欢迎参加第十届江苏省大数据技术学术年会暨大数据产业创新发展高峰论坛

2022-09-23

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（内容转自“江苏省计算机学会”公众号）

JSCC-2022：江苏省计算机大会
物联鼎故、数智革新，软件定义新经济
时间：2022年9月23-25日

地点：江苏省南京市玄武区苏宁大道9号徐庄软件园苏宁诺富特酒店

分论坛名称

第十届江苏省大数据技术学术年会暨大数据产业创新发展高峰论坛


论坛介绍


当前，全球经济数字化转型不断加速，以互联网、大数据和人工智能为核心的数字信息技术，正深刻地影响着全球经济社会发展以及国家治理，推动着全球数字经济的迅猛发展。论坛以“大数据驱动数字化转型”为主题，秉承大数据技术与应用创新发展驱动政府治理、企业生产以及社会生活的数字化转型发展为目标，邀请大数据领域深耕多年的学术界和工业界知名专家，报告大数据计算技术、大数据智能分析、大数据综合应用相关议题，交流大数据的高效处理和智能化分析前沿技术，以及政产学研协同创新和产业化案例，推动大数据智能计算技术创新研究与应用实践。
欢迎大家报名参会！欢迎申请大数据专家委员会委员，加入大数据专家委员会！

扫描下面二维码下载专委会委员申请表填写发送至邮jscs@nju.edu.cn

主办单位

江苏省计算机学会

承办单位

江苏省计算机学会大数据专家委员会
江苏省大数据联盟
赞助单位


江苏鸿程大数据技术与应用研究院有限公司

南京杰世欣计算机科技有限公司


第十届江苏省大数据技术学术年会暨大数据产业创新发展高峰论坛


时间：2022年9月25日


地点：南京市玄武区苏宁大道9号苏宁诺富特酒店



论坛主席

黄宜华，教授

南京大学大数据技术研究中心主任，教授

江苏鸿程大数据研究院董事长、总经理


黄宜华，博士，南京大学PASA大数据实验室教授、博导，南京大学大数据技术研究中心主任。中国计算机学会大数据专家委员会副主任，江苏省计算机学会大数据专委会主任，江苏省数字经济学会副理事长，江苏省科协计算机技术首席传播专家。主要研究方向为大数据处理、人工智能、互联网应用。是国内高校中最早从事系统化大数据技术研究的学者之一，在大数据存储、计算、智能分析技术与应用方面，开展了一系列研究，发表大数据相关论文70多篇。主持国家和省部级科研项目多项，并开展了与国内外知名企业、以及与国际著名大数据开源社区的诸多合作研究，以及与多个行业的大数据系统与应用研发。


论坛嘉宾


论坛嘉宾一：钱卫宁
报告题目：面向金融关键核心业务的的数据管理系统

钱卫宁

华东师范大学

数据科学与工程学院院长，教授


嘉宾简介：
华东师范大学特聘教授、博士生导师，数据科学与工程学院院长，上海市优秀学术带头人，2021年入选国家级高层次人才计划。目前担任中国计算机学会数据库专委会常务委员，中国系统工程学会数据科学与知识系统工程专委会副主任委员，中国计量测试学会计算基准专委会副主任委员，教育部人工智能科技创新专家工作组成员。曾获国家科技进步二等奖1次和多次省部级科技奖励。研究兴趣包括可扩展事务处理，大数据管理系统基准评测，海量数据分析处理及其应用，以及数据驱动的计算教育学。
演讲摘要：
金融是先进信息技术最先得到应用的领域。另一方面，金融应用是典型的关键任务应用（mission-critical applications），必须“分毫不差”，对技术的正确性、可靠性和性能都具有极高的要求。互联网改变了金融业务的服务方式，丰富了金融大数据的内涵，并正在基于数据这种新的生产要素，促进金融业务乃至整个领域的转型升级。与在很多其他正在进行数字化变革的领域一样，数据系统是金融的基础设施。传统的面向封闭应用场景的数据管理系统已经不再适合当前的金融应用。报告将介绍我们面向金融应用的新需要，在高可靠、可扩展、高性能数据管理方面的探索和思考。


