础理论研究。出版信息理论学习专著1部；在IEEE TPAMI、TIP、TIFS、TNNLS、TKDE、TBD、TSMCS等权威国际期刊以及NIPS、ICCV、CVPR、IJCAI、AAAI、SIGIR、ACM MM等权威国际会议发表论文130篇，研究工作获得国家自然科学基金优秀青年科学基金资助。

报告题目：真实高维图像生成(Photo-realistic high-dimensional image generation)

报告简介：生成真实的高维清晰图像是机器学习的长期研究目标,也是人工智能的前沿研究方向。本报告将在生成式深度学习理论和方法（胶囊模型、变分自编码机和生成对抗网络等）综述的基础上，以人脸图像生成和条件生成为主线，介绍图像生成的基础内容和最新研究进展，具体报告内容包括全光函数、视觉拓扑优先、生成式模型、身份保持损失，以及1024*1204人脸图像生成、人脸图像旋转和超分、表情生成等。

冯巍，复旦大学电子工程系博士，爱奇艺技术产品中心研究员。在图像/视频处理领域有着丰富的理论知识和项目经验。目前主要的工作内容包括图像视频增强算法、多媒体智能分析算法、增强现实算法等。在加入爱奇艺前，曾在英特尔移动和通信事业部从事Android操作系统、视频编解码等相关工作开发。 

报告题目：爱奇艺ZoomAI视频增强技术

报告简介：现阶段用户对于视频质量的要求越来越高，爱奇艺需要对旗下海量的数字图片和视频资源进行增强以满足用户需求。ZoomAI是一个完整的图像/视频增强解决方案，包括视频超分辨率，去噪，色彩增强，帧率转换等工具，包含了多种自研的基于海量训练数据的深度学习模型与传统模型。针对移动端和VR场景，我们还开发了轻量级ZoomAI，并成功集成在相关产品中，用于实时增强所播放的视频。现阶段，ZoomAI的使用场景包括：1080p视频转4k，老旧视频修复，短视频封面图增强，移动端和VR端的视频增强等。

钱晨，商汤科技研发总监，本科毕业于清华交叉信息研究院软件科学实验班（姚班），硕士毕业于香港中文大学。正带领团队负责 2D 与 3D 的人脸、人体、手势，视线等相关领域研究。曾任 Google 山景城总部软件工程师，期间组织了华人googler技术论坛。在CVPR，AAAI，ECCV，IJCA等顶级会议期刊上发表过多篇论文，包括两篇Oral与一篇Spotlight；带领团队在Megaface挑战中获得人脸辨别与认证两项第一。

报告题目：计算机视觉大数据的技术发展与应用

报告简介：商汤在计算机视觉的落地化方面做了很多探索。数据作为计算机视觉算法的三大支柱之一起着非常重要的作用。然而在商业化中大规模使用以及合理利用数据都面临着很多挑战。这次报告会介绍商汤在一些问题中合理使用大数据的相关技术以及应用。

王涛 博士，爱奇艺公司资深科学家，中国计算机学会（CCF）理事，杰出会员，计算机视觉专委会副主任，YOCSEF荣誉委员，全国信标委计算机视觉标准组副组长。2003年博士毕业于清华大学计算机系后，加入英特尔中国研究院，任高级研究员。2014年加入爱奇艺公司，主要从事多媒体智能分析，计算机视觉、模式识别、虚拟现实、数据挖掘、AI视频云。区块链等相关技术的研究，领导并参与了爱奇艺随视购、视频拆条、视频审核、以图搜剧、对白搜索、场景看点、音频水印、VR渲染直播、版权、公益区块链等项目。在IJCV、CVPR、ACM MMSJ、ACM Multimedia等国际期刊和会议上发表论文六十余篇，申请三十多项专利，翻译《软件优化技术》著作一本。

薛建儒，2003年毕业于西安交通大学，博士，教授，博士生导师，入选教育部新世纪优秀人才，获陕西省青年科技奖、陕西省青年突击手等奖项,于入选2015年度长江学者特聘教授。研究方向模式识别与智能系统。计算机视觉与模式识别；图像/视频处理与编码技术；机器学习与智能计算。作为主持人或主要研究者承担国家重点基础研究(973)、国家自然科学基金重点、国家重点科技攻关、国家863、国防基础预研、国际合作等科研项目30余项。获国家发明二等奖1项(排名第四)，合作出版英文专著1部。发表国内外期刊和国际会议论文30余篇，其中国际期刊4篇，国际会议20余篇。获发明专利7项，获软件著作权2项。近5年国际学术会议特邀报告3次，组织和参与组织国际会议7次。

Issei Fujishiro is Chief Professor of the Center for Information and Computer Science, Graduate School of Science and Technology, Keio University, Yokohama. He received his Doctor of Science in information sciences from the University of Tokyo in 1988. His research interests include graphical modeling paradigms, applied visualization design, and smart multi-modal ambient media. He has been serving on the steering committee for IEEE SciVis and IEEE PacificVis and the editorial board for IEEE TVCG (1999 to 2003, 2018 to date) , Elsevier Computers & Graphics (2003-2013), and Elsevier Journal of Visual Informatics (2016 to date). He was a guest editor for IEEE CG&A (Vol. 35, No. 6, 2015 and Vol. 28, No. 5, 2008). He served as a Chair/Co-Chair for PacificVAST 2018, CGI 2017, TopoInVis 2017, ACM VRCAI 2015, PacificVis 2014, Cyberworlds 2013, and IEEE SMI 2006 and served as a Program/Paper Co-Chair for Cyberworlds 2019, SciVis 2018, VRCAI 2014, PacificVis 2008, and Volume Graphics 2005/2003. He is a member of Science Council of Japan.

