YOCSEF武汉青年教师学风展示论坛主题活动

YOCSEF武汉青年教师学风展示论坛主题活动

YOCSEF武汉“青年教师学风展示论坛”主题活动

2021年11月27日下午,YOCSEF武汉与CCF武汉会员活动中心(以下简称“CCF武汉分会”)在武汉光谷鼎创国际举办“青年教师学术风采论坛”主题活动。 本次主题活动还通过腾讯会议进行线上直播和互动。 本次活动由武汉科技大学教授、CCF YOCSEF 武汉分会主席胡伟主持。 华中科技大学周克教授、华中科技大学沉刚教授、武汉大学彭志勇教授担任本次主题活动的专家评委。 华中科技大学教授、CCF武汉分会秘书长华强生、武汉大学教授、CCF武汉分会副会长吴立兵、金谷神剑(湖北)科技有限公司总经理、副会长CCF武汉分会会长、湖北省软件行业协会人工智能专委会主任彭军出席本次活动。 本次活动为武汉相关高校的优秀青年教师提供了一个学术分享和交流的平台,展示他们的学术工作进展和成果,展示他们的才华。

活动开始后,吴立兵致辞。 他介绍了举办“青年教师学风展示论坛”主题活动的目的,随后介绍了CCF武汉分会的发展情况,介绍了CCF武汉分会举办的活动及对未来的期望; 接下来,他还介绍了武汉青少会的情况,欢迎在场的青年教师加入武汉青少会,相互交流、共同发展。

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本次活动共有来自10所高校的12名青年教师参加(见下表,按实际报告顺序排序)。 这10所学校分别是华中科技大学、武汉大学、武汉理工大学、中国地质大学(武汉)、中南民族大学、华中师范大学、华中农业大学、武汉科技大学、海军工程大学、湖北工程学院等

姓名

学校

标题

莫兰

华中师范大学

软件架构测量与分析方法

高晓静

中国地质大学(武汉)

光网络物理层保护技术研究

黄红

华中科技大学

异构时间序列大图的挖掘与应用

刘秉义

武汉理工大学

智能网联汽车通信与组网关键技术研究与应用

石猛

中南民族大学

面向行人动力学的新型细观疏散模型研究

王生

武汉大学

智能时空数据库

王晓

武汉科技大学

视频侦查中嫌疑目标检索技术研究

王玉龙

华中农业大学

基于原子表示的分类:理论、算法和应用

王政

武汉大学

社会安全的行人检索和行为预测

曾庆东

湖北工程学院

激光诱导击穿光谱技术结合机器学习算法在特钢检测分类中的应用研究

张贤

海军工程大学

基于代码自然度的切片粒度缺陷预测方法

郑龙

华中科技大学

高性能图计算架构设计

郑龙做了题为“高性能图计算架构设计”的精彩分享报告。 图计算是关联分析的有力武器,广泛应用于许多典型的大数据场景。 报告分享了郑龙团队在图计算加速器设计方面的一些经验,包括高并发管道设计、可扩展的片上网络和局部感知存储架构,最后在架构方面对未来工作做出了一些展望。

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郑龙,华中科技大学副教授。 主要研究方向为大数据处理架构、运行时系统、并行编程语言等。研究成果发表在MICRO、HPCA、USENIX ATC、FPGA、PACT、IEEE TCAD、ACM TACO、IEEE TPDS等高层国际学术会议和期刊。 图计算成果参加国际知名的“Graph Challenge”竞赛并获得冠军、创新奖、荣誉奖等奖项。 被提名为PACT’18最佳论文、CGO’15最佳报告奖,并获得第七届CCF大数据学术会议最佳报告奖。 最佳学术论文奖,相关成果被人民日报、光明日报、新知源等媒体转载或报道。 郑龙荣获“青年教师学风展示论坛”特等奖。

王胜做了题为“智能时空数据库”的精彩分享报告。 在本次报告中,王胜首先简要介绍了他近年来在大规模轨迹数据管理和应用方面的一些研究经验,包括发表在PVLDB20和SIGIR18上的轨迹建模、相似性查询、聚类等方面的基础研究。 并在SIGMOD21上发表了如何利用轨迹数据改善公交网络的应用研究工作; 最后,他将分享他对智能时空数据库研究的一些想法。

