主 題：大數據與計算智能
内容簡介：随着産業界和科學界數據量的爆炸式增長,大數據技術和應用吸引了衆多的關注.如何分析大數據,充分挖掘大數據的潛在價值,成為需要深入探讨的科學問題.計算智能是人工智能發展的新階段,是受到大自然智慧和人類智慧的啟發而設計出的一類解決複雜問題方法的統稱,計算智能是科學研究和工程實踐中解決複雜問題的有效手段,計算智能的最大特點是不需要建立問題本身的精确數學或邏輯模型,不依賴于知識表示,而是在觀測數據上直接對輸入信息進行處理，這一特點非常适合于解決大數據分析中那些由于難以建立有效的形式化模型而用傳統技術難以解決,甚至無法解決的問題.計算智能是人工智能和信息科學的重要研究方向,應用計算智能方法進行大數據分析具有巨大的潛力.面向大數據重點行業和應用領域征集需求，以大數據前沿技術、行業應用問題為導向，以大數據促進行業發展及産業升級為目标,由中國計算機學會主辦的大數據及人工智能領域算法挑戰及應用創新大型賽事“CCF大數據與計算智能大賽” ,大賽已經連續成功舉辦四屆，每一屆都受到社會各界的廣泛關注，得到百度、阿裡、聯通、亞馬遜等國内外知名企業的大力支持與參與，吸引了來自國内外知名高校和研究機構逾6000支隊伍參賽，取得良好的效果和反響。針對大數據和計算智能中理論和應用熱點問題，我們特邀請來自英國伯明翰大學、中山大學、華南理工大學和廣東工業大學4位青年才俊分享相關研究成果，為大家帶來精彩而豐富的報告。本次論壇4個報告，每個報告演講環節時間為40分鐘，提問環節為5分鐘。
時 間：2017年3月22日（周三）14：30～17：30
地 點：太阳集团app首页校本部太阳集团1088vip南海樓224室
誠摯邀請各位同仁、老師、研究生和技術人員參加，期待您的光臨！
主辦：CCF YOCSEF廣州
廣東省計算機學會青年工作委員會
承辦：太阳集团app首页青年教職工工作委員會工科分委會
太阳集团app首页太阳集团1088vip
太阳集团app首页理工學院
2017年3月14日
附件一
議 程
14：15 簽到
14：30 執行主席緻辭
14：35 學術論壇
題目一：基于計算智能的大規模優化
報告人：英國伯明翰大學 程然 博士
題目二：跨學科大數據智能軟件之結構方程自動生成系統
報告人：華南理工大學 黃翰 博士
題目三：區塊鍊研究趨勢與進展
報告人：中山大學 鄭子彬 博士
題目四：高維因果關系發現-基于打破等價類的思路
報告人：廣東工業大學 蔡瑞初 博士
附件二
其 它
執行主席：
翁健，教授，博士生導師，太阳集团app首页太阳集团1088vip/網絡空間安全學院執行院長，廣東省計算機學會青年工作委員會主任，CCF YOCSEF廣州委員，太阳集团app首页青年教職工工作委員會副主任、常委，太阳集团app首页青年教職工工作委員會工科分委會主任。
黃書強，教授，碩士生導師，太阳集团app首页理工學院，CCF YOCSEF廣州侯任主席。
黃翰，教授，博士生導師，華南理工大學軟件學院，系主任，CCF YOCSEF廣州侯任副主席。
黃瓊，教授，博士生導師，華南農業大學數學與信息學院，副院長，CCF YOCSEF廣州侯任副主席，廣東省計算機學會青年工作委員會秘書長。
聯系人：
羅老師，太阳集团app首页太阳集团1088vip，020-85220448，tluogw@qq.com。
黃老師，太阳集团app首页理工學院光電工程系，hsq@jnu.edu.cn。
詳細地址：
廣州市天河區黃埔大道西601号，太阳集团app首页校本部，太阳集团1088vip南海樓224室。
太阳集团app首页正門進入之後，左拐後直行100米即達。
溫馨提示：
本次活動不作交通安排，參會人員需自行前往。另外，由于太阳集团app首页校本部交通管制，外來自駕車輛進入校園需要提前2天報備，因此，請各位盡量選擇乘坐出租車方式參會。