报告题目：Visual Exploration of Big Data in Astrophysics

报告简介：Astrophysics can be regarded as the ultimate remote sensing because no one can travel to see real heavenly bodies located far from the Earth. The only option for astronomers is to observe and study a variety of signals emanating from the distant bodies. This might lead to their enthusiasm for data visualization, compared to ones in other disciplines. Indeed, astrophysics relies heavily on the values of observed data visualization and analysis. In this talk, an overview of the latest research results from our collaborative research projects with astronomers will be given, including asymmetric biclustering of multivariate data for correlated subspace mining and its application to supernovae categorization, TimeTubes for visually extracting feature polarization variations from long-sequences of observed blazar datasets, and aflak as a novel visual programming environment to conduct fine-grained transformations, filtering and visual analyses on multispectral astrophysical observations.

袁晓如 北京大学信息科学与技术学院研究员，博士生导师，机器感知与智能教育部重点实验室副主任，大数据分析与应用国家工程实验室常务副主任。2008年初在北京大学建立可视化与可视分析实验室，研究方向包括复杂流场数据可视化，高维／时空数据，交通、社会媒体数据的分析，可视化的快速构建方法。高动态范围可视化的工作获得2005年IEEEVIS大会最佳应用论文奖。2013年来指导实验室团队10余次在IEEEVAST可视化分析挑战赛中获奖。2018年获日本大川助成奖。数十次担任IEEE VIS、EuroVis和IEEE PacificVis等国际可视化会议程序委员会委员，2017年 IEEE VIS大会论文主席（SciVis）。创建中国可视化与可视分析（ChinaVis）大会。担任《中国计算机学会通讯》专题主编，《计算机辅助设计与图形学学报》，Journal of Visualization (Springer)等国内外期刊编委。中国计算学会理事，杰出会员，杰出讲者。中国计算机学会大数据专家委员会委员。中国图象图形学学会理事、可视化与可视分析专业委员会主任。

报告题目：以地图为隐喻的可视化方法研究

报告简介：可视分析是对大数据进行分析的一种有效手段，日益受到重视。作为可视化中极有代表性的一种方法，地图是人类概括和符号化所在地理空间和现象的有效手段。自从石器时代，人类开始制作地图。在此，我们将讨论通过数据绘制各类语意地图的案例，同时，我们将进一步讨论超越普通现实物理空间，以科学观测数据、高维数据、网络安全、社交媒体等数据为对象，对于虚拟网络空间开展的以地图为隐喻的可视化研究。

朱庆，博士，西南交通大学地球科学与环境工程学院教授委员会主任，教育部长江学者特聘教授，新世纪百千万人才工程国家级人选，国家测绘地理信息局科技领军人才，四川省测绘地理信息科学技术委员会副主任，国际数字地球学会中国国家委员会虚拟地理环境专业委员会副主任，中国地理信息产业协会理论与方法工作委员会副主任，四川省减灾委员会专家委副主任。长期从事地球空间信息学的研究与教学工作，在数字高程模型、三维地理信息系统和虚拟地理环境等方面做了基础性和开拓性工作，研究成果获得广泛应用。

报告题目：全空间增强现实可视化引擎

报告简介：针对智慧城市对人机物三元空间融合的多模态时空大数据探索性分析重大需求，充分考虑人类空间认知规律和人工智能与增强现实等新型信息通信技术的特点，介绍了数据（多源异构、高维、动态）-环境（复杂的存算绘环境与多粒度分析模型）-任务（需求多样化、多层次、模糊）一体化的全空间增强现实可视化引擎，提出了以空间思维为中枢的“超级大脑”概念，定义了语义级视觉变量，建立了任务感知的自适应可视化机制，并结合智能设施管理与公共安全应急响应等典型应用案例探讨了其潜在应用价值。

巫英才是浙江大学CAD&CG国家重点实验室百人计划研究员、博士生导师，担任浙江大学计算机科学与技术学院院长助理，并担任中国图象图形学学会人机交互专委会副主任。他的主要研究方向是信息可视化、可视分析和人机交互。他2009年从香港科技大学获得计算机科学博士学位，2010年5月到2012年3月在加州大学戴维斯分校从事博士后研究工作，2012年5月至2015年1月在微软亚洲研究院任研究员。他迄今为止已经在国际会议和期刊发表学术论文60余篇。他的两篇学术论文分别在2009和2014年的可视化顶级权威会议（IEEE VIS）上获得了最佳论文提名，一篇学术论文获得2016年亚太可视化年会（IEEE Pacific Visualization）最佳论文提名。他目前主持国家自然科学基金青年项目1项、国际（地区）合作与交流项目1项、重点支持项目1项，以及科技部重点研发专项课题1项和浙江省自然科学基金杰出青年科学项目1项。他是亚太可视化年会IEEE Pacific Visualization 2017、中国可视化年会ChinaVis 2016和2017等的论文主席。

报告题目：城市大数据可视分析

报告简介：随着城市化的高速发展，城市所产生的数据呈现爆炸性增长的趋势，产生了城市大数据，对这种数据进行有效的分析是建设智慧城市的核心，有着非常广阔的商业场景、研究价值和应用的前景。但是城市大数据有着多源、海量和高维等特点，使得对这种数据进行分析和推理非常困难。可视分析通过提供交互的人机界面，结合自动的数据挖掘算法与人的直觉、经验和知识，辅助进行数据的分析、推理和决策，是城市大数据分析的一种重要手段。本报告首先简要介绍城市大数据和可视分析的基本理念和方法，报告国内外的最新进展及其未来的展望，并通过城市选址与规划等多个案例介绍相关领域的工作。

曹楠博士，同济大学教授，博士生导师，同济大学 “智能大数据可视化实验室” 主任。曹楠毕业自香港科技大学并获得计算机博士学位。加入同济前，曹楠曾担任美国 IBM 沃森研究院研究员以及IBM全球可视化及图形学会共同主席。他在IBM 研究部门工作的近十年中，曾获得IBM杰出技术成就奖、IBM 杰出研究成就奖、以及多项 IBM创新成就奖。曹楠主要研究方向是大数据分析及可视化，其研究成果涵盖了数据可视化、数据挖掘、机器学习、及人机交互多个技术层面，并被应用在信息安全、智慧城市、健康医疗、智能设计等众多应用领域。曹楠累计在数据科学领域的重要国际学术期刊及会议上发表论文60余篇，累计申请专利近40项，曾获得ACM智能用户界面国际大会（ACM IUI）最佳论文奖、IEEE 国际可视化分析大会（IEEE VAST） 最佳论文提名奖，“微软最有价值专家” 称号，“ACM上海新星奖”，以及 香港科技大学工学院 “杰出博士研究奖”。他曾担任 IEEE VAST、AAAI、IJCAI、SDM等可视化、人工智能、及数据挖掘领域诸多顶级国际学术会议的程序委员会委员，以及重要学术期刊（例如，IEEE TMM， ACM TIIS，ACM TIST）的客座编委。