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王胜,武汉大学计算机学院副教授。 分别于2013年和2016年获得南京航空航天大学信息安全专业本科学位和计算机技术硕士学位。 2019年获得皇家墨尔本理工大学计算机科学博士学位,随后在美国纽约大学工作。 博士后工作。 王博士长期从事空间数据库研究与应用,取得了大规模轨迹聚类、查询技术等多项创新成果。 自2017年起作为第一作者,研究成果在SIGMOD、PVLDB、ICDE、TKDE、SIGIR等CCF A类推荐会议和期刊等国际顶级会议和期刊上发表长文。 担任PVLDB22、VLDBJ、TKDE等多个国际期刊和会议的审稿人。 近期担任国际气候变化与人工智能创新基金高级评审专家。 王盛荣获“青年教师学风展示论坛”特等奖。

经过精彩的学术分享,经过三位评委的讨论和综合评审,本次活动评选出特等奖2名、一等奖4名、二等奖6名,并分别颁发证书和奖品。

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在本次主题活动中,参与的青年教师分享了他们的研究工作和成果。 此次活动为青年教师提供了一个很好的交流机会。 每位老师都充分表达了自己的研究成果、研究思路、研究方法、对未来工作的展望等,通过专家评委、参会老师和演讲者之间的互动,促进了参会人员之间的交流。

特别感谢金谷神剑(湖北)科技有限公司、锐捷网络股份有限公司、星环信息技术(上海)有限公司对本次主题活动的支持!

附:参加本次主题活动的青年教师介绍及报告摘要

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莫然 华中师范大学

报告标题:软件架构测量与分析方法

报告摘要:在软件演进的过程中,不断的修改使得软件越来越复杂,这不可避免地导致软件架构的腐败,从而影响软件的可维护性。 由于软件架构本身的高度抽象性、复杂性和不可见性,现有技术仍然很难准确、真实地反映软件架构的特点和存在的问题。 在本报告中,演讲者将介绍基于软件架构的软件可维护性度量方法和架构缺陷分析方法的研究。

演讲人简介:莫然,华中师范大学副教授。 研究方向包括软件架构分析、软件数据挖掘、软件架构迁移等。近年来发表论文20余篇,其中CCF软件工程A类论文8篇,B类论文6篇。 部分研究成果已申请多项发明专利。

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高晓静中国地质大学

报告题目:光网络物理层保护技术研究

报告摘要:全球90%以上的信息通信是由光网络承载的。 光网络承担着智慧城市、智慧物联网、金融网络、电子商务等重要信息传输的任务。 光纤通信系统是宽带网络信息传输的核心设备。 光网络的透明性在提升网络性能的同时,也给网络安全带来了新的隐患。 敌对方可能会欺骗光网络接入或中继节点上的设备身份、拦截信号、拦截光网络传输链路。 服务中断等攻击。 鉴于光网络系统面临的巨大安全挑战,本报告主要讨论了光网络物理层加密技术、光网络终端硬件识别方法及其研究进展。

演讲人简介:高晓静,中国地质大学(武汉)副教授、硕士生导师。 2010年毕业于中国三峡大学获理学学士学位,2018年获华中科技大学博士学位。2018年加入中国地质大学(武汉),目前从事安全光网络相关研究传输和非线性混沌动力学。 参与国家自然科学基金青年和面上项目,以第一作者或通讯作者在Optics Express、Photonics Technology Letters、Nonlinear Dynamics等国际权威期刊发表论文10余篇。

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黄红华中科技大学

报告标题:异构时间序列大图的挖掘与应用

报告摘要:图挖掘分析一直是网络尤其是社交网络研究中的一项重要任务。 本报告将从社交网络的结构分析出发,探索基于三角形结构的网络分析方法,利用三角形结构进行网络表示学习的研究。 此外,还将讨论异构、时序和大规模网络场景中的网络表示学习方法。 双方进行了深入讨论。 最后,基于上述理论方法,结合新闻大数据、电商行为分析等真实场景进行了实际应用探索。

演讲人简介:黄宏,博士,华中科技大学副教授、博士生导师、硕士生导师。 2012年获得清华大学硕士学位,2016年以最高荣誉“Summa Cum Laude”获得德国哥廷根大学博士学位。 主要研究方向为数据挖掘、社交网络分析和大数据应用。 近年来以第一/通讯作者在TKDE、TKDD、WWW、IJCAI等国际顶级学术期刊发表多篇论文。主持国家自然科学基金青年基金1项、普通基金1项、湖北省基金1项。 担任多个一流国际会议的会议程序委员会委员。 入选2018年微软研究院明星青年学者访问计划。

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刘秉义 武汉理工大学

报告标题:智能网联汽车通信与网络关键技术研究与应用

报告摘要:智能网联汽车,即ICV(全称:智能网联汽车),是指车联网与智能汽车的有机结合。 它配备了先进的车载传感器、控制器、执行器等装置,并集成了现代通信和网络技术。 ,实现车与人、车、路、后端等之间智能信息的交换和共享,实现安全、舒适、节能、高效的驾驶,最终实现可以替代人类操作的新一代汽车。 报告将重点介绍智能网联汽车通信、组网、测试等关键技术和应用,为智能网联汽车研发带来新思路和新思维。