附件三
學術報告簡介
題目一：基于計算智能的大規模優化
報告摘要：在過去的二十年當中，計算智能技術在解決複雜優化問題中得到了很好的應用及發展。然而，絕大多數現有的計算智能技術（如：演化計算技術、群體智能技術等）仍無法很好解決大規模問題，如：大規模單目标優化問題、高維多目标優化問題、大規模多目标優化問題等。因此，包括涉及大規模決策變量及大規模優化目标在内的複雜優化問題對現有計算智能技術提出了很高的挑戰。針對不同類型的大規模優化問題所帶來的挑戰，此報告将重點介紹若幹最新研究成果，包括相關的算法技術及其應用。此外，報告将給出一些未來相關領域的潛在熱門研究方向。
報告人：程然，博士，英國伯明翰大學計算智能與應用研發中心（CERCIA）研究員（Research Fellow），合作導師為IEEE計算智能協會前主席姚新教授。程然博士曾獲本田歐洲研究院（HRI-EU）資助，在英國薩裡大學攻讀博士學位，博士生導師為IEEE計算智能協會前副主席金耀初教授。程然博士的主要研究工作廣泛涉及演化計算領域的多個熱點方向，包括：多目标優化與決策、多模态優化、大規模優化、基于模型的演化算法、群體智能等。相關研究成果大多發表在包括《IEEE Transactions on Evolutionary》和 《IEEE Transactions on Cybernetics》在内的頂級期刊和主流會議上，其中兩篇入選2016年1% ESI高被引論文，且部分研究成果已轉化為本田公司技術産品。程然博士是《IEEE Symposium on Model-Based Evolutionary Algorithms》國際研讨會、 《IEEE CEC Competition on Evolutionary Many-Objective Optimization》國際競賽的第一發起人兼主席，目前任國際期刊《Complex & Intelligence Systems 》編委，并長期擔任十餘個國際期刊的特邀審稿人。程然博士曾獲英國“英國與土耳其學術聯合會（ABTA）”博士研究一等獎（2015）、英國薩裡大學校長獎（2015）、中國國家優秀自費留學生獎（2016）等榮譽。
題目二：跨學科大數據智能軟件之結構方程自動生成系統
報告摘要：在大數據時代，結構方程模型作為一種高級統計建模工具，應用越來越廣泛。特别是在社會學、心理學、教育學、經濟學、管理學、市場學等研究領域的大數據分析中，經常能看到結構方程模型的應用例子。在結構方程模型的建模過程中，許多因素左右着模型建立的精度和效率。研究者一般要深入學習專業的統計知識和軟件工具，經曆很多次的提煉和修正，花費大量精力和時間，才能建立出高質量的模型。研究針對結構方程模型建模難的問題，設計了一種快速得到基礎模型的多目标啟發式算法，開發出最優結構方程模型自動生成軟件。研究成果實現了結構方程模型建模的自動化，大大簡化了建模過程，降低用戶使用該模型進行大數據分析的門檻。本研究通過知識自動化促進了跨學科特别是教育文化等文科學科之間的發展。
報告人：黃翰，博士，華南理工大學軟件學院教授、博士生導師，廣東省傑出青年基金獲得者，廣州市珠江科技新星獲得者，入選首批廣東省特支計劃科技創新青年拔尖人才，兼職廣東省人臉識别工程技術研究中心副主任、廣東省計算機學會軟件工程專業委員會秘書長和香港城市大學管理科學系高級研究助理；曾主持國家級和省部級項目12項；在INS、TCYB、《中國科學》、《計算機學報》和GECCO等學術刊物和國際會議上發表50多篇，代表作入選了ESI高被引擴展版，H-index指數13；申請國家發明專利27項，授權8項，登記軟件著作權30項；獲廣東省科技進步一等獎和廣東省自然科學二等獎。黃翰教授在智能算法與智能軟件方面的有深入的研究，完成了智能算法等價關系模型理論、基于仿生優化算法的視頻内容檢索技術等研究成果；多項智能算法與智能軟件技術在教育、安防、交通、網監、虛拟現實、商務、醫療等領域實現了成果轉化。研究成果解決了海量視頻内容快速檢索、圖形化編程軟件的森林數據結構優化、3D搭建軟件的渲染面優化等技術難題，成功應用40餘例，産生了顯著社會經濟效益。