报告题目：基于智能可视化的电子病历分析及辅助诊疗技术

报告简介：随着电子病历系统在医院的的日益普及，越来越多的电子病历数据正日益受到医疗及分析人员的关注。这些数据完整的记录了病人的既往病史，诊断方案及相应结果，为基于人工智能的辅助诊疗提供了丰富的训练数据。在这个报告中，我们将回顾智能可视化技术在智慧医疗领域的应用及数十年的发展，以及报告人团队在该领域所作出的一系列成果与技术。

张卓作为天眼产品创始人，组建带领团队将360原本自身信息安全防护的技术理念用于打造高级威胁检测产品，并成功推向市场，为政府，企业，事业单位发现多起高级攻击事件。长期耕耘在安全研发，大数据威胁分析，可视化与可视分析等技术领域，Blackhat会议讲者，IEEE Vast Challeange 杰出奖项获得者，译有《数据驱动安全》一书，发明专利10+项。

报告题目：安全与可视化结合创造新的活力

报告简介：作者结合工作经验，介绍360企业安全如何将信息可视化，可视分析与自有产品和业务结合，爆发出强大生命力。给客户带来更多的价值。随着大数据时代的到来，安全数据也日益复杂，对于可视化的刚需变得急切，作者从工业界角度也分享一些经验，和大家互相交流。

袁晓如 北京大学信息科学与技术学院研究员，博士生导师，机器感知与智能教育部重点实验室副主任，大数据分析与应用国家工程实验室常务副主任。2008年初在北京大学建立可视化与可视分析实验室，研究方向包括复杂流场数据可视化，高维／时空数据，交通、社会媒体数据的分析，可视化的快速构建方法。高动态范围可视化的工作获得2005年IEEEVIS大会最佳应用论文奖。2013年来指导实验室团队10余次在IEEEVAST可视化分析挑战赛中获奖。2018年获日本大川助成奖。数十次担任IEEE VIS、EuroVis和IEEE PacificVis等国际可视化会议程序委员会委员，2017年 IEEE VIS大会论文主席（SciVis）。创建中国可视化与可视分析（ChinaVis）大会。担任《中国计算机学会通讯》专题主编，《计算机辅助设计与图形学学报》，Journal of Visualization (Springer)等国内外期刊编委。中国计算学会理事，杰出会员，杰出讲者。中国计算机学会大数据专家委员会委员。中国图象图形学学会理事、可视化与可视分析专业委员会主任。

权义宁，西安电子科技大学计算机学院副教授，密码学博士，硕士研究生导师, 西安电子科技大学计算机学院网络工程系主任。中国计算机学会（CCF）高级会员，中国密码学会会员，ACM会员。1997年7月本科毕业于西安电子科技大学计算机及应用专业，2010年3月在西安电子科技大学密码学专业获得密码学博士学位，2012年12月-2013年12月受国家留学基金委资助在美国密歇根州韦恩州立大学做访问学者。

     主要研究方向是网络安全、大数据分析、机器学习与可视化。目前主要从事协议并行加速与虚拟化、社交网络大数据分析、大数据可视分析、云计算安全和信任模型等方面的研究。主持完成省自然基金1项；主持完成国家“863计划”子课题1项，主持在研和完成横向科研项目10余项。申请专利3项，已经授权2项。近年来在通信学报、西安电子科技大学学报等国内学术期刊和国际会议上发表文章30余篇，其中SCI/EI检索20多篇。

刘超，360大数据中心、智能工程部、系统部负责人，负责集团数据治理、大数据平台构建等工作，通过大数据技术的实践，有效提升了数据在业务层面的应用价值。作为国内大数据和人工智能技术的早期实践者，有超过8年的大数据及人工智能相关领域研发经验，11年技术管理经验，在数据建模、数据安全、数据质量、数据集成、可视化分析、智能分析以及分布式计算、存储等方面积累了丰富的经验。

报告题目：大数据时代的安全之道

报告摘要：大数据时代的今天，数据在产品体验、业务优化、商业决策、广告等等领域应用广泛，业务应用粒度越来越颗粒化，数据价值也体现的淋淋尽致，数据应用相关的数据可视化、数据共享、人工智能、智能挖掘等技术也蓬勃发展，由数据应用带来的安全挑战越来越大，如何合理使用数据？如何符合GDPR、互联网安全法等要求的同时提升数据生产关系地位？

刘家佳，现任西安电子科技大学网络与信息安全学院，教授，博士生导师，物联网与云计算安全学科方向负责人。西安电子科技大学首批华山学者菁英人才，综合业务网理论与关键技术国家重点实验室核心人员，国家重点研发计划“物联网与智慧城市”重点专项核心专家库成员，国家信息技术安全技术研究中心特聘专家。主要研究领域包括无线和移动自组织网络，物联网安全，移动/边缘/云计算与存储，D2D、超密网和5G，性能建模、评估和优化，物理层安全等。在IEEE JSAC、TWC、TON、TCOM、TVT、Communications Surveys & Tutorials、Wireless Communications Magazine、Communications Magazine、INFOCOM、MobiHoc等国际主流期刊或会议上发表论文一百余篇，授权技术发明专利3项及国防专利1项。