讲者简介:刘秉义,男,1990年出生,分别毕业于香港城市大学计算机系(2018年)和武汉大学计算机学院(2017年)。 他是纽约州立大学布法罗分校的访问博士(2016-2017)。 年)。 现就职于武汉理工大学,副教授/硕士生导师,新技术研究中心副主任,主要从事车联网、无线网络、物联网等方面的研究工作。近五年来,主持或承担车联网相关项目10余项,包括国家自然科学基金项目、美国国家科学基金项目(NSF)、湖北省重大科技创新项目、海南省重点研发计划等。发表论文20余篇发表论文,包括IEEE TITS、IEEE TVT、INFOCOM、ICDCS、Transportation Research Part B/C、IEEE Communication Magazine等国际通信、车辆和交通领域权威期刊和会议,并担任PC会员和多次国际会议的演讲嘉宾。 IEEE Trans 审稿人出版物。 该团队的车联网关键技术创新与应用平台入选工信部2021年物联网关键技术与平台创新项目。

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施猛 中南民族大学

报告标题:新型行人动力学细观疏散模型研究

报告摘要:近年来,随着工业化、城市化进程的快速推进,道路交通拥堵、行人拥堵现象越来越明显,突发事件时极易造成人员伤亡和经济损失。 因此,道路交通和公共建筑的有效设计以及行人控制和疏散策略对于确保行人安全和缓解拥堵具有重要意义。 尽管微观和宏观模型已被广泛用于研究行人疏散动力学,但目前细观尺度的疏散模型还很少。 本研究提出了一种新的细观疏散模型,将疏散空间离散成不同尺寸的网格,并将动态场方法从微观尺度扩展到细观尺度。 该模型不跟踪单个行人的运动,而是基于密度-速度相关算法直接计算网格内人群密度的动态变化。 为了测试模型的可行性,我们将其应用于典型的疏散场景(即具有单个出口的方形房间),并对时间步长和拥塞因子进行参数敏感性研究。 仿真结果表明,细观疏散模型对时间步长的变化不敏感; 与不考虑拥堵程度的情况相比,考虑拥堵程度的动态算法可以充分利用整个出口进行逃生,从而缩短疏散时间。 该模型还可以从动态密度图中准确高效地获取疏散瓶颈区域等关键信息。 此外,我们在教室中进行了一系列受控行人实验来评估该模型,结果表明,数值模拟结果在疏散时间和每个出口选择的行人数量方面与实验结果一致,表明开发的新颖介观模型适用于预测疏散过程并反映行人动态。

演讲人简介:石萌,女,2016年毕业于华中科技大学,获能源动力工程与工商管理双学士学位。 2020年毕业于香港城市大学工程学院,获博士学位。现任中南民族大学计算机学院副教授。 研究方向包括行人疏散建模与实验设计、智能交通建模与优化。 博士期间连续三年获得香港城市大学杰出学术奖学金,并荣获第八届消防科学与消防工程国际研讨会优秀论文奖。 在国际知名期刊和国际会议上发表论文20余篇,其中包括《Nature Human Behaviour》、《Safety Science》等权威期刊。 目前担任《Transportmetrica B: Transport Dynamics》、《Physica A: Statistical Mechanics and its Applications》等多家国际知名期刊的审稿人。 主持国家自然科学基金项目1项、中南民族大学人才引进科研基金项目1项,作为骨干人员参与香港优质资助项目4项。

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王胜 武汉大学

报告标题:智能时空数据库

报告摘要:在本报告中,王胜首先简要介绍了他近年来在大规模轨迹数据管理和应用方面的一些研究经验,包括发表在PVLDB20和SIGIR18上的轨迹建模、相似性查询、聚类等。 关于如何使用轨迹数据改善公交网络的基础研究和应用研究工作发表在 SIGMOD21 上。 最后,他将分享他对智能时空数据库研究的一些想法。

主讲人简介:王胜,男,2021年9月加入武汉大学计算机学院,担任副教授。 王胜分别于2013年和2016年获得南京航空航天大学信息安全专业本科学位和计算机技术硕士学位。 2019年获得皇家墨尔本理工大学计算机科学博士学位,随后在美国纽约大学从事博士后工作。 王博士长期从事空间数据库研究与应用,取得了大规模轨迹聚类、查询技术等多项创新成果。 自2017年起作为第一作者,研究成果在SIGMOD、PVLDB、ICDE、TKDE、SIGIR等CCF A类推荐会议和期刊等国际顶级会议和期刊上发表长文。 担任PVLDB22、VLDBJ、TKDE等多个国际期刊和会议的审稿人。 近期担任国际气候变化与人工智能创新基金高级评审专家。