題目三：區塊鍊研究趨勢與進展
報告摘要：該報告聚焦區塊鍊技術在學術領域的研究趨勢和最新進展，具體包括區塊鍊技術背景介紹及研究現狀分析，區塊鍊共識機制與網絡安全，區塊鍊數據挖掘與可視化分析，智能合約與區塊鍊應用等。
報告人：鄭子彬，博士，中山大學數據科學與計算機學院副教授、博士生導師、軟件工程系系主任、青年珠江學者、IEEE高級會員、國際服務學會青年科學家論壇首任主席。主要研究方向為軟件工程、金融大數據、移動互聯網等。近五年共出版Springer英文學術專著1部、發表國際期刊及國際會議論文100餘篇，包括ESI高被引論文1篇、ACM/IEEE Transactions 24篇、SCI索引國際期刊40篇、及ICSE、ICDCS、WWW、DSN、SRDS、ICWS等重要國際會議論文多篇，獲得CCF A類及B類國際學術會議最佳論文獎2次、最佳論文獎提名2次，根據Google Scholar統計，論文共被引用超過3900次，H-Index為32。2015年獲得ACM中國新星提名獎、2013年獲得香港中文大學青年學者論文獎；2011年獲得香港中文大學工程學院傑出博士畢業論文獎；2010年獲得軟件工程領域頂級旗艦會議國際軟件工程大會（ICSE）ACM SIGSOFT Distinguished Paper Award；2010年獲得國際Web服務大會（ICWS）最佳學生論文獎；擔任International Journal of Services Computing的Associate Editor-in-Chief及多個國際期刊編委及IEEE CLOUD、IEEE ICWS、IEEE SCC、IEEE SOSE、ICSOC等多個知名國際學術會議的程序委員會成員。
題目四：高維因果關系發現-基于打破等價類的思路
報告摘要：因果關系嚴格區分了“因”變量和“果”變量，在揭示事物發生機制、指導幹預行為等方面有相關關系不能替代的重要作用。随着基因表達數據、社交網絡數據等高維數據的大量湧現，現有因果關系方向普遍面臨着因果方向判斷困難、結果誤發現率高等問題。本報告将從“打破等價類”的思路入手，對我們前期在高維因果關系發現方面的部分研究做一個簡要介紹，包括相關關系在高維數據上遇到的困難、因果關系中的Markov等價類難題、高維因果全局結構的可分解性、及其典型應用等。同時，本報告也将本人在因果關系研究中的一些體會、亟待解決的問題等方面做一個分享。
報告人：蔡瑞初，博士，廣東工業大學計算機學院教授，博士生導師、省傑出青年基金獲得者。2010年于華南理工大學獲得工學博士學位，進入廣東工業大學工作；2011年被評為副教授；2015年并被評為教授、博士生導師；2007-2009，2013-2014期間先後到新加坡國立大學和UIUC高等數字科學研究中心訪問學習。先後主持國家自然科學基金2項、省部級項目5項。蔡博士專注于因果關系發現、高維數據挖掘等領域研究。已發表論文30餘篇，包括ICML、SIGMOD、SDM等領域重要會議和TNNLS、Bioinformatics、TKDE、NN、PR等國際著名期刊；授權發明專利4項，其中2項已在網易郵箱實施；相關成果先後獲得省科學技術二等獎（第四完成人）、省科學技術一等獎（第三完成人）、廣東特支計劃科技創新青年拔尖人才、省優秀青年教師培養計劃入選對象珠江科技新星等榮譽。