获得国际学术奖励十余项：关于两跳移动中继网络基本性能的理论解析模型，获评2012年度丹羽保次郎记念论文奖；2012年获中国优秀自费留学生奖（日本选区ICT领域唯一获奖人）；2012年获藤野先生纪念奖（共5人入选）；2013年获日本东北大学校长奖；2016年获IEEE通信领域旗舰会议GLOBECOM最佳论文奖；2012年和2014年两次获IEEE无线通信与网络会议WCNC最佳论文奖；2018年获IEEE IC-NIDC最佳论文奖；分层无线网络组网理论与方法获2016年度陕西高等学校科学技术一等奖；2017年当选IEEE通信协会亚太杰出青年学者（IEEE Asia-Pacific Outstanding Young Researcher Award，西部唯一）；2017年荣获IEEE TVT TOP Editor Award。

现任中国计算机学会物联网专委会委员，IEEE高级会员，IEEE通信协会自组织和传感网络技术委员会(IEEE AHSN TC)秘书长，IEEE ComSoc Distinguished Lecturer（该荣誉最年轻获得者；目前国内共有三位，另两位在清华和北大），Editors for IEEE Transactions on Wireless Communications (May 2018-present)，Editor for IEEE Network（2015.7月-至今），Associate Editor for IEEE Transactions on Computers (2015.10月-2017.07月)，Associate Editor for IEEE Transactions on Vehicular Technology（2016.1月-至今），Associate Editor for Wiley Security and Privacy (2017.7-至今)，IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing、IEEE Internet of Things Journal等国际主流期刊Guest Editor，担任国际学术会议GLOBECOM 2017，ICC2018，ICC2019, ICCC 2019等研讨会共同主席。担任日本学术振兴会（JSPS）特别研究员(2012.4-2014.3)，日本国家信息与通信技术研究所（NICT）客座研究员(Rank A, 2016.4-2017.1)。担任IEEE COMSOC无线通信、自组织和传感器网络、卫星和空间通信、通信质量和可靠性等多个技术委员会委员，是WCNC、WCSP、ICCC、WASA、ICCVE、ICACCI、CHINACOM、CWSN等20多个国际会议程序委员。在IEEE GLOBECOM 2017、IEEE ICC 2016、IEEE ICCC 2015等国际会议及东京电机大学等知名高校做Keynote、Tutorial等报告10余次。

报告题目：物联网安全现状与发展建议

报告摘要：万物互联的时代，物联网在给我们的生活带来巨大便利的同时，也带来了巨大的安全风险。智能摄像头、智能路由器、智能网联汽车、智能家居、可穿戴设备、智能机器人等，涵盖人类生活的各个方面，都有可能被黑客攻击和利用。汽车产业的电动化、智能化、网联化趋势愈发凸显，发展智能网联汽车也逐步成为共识，无人驾驶技术正引导全球汽车产业进行深刻变革。智能网联汽车技术从平台到终端都面临安全威胁，对平台系统，黑客可以利用身份认证进行仿冒，利用操作系统漏洞、中间件漏洞，进行web渗透、数据库入侵，拿到控制权限，从云端发送指令，进而控制大批量设备；在网络传输层面，黑客利用最多的就是中间人攻击，部署伪基站、捕获传输数据包、监听信息、破解加密通信、入侵运营商网络等等；终端层面，其攻击效果更为明显，攻击手段也更为丰富，横向的攻击很难防御，包括加密芯片的破解、修改启动程序、修改硬件、固件的提取与逆向等等。

秦拯，计算机软件与理论专业博士，管理科学与工程博士后，现为湖南大学信息科学与工程学院教授，博士生导师，副院长，兼大数据与行业应用研究中心主任，大数据研究与应用湖南省重点实验室主任，网络身份认证与数据安全湖南省工程实验室副主任。他是中国工程教育专业认证专家、中国计算机学会大数据专委会委员、中国人工智能学会智能服务专委会委员、湖南省网络安全与信息化专家委员会委员等，是IEEE高级会员、湖南机器人产业协会副会长、湖南省珠心算学会副会长。

报告题目：云环境下位置大数据隐私保护与安全搜索方法

报告摘要：云计算是大数据的基础设施，为大数据提供了重要的数据存储和计算服务环境。非结构化数据是大数据的重要类型和存储形式，团队以云计算为背景，研究云环境下非结构化加密大数据查询的隐私保护问题、多用户LBS查询的隐私保护问题以及轨迹中相关性隐私保护问题，近年来分别提出了隐私保护的安全查询索引结构，多数据拥有者模型下安全、灵活和高效的安全查询技术、多数据拥有者模型下查询细粒度授权的安全查询技术，云安全查询问题中的查询结果完整性和正确性验证协议，云环境下多用户隐私保护的LBS查询策略，轨迹内时间相关性隐私保护技术以及轨迹间空间相关性隐私保护技术。

单征，数学工程与先进计算国家重点实验室，博士，教授，博导。获省部级科技进步一等奖2项，二等奖6项，教学成果二等奖1项，中国计算机学会CNCC技术创新大奖1项，河南省自然科学优秀论文一等奖1项。任国防部和中国军网网络安全顾问，CCF高性能专委会委员， 中国计算机学会郑州分部主席。研究方向：先进计算、网络安全。

报告题目：从大数据视角认知软件——软件基因技术

报告摘要：截至今日，人类制造的软件种类、数目已难以尽数。如何认知纷繁复杂的各类软件，进而分析利用，成为困扰产业界和学术界的问题之一。“软件基因”利用大数据领域的相关技术，从历史沿革、衍生进化、关联分析的视角，站在微观维度，精准深入分析软件，为解决上述问题提供了一个全新有效的思路。

穆鸿，360集团副总裁，360集团IOT业务总负责人，主导集团IOT业务整体规划和团队管理工作，致力于推动IoT在智能家庭、城市安全等领域的应用，包括产品、服务和解决方案。同时作为集团技术中场负责人，负责大数据、云计算、人工智能以及区块链等平台研发和应用，服务集团互联网业务同时为生态和合作伙伴赋能。  

秦拯，计算机软件与理论专业博士，管理科学与工程博士后，现为湖南大学信息科学与工程学院教授，博士生导师，副院长，兼大数据与行业应用研究中心主任，大数据研究与应用湖南省重点实验室主任，网络身份认证与数据安全湖南省工程实验室副主任。他是中国工程教育专业认证专家、中国计算机学会大数据专委会委员、中国人工智能学会智能服务专委会委员、湖南省网络安全与信息化专家委员会委员等，是IEEE高级会员、湖南机器人产业协会副会长、湖南省珠心算学会副会长。  