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王晓 武汉科技大学

报告题目:视频侦查中嫌疑目标检索技术研究

报告摘要:嫌疑目标检索对于公安侦查人员快速发现嫌疑目标、减轻劳动强度、提高案件破案率具有重要意义。 在实际安防监控环境中,由于疑似目标尺度多样、目标与背景融合、大数据导致远程学习效果下降等不可控因素,现有目标检索研究远未达到实际应用水平。视觉变化。 演讲者从特征表达、目标提取、远程学习三个方面提出了一套用于视频侦查的可疑目标检索方法。 构建了监控场景下的行人和车辆检索数据集,推动了安防领域可疑目标排查的研究进展。 未来计划研究夜间监控场景下可疑目标检索课题。 预计夜间监控场景下可疑目标检索性能将得到优化,对于提高案件破案率、保障人民生命财产安全具有重要意义。

演讲人简介:王潇于2020年12月毕业于武汉大学国家多媒体软件工程技术研究中心,获通信与信息系统博士学位。 现任武汉科技大学计算机科学与技术学院教师,入选2021年湖北省“楚学者”、“天学子”人才计划。 近年来一直致力于计算机视觉、监控视频分析等相关领域的研究。 在该领域国际国内重要期刊和会议上发表学术论文22篇,其中第一作者/通讯作者文章14篇,IEEE/ACM Trans期刊3篇,CCF推荐A类论文5篇,B类论文4篇。 主持湖北省教育厅重点项目、四川大学视觉国家重点实验室开放课题; 参与申报和研究国家重点研发计划1项、湖北省重大技术创新项目1项、公安部项目1项、国家自然科学基金委科学基金1项,申请发明专利16项,和18个奖项。

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王玉龙 华中农业大学

报告标题:基于原子表示的分类:理论、算法和应用

报告摘要:近年来,基于表示的分类(RC)方法(例如稀疏 RC)引起了模式识别和计算机视觉领域的浓厚兴趣。 在本次演讲中,我们将介绍一个用于高维数据分析的通用且统一的框架,称为 ARC(基于原子表示的分类)。 此外,我们还将讨论ARC的统一算法、理论保证和各种应用,例如鲁棒的人脸识别和手写数字识别。

演讲人简介:华中农业大学信息学院教授、博士生导师。 曾任新加坡南洋理工大学研究员。 他毕业并获得博士学位。 澳门大学博士,导师为IEEE Fellow、澳门大学首席教授唐元彦教授。 目前主持国家自然科学基金面上项目1项、青年项目1项。 在人工智能相关领域,发表SCI期刊论文20余篇,EI会议论文10余篇,其中IEEE TPAMI、TIP、TSP等国际权威期刊IEEE Transactions发表论文12篇。

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王政 武汉大学

报告标题:社会安全的行人检索与行为预测

报告摘要:多媒体监控数据的快速增长,使得视频侦查成为社会治安治理的重要支撑。 但现有的重识别研究主要针对白天清晰的公共行人数据集,无法满足全天候检索需求; 现有的行为识别研究主要集中在如何区分正常/异常行为,无法预测异常行为; 现有的远程跟踪研究主要集中在轨迹恢复性质的准确性上,无法预测行人未来会出现在哪里。 我们分别开展了跨模态、远距离的行人重识别、结合自然社会理解的隐蔽跟随检测、基于位置行为模式挖掘的活动位置预测等研究。

主讲人简介:王政,武汉大学教授,长期从事多媒体内容分析与检索研究。 发表CCF-A和ACM/IEEE Transactions论文40余篇,国际会议最佳论文1篇,最佳论文提名1篇,并在CCF-A会议CVPR和ACM MM上做专题报告。 主持多项日本国家级项目,入选日本最高级别青年人才计划优秀研究员、日本学术振兴会外籍特聘研究员,荣获日本学术振兴会最杰出青年学者奖日本中国校友会和ACM武汉优秀博士奖。 曾任Autonomous Intelligence Systems杂志副主编、IEEE Trans客座编辑。 CSVT、PRL、Entropy等期刊。