李飞飞博士现任阿里巴巴副总裁, 达摩院数据库首席科学家, 负责达摩院数据库实验室，以及平台技术群下的数据库事业部和存储技术事业部。加入阿里巴巴之前是美国犹他大学计算机系的终身正教授。他的研究方向是数据库系统，大数据管理理论及系统设计开发，以及云数据管理的安全性。他获得了美国自然科学基金的Caeer Award, 美国惠普公司的Innovation Research Program Award, 美国谷歌公司的Faculty Award，美国Visa公司的Faculty Research Award. 他的研究成果获得了IEEE ICDE 2004 最佳论文奖, IEEE ICDE 2014 10年最有影响力奖, ACM SIGMOD 2015最佳系统演示奖， ACM SIGMOD 2016最佳论文奖，  ACM SIGMOD 2017研究亮点奖。他的研究获得了美国自然科学基金以及其他机构和公司的广泛资助, 累计主持了超过1千万美金的各类科研项目。 他是VLDB 2014和SIGMOD 2018的演示程序主席, SIGMOD 2014的大会主席，ICDE 2014, SIGMOD 2015, SIGMOD 2019的技术领域程序主席，VLDB 2019和ICDE 2019的博士论坛主席，IEEE TKDE, ACM TODS, Springer DAPD编委会成员. 他也是年度SIGMOD Jim Gray最佳博士论文奖评选委员会委员.

报告题目：海量非结构化日志的深度分析

报告摘要：System event logs have been frequently used as a valuable resource in data-driven approaches to enhance system health and stability. A typical procedure in system log analytics is to first parse unstructured logs, and then apply data analysis on the resulting structured data. Previous work on parsing system event logs focused on offline, batch processing of raw log files. But increasingly, applications demand online monitoring and processing. We propose an online streaming system Spell, which utilizes a longest common subsequence based approach, to parse system event logs. We show how to dynamically extract log patterns from incoming logs and how to maintain a set of discovered message types in streaming fashion. We also utilize deep-learning based methods to automatically learn useful patterns and models from the underlying log messages. We then use these models to perform online monitoring and anomaly detection. Evaluation results on large real system logs demonstrate that even compared with the offline alternatives, our system shows its superiority in terms of both efficiency and effectiveness.

张自力，博士、二级教授、博士生导师，重庆市巴渝学者特聘教授，西南大学教学名师，享受国务院政府特殊津贴。1986年7月毕业于四川大学计算机科学系，获理学学士学位；1989年1月毕业于哈尔滨工业大学计算机科学与工程系，获工学硕士学位；2002年4月毕业于澳大利亚迪肯（Deakin）大学信息技术学院，获博士学位(PhD)。

历任《电脑报》编辑部主任，西南师范大学计算机科学系副主任，西南师范大学计算机与信息科学学院副院长，西南大学计算机与信息科学学院副院长，西南大学信息中心主任，西南大学计算机与信息科学学院院长，重庆市第四届政协委员。现任西南大学西塔学院院长，重庆市侨联副主席，重庆市第五届人大代表。

从1989年开始，先后在《计算机学报》、“Int. J. of Approximate Reasoning ”、“Applied Artificial Intelligence”、“IEEE Intelligent Systems”、“IEEE TKDE”等国内外学术刊物及AAMAS、IJICAI、ICDM等高水平国际会议发表了160余篇论文。由Springer出版社等出版专著、教材8部。主持国家科技支撑计划、教育部重点项目等在内的科研项目30余项。主要研究领域包括人工智能、多agent系统、混合智能系统、大数据分析等，相关研究成果曾获重庆市自然科学奖和科技进步奖二等奖各一项。先后担任自治代理与多代理系统国际联合学术会议（AAMAS）、亚太地区人工智能国际学术会议(PRICAI)、亚太地区数据挖掘国际会议（PAKDD）等多个国际学术会议程序委员会委员；KSEM’2007国际会议程序委员会主席，MMM’2010和KSEM’2015、KSEM’2017大会主席。中国计算机学会(CCF)理事，CCF大数据专家委员会常务委员、人工智能与模式识别专委会委员、CCF重庆分部主席、《软件学报》编委。2013年、2018年连续两次被中国侨联和国务院侨办授予“全国归侨侨眷先进个人”称号。

报告题目：高考大数据分析

报告摘要：中国每年有近1000万人参加高考。在高考的整个过程中，阅卷是一个非常重要的环节。如何确保高考阅卷的质量和每一个分数的合法有效，备受广大考生、家长及社会的高度关注。在此报告中，将根据我们10余年的实践经验，介绍大数据分析的方法如何运用于高考阅卷过程，以实时监控阅卷的质量。同时讨论如何通过数据分析预测和测量学生的能力。最后，对实践过程中碰到的一些问题与挑战进行分析。

李肯立, 教育部长江学者特聘教授，国家杰青，中组部万人计划科技创新领军人才，CCF杰出会员,教授、博导, 湖南大学信息科学与工程学院院长,国家超算长沙中心主任，CCF高性能计算专业委员会常务委员,研究兴趣包括高性能计算、并行与分布式处理等，发表论文200余篇，其中IEEE/ACM Transaction期刊60余篇，获国家科学技术创新团队奖和省部级一等奖等4项。

报告题目：面向人工智能的大规模张量异构并行算法与应用

报告摘要：作为大数据表示的基本方法，张量在图像处理、社交网络、推荐系统等人工智能相关领域领域具有极广泛的应用。张量运算是探寻张量固有内在数据关系的关键。随着人工智能应用的不断深入，用以描述的张量维数或阶数迅速增大，张量运算已成为计算和数据密集型应用，对高性能计算提出了极大的需求和挑战。本项目将针对高维高阶稀疏张量中非零元素的分布特征，设计相应的密度函数，据此探求张量的多维度压缩存储方法，研究新型张量运算异构并行算法，并结合国产异构超算系统的体系结构、面向未来E级计算，研发其高可扩展并行算法库，并通过推荐系统和高光谱遥感图像处理等人工智能相关应用对其性能进行验证，以最终实现大规模张量的快速运算。本项研究将不仅为国产超算系统人工智能基础并行算法及算法库研制奠定基础，对于促进高性能计算和其他学科的交叉研究和发展，发挥超算在日益增长的大数据和人工智能中的作用，拓宽我国超算的应用范围，也具有相当意义。

聂飞平，西北工业大学教授、博士生导师。主要研究兴趣为机器学习中的理论分析和方法设计，并将所设计的方法成功应用于图像分割与标注、多媒体信息理解与检索、生物信息学等多个领域的实际问题中。已在PAMI、IJCV、Bioinformatics、ICML、NIPS、SIGKDD等国际期刊和会议上发表系列学术论文，其中CCF A类论文150余篇，IEEE/ACM Transactions汇刊论文80余篇。论文已被引用万余次，H指数为54。常年担任相关领域的审稿人或资深委员，以及多个国际一流SCI期刊的编委。

报告题目：大规模结构化图学习及其高效聚类算法

报告摘要：大数据聚类的主要挑战之一在于如何以极低的成本处理海量数据，同时提高聚类效果。很多大规模聚类方法基于稀疏采样的思想，聚类效果好坏主要取决于模型能否高效学习代表点和原始数据的关系。在结构化图学习的基础上，我们提出了一种基于结构化二部图学习的快速聚类方法。通过在原始数据和代表点间迭代地学习一个稀疏结构化二部图，可以直接得到聚类结果，有效避免了传统方法中随机初始化对最终聚类结果造成的影响。该方法复杂度很低，并且显著提高了大数据聚类的质量。

谭昶，科大讯飞大数据研究院执行院长、科大讯飞智慧城市事业群副总裁、中国计算机学会公共政策委员会执行委员、中国计算机学会大数据专家委员会委员。谭昶博士毕业于中国科学技术大学计算机应用与技术专业，现任科大讯飞股份有限公司大数据研究院执行院长兼智慧城市事业群副总裁，负责科大讯飞公司智慧城市、计算广告和个性化推荐等方向的大数据核心技术研发及应用推广工作。谭昶博士主要从事数据挖掘和推荐系统技术的研究和推广应用，在大数据技术、个性化推荐方面有着多年的研究和实践经验。谭昶博士因其在大数据研究与应用领域的突出贡献，当选中国计算机学会公共政策委员会执行委员及大数据专家委员会委员。

报告题目：人工智能赋能智慧交通

报告摘要：人工智能无成本复制能力和持续向前进化能力是人类所无法比拟的。如何在智能交通领域发挥人工智能的优势，赋能智能交通走向智慧交通，减轻交通专业人员重复工作，是当前业界探索和实践的热点。讯飞交通超脑作为讯飞提出的智慧交通解决方案，在多源大数据汇聚的基础上，运用人工智能能力实现联网设备智能管控、交通路况精细感知、信号控制智慧调优、交通视频自动巡检、诱导信息语音发布等智慧化能力，提升城市交通治理能力，提高民众出行获得感。

Shui Yu is currently a full Professor of School of Software, University of Technology Sydney, Australia. Dr Yu’s research interest includes Security and Privacy, Networking, Big Data, and Mathematical Modelling. He has published two monographs and edited two books, more than 200 technical papers, including top journals and top conferences, such as IEEE TPDS, TC, TIFS, TMC, TKDE, TETC, ToN, and INFOCOM. Dr Yu initiated the research field of networking for big data in 2013. His h-index is 32. Dr Yu actively serves his research communities in various roles. He is currently serving the editorial boards of IEEE Communications Surveys and Tutorials, IEEE Communications Magazine, IEEE Internet of Things Journal, IEEE Communications Letters, IEEE Access, and IEEE Transactions on Computational Social Systems. He has served more than 70 international conferences as a member of organizing committee, such as publication chair for IEEE Globecom 2015, IEEE INFOCOM 2016 and 2017, TPC chair for IEEE BigDataService 2015, and general chair for ACSW 2017. He is a Senior Member of IEEE, a member of AAAS and ACM, the Vice Chair of Technical Committee on Big Data  of IEEE Communication Society, and a Distinguished Lecturer of IEEE Communication Society.

报告题目：Big Data Privacy: State-of-the-Art and Challenges

报告摘要：Big data is revolution for our society. However, it also introduces a significant threat to data privacy. In this talk, we firstly review the current work in privacy protection under the framework of big data. Then we discuss the challenges in the domain, and our work in customized privacy protection in data publishing and location privacy. We humbly hope this talk will shed light for forthcoming researchers to further explore the uncharted part of this promising land.

陈恩红，中国科学技术大学大数据学院常务副院长，计算机科学与技术学院副院长，大数据分析及应用安徽省重点实验室主任。CCF会士，国家杰出青年基金获得者，科技部重点领域创新团队负责人，中组部“万人计划”科技创新领军人才。曾获KDD 2008最佳应用论文奖、KDD 2018最佳学生论文奖、ICDM 2012最佳研究论文奖等

杜军平，北京邮电大学计算机学院教授、博士生导师，北京邮电大学校学术委员会委员，北京邮电大学计算机学院学术委员会主席。北京邮电大学计算机应用技术北京市重点学科负责人，计算机应用技术中心主任，中国人工智能学会常务理事和智能服务专委会主任，中国自动化学会智能自动化专业委员会副主任，担任2015-2018中国智能技术与大数据会议大会主席。研究方向为图像处理、社交网络分析与搜索、多源数据融合与大数据挖掘等。主持科技部973课题、国家自然基金重点项目、国家基金重大国际合作项目等。在IEEE TKDE、TPAMI、TSMC、TNNLS、TIM、TVT、TIFS、TCST、TC、TCS、CVPR等国际重要刊物和国内外学术会议上发表论文多篇，包括90篇SCI论文。获北京市科学技术二等奖、2014年度高等学校科学研究优秀成果奖（科学技术）技术发明一等奖、获2015年度国家技术发明奖二等奖等。