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曾庆东 湖北工程学院

报告标题:激光诱导击穿光谱技术结合机器学习算法在特钢检测分类中的应用研究

报告摘要:激光诱导击穿光谱(LIBS)是一种基于原子发射光谱的新型元素快速检测技术。 具有无需样品制备、分析速度快、可同时分析多种元素等优点。 然而,由于噪声和样品基体效应的影响,LIBS光谱信号具有复杂、高维的特征。 由于机器学习可以处理输入信号中的非线性因素并降低数据的维度,因此可以提取特征信息。 将机器学习算法引入LIBS技术来检测和识别材料成分可以避免人为错误并提高分析效率。 该报告采用支持向量机(SVM)和深度置信网络(DBN)算法处理LIBS数据,实现不同类型钢材的快速检测和分类。 实验结果表明,DBN算法能够从高维输入中提取特征信息,具有良好的非线性处理能力和对钢材样本的较高识别能力,最高准确率达到100%。 同时,DBN具有更大的可扩展性。 结果表明,LIBS技术结合机器学习算法在工业领域的快速检测中具有良好的应用前景。

主讲人简介:曾庆东,男,1982年8月出生,湖北广水人,博士。 工学博士,副教授,现任湖北工程学院电子信息科学与技术专业主任、系主任、光电信息检测技术研究中心主任。 湖北省青年科技“晨光计划”人才计划入选者、中国光学工程学会激光诱导击穿光谱专业委员会委员; 2016年12月毕业于华中科技大学武汉光电国家实验室,获博士学位。 主要研究激光诱导击穿光谱、光谱信号检测与信息处理等相关领域。 近年来主持国家自然科学基金青年项目1项、湖北省自然科学基金面上项目2项、湖北省教育厅科研项目1项、校级教学改革项目1项; 博士期间主持华中科技大学博士科技创新项目1项,参与国家重大科学仪器研制项目1项。 发表科研论文20余篇,申请发明专利20余项,实用新型专利10余项。 先后荣获湖北工程学院“优秀科技工作者”、“三年制教育先进个人”、“教学优秀奖”、“教学成果三等奖”等荣誉称号。

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张贤海军工程大学

报告标题:基于代码自然度的切片粒度缺陷预测方法

报告摘要:软件缺陷预测是软件质量保证领域的一个活跃话题,它可以帮助开发人员发现潜在的缺陷并更好地利用资源。 如何在兼顾性能和可解释性的同时为预测系统设计更具判别力的指标一直是人们致力于的研究方向。 针对这一挑战,提出了一种基于代码自然特征的缺陷预测方法(CNDePor)。 该方法通过使用前向和反向双向度量编码并利用质量信息对样本进行加权来改进语言模型,从而提高模型获得的交叉熵度量元素的缺陷辨别能力。 针对粗粒度缺陷预测难以聚焦缺陷区域、代码审查成本高等缺点,研究了一种新的细粒度缺陷预测问题——面向语句的切片级缺陷预测。 针对这一问题,设计了四种度量单位,并在两类安全缺陷数据集上验证了度量单位和CNDePor方法的有效性。

演讲人简介:张贤,1990年5月出生,河北南宫人,中共党员,博士,海军大学电子工程学院计算机与数据工程教研室讲师工程系。 2019年获得海军工程大学工学博士学位,主修通信与信息系统。 主要研究方向包括软件质量保证、神经网络与机器学习等。主要课程有《人工智能应用实践》、《神经网络与深度学习》等。参与8项国防973、装备研制预研、海军重点项目,发表学术论文20余篇,翻译著作1部(排名第3),参与编写教材2部,指导学生获国家级学科竞赛特等奖1项。 获省级二等奖2项,协助指导研究生4名,获个人三等奖2项,获首届CCF武汉优秀博士论坛二等奖。

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郑龙 华中科技大学

报告标题:高性能图计算架构设计

报告摘要:图计算是关联分析的有力武器,广泛应用于许多典型的大数据场景。 报告将分享我们在图计算加速器设计方面的一些经验,包括高并发管道设计、可扩展的片上网络和局部感知存储架构,最后对未来的工作做出一些展望。

演讲人简介:郑龙,华中科技大学副教授。 主要研究方向为大数据处理架构、运行时系统、并行编程语言等,研究成果发表在MICRO、HPCA、USENIX ATC、FPGA、PACT、IEEE TCAD等高水平国际学术会议和期刊上、ACM TACO 和 IEEE TPDS。 图计算成果参加国际知名的“Graph Challenge”竞赛并获得冠军、创新奖、荣誉奖等奖项。 被提名为PACT’18最佳论文、CGO’15最佳报告奖,并获得第七届CCF大数据学术会议最佳报告奖。 最佳学术论文奖,相关成果被人民日报、光明日报、新知源等媒体转载或报道。