博士，华中科技大学教授、博士生导师，长江学者特聘教授，国家杰出青年基金获得者，国家“万人计划”科技创新领军人才。中国计算机学会会士，华中科技大学“服务计算技术与系统教育部重点实验室”主任。国务院特殊津贴专家、国务院学位委员会第六、七届学科评议组成员、第六、七届教育部科学技术委员会信息学部委员、副主任委员。973 计划“计算系统虚拟化基础理论与方法研究”、“云计算安全的基础理论和方法研究”首席科学家、教育部重大专项“中国教育科研网格ChinaGrid”计划的专家组组长、“十三五”“云计算与大数据”国家重点研发计划专家组副组长。中国计算机学会常务理事、湖北省计算机学会理事长。教育部“长江学者和创新团队发展计划”创新团队学术带头人。获国家科技进步二等奖2 项、国家发明二等奖1 项、国家自然科学四等奖1 项、教育部科技进步/ 技术发明一等奖3 项、湖北省科技进步/ 技术发明一等奖2 项。主要研究领域为计算机体系结构、并行与分布式处理等。

报告题目：面向图计算的加速器

报告简介：作为表达关联关系的最佳形式，图广泛应用于各类重要领域中，依托图计算的应用无处不在。随着关联数据规模的不断增加，传统通用处理架构在新的需求面前陷入困境，存在着并行效率低、访存随机性强、以及数据冲突频度高等突出问题，开展架构创新驱动的图计算加速器有着重要的现实意义。报告系统性地回顾了图计算加速器的演变发展，探讨了我们基于数据流加速器设计上的一些探索，并对其未来的发展机遇进行了总结展望。

李向阳教授现为中国科学技术大学计算机科学与技术学院教授、博导、执行院长。现任ACM中国共同主席、ACM理事会常务理事、ACM SIGMobile China联合主席、ACM Publication Board成员。2015年获IEEE Fellow和 ACM Distinguished Scientist称号，2016年获中国自然基金委杰出青年基金资助。1995获得 清华大学计算机科学和工商管理双学士，1999年获得美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校硕士，2001年获得美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校博士。曾任伊利诺伊理工大学计算机科学系教授，清华大学 EMC讲席教授，微软亚洲研究院访问教授。李向阳教授研究方向包括大数据的共享交易和隐私保护，大规模无线网络与安全可信的基础理论和系统构建方面的研究。作为项目负责人承担了国家自然科学基金、中科院先导计划、美国自然科学基金等20余项项目。自2000年以来已在高水平国际期刊及会议累计发表400余篇学术论文，其中包括知名IEEE Transactions系列期刊上面近100篇论文，及计算机网络领域著名的学术会议ACM MobiCom论文14篇（近10年来获该会议最佳论文奖1次，最佳论文奖提名2次，最佳演示奖1次，最佳Poster一次）。李向阳教授6次获得国际会议最佳论文奖，如ACM MobiCom 2014 的最佳论文奖。撰写了一本无线网络领域的专著《Wireless Ad Hoc and Sensor Networks: Theory and Applications》。作为第一发明人，获14项国内发明专利，4项美国临时专利。 担任了《IEEE/ACM Transactions on Networking》，《IEEE Transactions on Mobile Computing》，《IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems》等多个顶级国际期刊的编委和多个知名国际学术会议程序委员会主席或者大会主席。

报告题目：大数据共享和交易之挑战与初探

报告简介：在云计算与大数据时代，全球的数据量呈现爆发式增长的趋势。大数据的出现引发了全球范围内深刻的技术与商业变革，成为全球发展的趋势以及国家和企业间的竞争焦点。 大数据是未来最重要的一个能源，从IT到DT，得数据者得未来。数据资源日益成为人类社会的生产要素和战略资产。数据作为一类新的资产，对其充分利用有助于推动创新应用，例如智慧医疗、情景认知、精准营销、智慧监控等，能显著提升社会效益和经济效益。此外，跨域数据的融合应用将产生不可估量的价值。大数据共享和交易的实现，将打破行业信息壁垒，优化提高生产效率，深度推进产业创新。然而，由于数据易复制、价值难定量、渠道难管控，以及用户对数据安全的担忧等，如何使封闭的数据开放流通，成为大数据时代首先需要解决的难题，急需我们进行相应的研究。在这个报告里，我将和大家分享大数据共享和交易市场中的一些挑战与科学问题，及介绍我们最近的一些探索。

肖侬，国防科技大学计算机学院教授、博士生导师。获得教育部长江学者特聘教授、国家杰出青年科学基金、CCF Fellow。现任中国计算机学会工委副主任、信息存储专业委员会副主任、大数据专家委常务委员和高性能计算专业委员会委员。研究方向为高性能网络计算与云计算、新型存储和系统结构。负责过863重大项目和一般项目、国家重大基础研究项目973课题、国家自然科学基金重点项目等。获得国家科技进步二等奖1项、省级部委级一等奖2项和二等奖3项，发表论文200多篇。

报告题目：面向大数据的存储计算技术

报告简介：大数据时代的计算机系统中存储墙问题越来越严重，以NVRAM为代表新型固态存储技术的迅猛发展为缓解这一瓶颈问题提高了一个有效途径。我们将重点探讨面向大数据的、基于新型存储介质开展的存储计算结合技术。

张艳宁，女，汉族，1967年10月出生，西北工业大学教授、博士生导师，国务院学科评议组成员、教育部“长江学者”特聘教授、中组部首批“万人计划”科技创新领军人才，973技术首席。

现任西北工业大学校长助理、国家发改委“空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室”负责人、“移动平台环境感知及空天应用”国家级国际联合研究中心负责人、“无人航行智能感知与自主计算”国家级“111”引智基地负责人、陕西省语音与图像处理省重点实验室主任、陕西省首批重点科技创新团队负责人。兼任中国体视学学会副理事长及图像分析分会主任、中国图象图形学学会常务理事及成像探测与感知专委会主任、中国计算机学会理事、中国人工智能学会理事、陕西省信号处理学会理事长等。

张艳宁教授一直致力于信号与信息处理、人工智能、大数据分析与挖掘、媒体信息安全、计算机视觉与模式识别等研究。近五年来，在国内外重要学术期刊和会议上发表论文百余篇，包括TPAMI、TIP、PR、IEEE TSMC-B、Info.、CVPR、ICCV、ECCV、ACM Multimedia等，获授权发明专利40余项，出版专著3部。曾多次担任国际重要学术会议大会主席、程序委会主席、组织委员会主席及宣传主席等；担任IEEE TGRS副编辑、Neurocomputing客座编辑、《电子学报》常务编辑等。先后获得国家教学成果二等奖1项、包括国防技术发明一等奖、陕西省科技进步一等奖等省部级科技奖励6项；先后获全国“三八”红旗手、宝钢优秀教师等荣誉称号。

报告题目：先见之明与他山之石——大数据时代下知识迁移的探索与实践

报告简介：大数据时代下，我们对数据的需求反而似乎变得越来越得不到满足。在数据域或问题域的一个微小的变化都可能导致原有数据的失效。  在数据驱动的深度学习技术成为主流的今天，我们仍然难以用一个通用的学习模型兼容不同数据、不同模态和不同任务。解决该问题的途径之一即通过知识迁移减少算法对数据的依赖，而知识既可以源自人类对问题本身的认识（先见之明），也可以源自算法在其他相关数据、模态、任务下所学到的经验（他山之石）。

从数据驱动的先验知识学习，到结构化数据的域自适应；从多任务框架下的信息传递，到跨域跨媒体知识的获取与嵌入。在本报告中，讲者将介绍实验室近年来在知识迁移方向上的一些探索与实践。

王国胤，重庆邮电大学教授，研究生院院长、大数据智能研究院院长、计算智能重庆市重点实验室主任，大数据智能计算示范型国合基地负责人。是教育部长江学者特聘教授，中组部“万人计划”领军人才，人社部“新世纪百千万人才工程”国家级人选，国家重点研发计划项目首席科学家。担任国际粗糙集学会(IRSS)指导委员会主席（前任理事长）、中国人工智能学会(CAAI)副理事长、中国计算机学会(CCF)理事，是《Trans. on Rough Sets》、《计算机学报》等10余种期刊编委，是IRSS会士和CAAI会士。主要从事粗糙集、粒计算、知识发现、数据挖掘、认知计算、大数据等研究，出版专著15部（含编著），发表SCI/EI收录论文200余篇，论著被他引8000多次。获国家级高等教育教学成果二等奖、重庆市自然科学一等奖等成果奖励7项。带领的团队获评“国家级教学团队”和“重庆高校创新团队”。

报告题目：大数据智能计算

报告简介：几十年的信息技术发展与信息社会建设，在数据的采集、传输、存储和计算能力上取得了巨大突破。云计算、大数据、互联网+、人工智能，正在全面影响和推动社会从信息化向智能化发展。大数据的智能分析与处理，是社会众多行业应用领域在实现信息化之后，向智能化发展过程中需要解决的关键问题。如何进行大数据的智能分析与处理，有效实现大数据的价值，成为了当前大数据研究的关键挑战问题。报告将分析大数据所催生的三元空间世界（物理空间+社会空间+数据空间）对技术发展的影响，探讨大数据智能计算面临的关键科学问题，从多粒度智能计算的角度介绍大数据智能计算的创新研究，提出数据驱动的粒认知计算模型，并结合流程工业、信息安全、生态环境等领域应用领域介绍项目组的研究工作。

朱扬勇，复旦大学计算机科学技术学院教授、学术委员会主任，上海市数据科学重点实验室主任。1989年开始从事数据领域研究，1996年开始从事数据挖掘研究，2004年开始从事数据科学研究，是国际数据科学研究的主要倡导者之一。2008年提出“数据资源是重要的现代战略资源，提高数据资源开发利用水平、保护国家的战略资源是增强我国综合国力和国际竞争力的必然选择”。2009年发表了数据科学论文“Data Explosion, Data Nature and Dataology”，并出版了第一本数据科学专著《数据学》。2010年创办“International Workshop on Dataology and Data Science”，2014年创办“International Conference on Data Science”。第462次香山科学会议“数据科学与大数据的理论问题探索”的执行主席。《大数据技术与应用丛书》主编。2014年提出“大数据试验场”，2015年提出“数据财政”。

报告题目：万物互联城市感知计算体系

报告简介：未来城市建设中，智慧无处不在。在交通出行、医疗、商务、金融、安全等多个领域都有数据全面感知、全面处理的需求。比如城市中的人、车、房、道路、设施的位置和信息非常复杂，也会发生很多异常事件。感知能力决定了对城市态势的解析度和事件处理的能力，大数据智能计算能力决定了城市的智慧水平。但是，感知计算和大数据智能计算目前较为昂贵，对于AI计算、网络传输、数据存储等代价较高。本报告创新性的提出了城市TEC指标（单位成本技术效果综合指标）和TECnet评价体系，对于城市智能计算有系统性思考和独到见解。

李东升 博士，国防科技大学计算机学院教授、并行与分布处理国家重点实验室副主任，CCF杰出会员、大数据专家委委员。获全国优秀博士学位论文、首届国家优秀青年科学基金，入选教育部新世纪优秀人才计划，获霍英东青年教师基金资助。主要从事分布式计算、云计算、数据中心资源管理、大规模数据处理等方面科研工作，在《中国科学》、IEEE/ACM Transactions、Nature等学术期刊和USENIX ATC、NSDI、EuroSys、IEEE INFOCOM等学术会议上发表学术论文100 余篇，部分成果受到ACM TechNews、ZDNET、HPCwire等报道，主持研制的系统在国家重要领域得到应用。获国家科技进步二等奖1项、省部级自然科学一等奖1项、中创软件人才奖和中国青年科技奖等

王新，工学博士，复旦大学校园信息化办公室主任，计算机科学技术学院教授、博导。现任CCF理事、CCF上海副主席、互联网专委会副主任、大数据专家委员会委员。研究领域为：新一代互联网体系结构、无线与移动网络、智能网络与系统、网络编码应用等。