论坛嘉宾二：陆建峰

报告题目：大数据智能分析技术与应用研究

陆建峰

南京理工大学计算机科学与工程学院副院长，教授


嘉宾简介：
南京理工大学计算机科学与工程学院教授，博士生导师，副院长。江苏省青蓝工程中青年学术带头人培养对象，江苏省“333”工程培养对象，江苏省六大人才高峰。军委科技委某项目组专家，陆军装备部某专业组专家。主要研究方向包括人工智能、智能机器人、机器学习、数据挖掘等，先后主持和参与国家自然科学基金重大计划、国家型号、国防973、国防预研等省部级课题20余项，多次担任重大项目的副总师，具有较强的理论基础和丰富的工程经验。发表多篇学术论文，其中30余篇被SCI检索，10余篇发表在国际顶级会议上。先后获得省部级科技进步一等奖3项，二等奖6项，三等奖1项。
演讲摘要：
近些年来，人工智能和大数据都取得了显著的进展，在许多领域都得到了广泛应用。大数据的处理与分析，也往往要依赖一些人工智能技术。本报告将具体介绍基于人工智能技术，针对遥感图像、脑图像、视频数据、推荐系统、自然语言和知识图谱等大数据方面开展的学术研究工作，及其取得的一些理论和应用成果。

论坛嘉宾三：钱柱中

报告题目：云边协同智能大数据分析技术

钱柱中，副研究员

南京大学软件新技术国家重点实验室成员，教授


嘉宾简介：
南京大学计算机科学与技术系教授、博士生导师，南京大学软件新技术国家重点实验室成员，江苏省计算机学会网络与分布计算专委会副主任，入选江苏省333高层次人才培养工程。钱柱中博士承担国家重点研发计划课题、国家自然科学基金重点项目课题、教育部-中国移动科研基金、江苏省科技支撑等科研项目，并主持国家基础学科拔尖计划教学研究项目；与华为、腾讯、国家电网等开展产学研合作，主持并落地各类科技成果转化项目15项；相关研究成果在ACM/IEEE ToN、TPDS、TC等重要学术期刊，与INFOCOM、ICDCS、IPDPS等重要国际会议，发表论文80余篇，获得IMIS2013、ICA3PP2014和APNet2018最佳论文奖，WoWMoM2021和ICPADS2021最佳论文提名奖；分别获得2016年度和2019年度江苏省科学技术奖一等奖、2014年度国家教学成果二等奖、基础学科拔尖学生培养计划优秀导师奖等。
演讲摘要：
数字化背景下，集中式的计算系统已演化为云边端融合的感知与计算环境，有效结合云端充足算力与边缘快速响应的优势，成为全面提升工业智能化的重要支撑。本报告全面介绍云边协同智能大数据分析技术，深入分析影响智能大数据分析任务工作效率的关键因素并提出相应的理论与方法。针对边缘汇聚数据而处理能力有限的矛盾，深入分析数据位置与任务调度的关系，由此提出数据-任务联合调度机制、捎带式数据重分布策略、基于任务复制的全局化系统稳定保障机制等，基于云边协同架构全面提升智能大数据分析任务的服务质量。

论坛嘉宾四：苏腾

报告题目：昇思MindSpore超大规模AI技术及在Transformer和推荐模型中的应用

苏腾，博士
华为中央软件院技术专家


嘉宾简介：
浙江大学博士，华为中央软件院技术专家，昇思MindSpore副首席专家，MindSpore分布式并行技术负责人。加入华为9年，长期从事分布式并行计算系统研发，曾主导华为自研的分布式任务计算框架、分布式强一致性K-V存储框架、容器化资源管理与调度框架、Actor模型编程框架的设计开发，并在多个产品落地应用，在大规模分布式系统方向有丰富的实践经验。
演讲摘要：
以大数据、大模型、大算力驱动的超大规模AI正成为下一代人工智能的突破口，也是迈向通用强人工智能最有潜力的技术方向之一。昇思MindSpore构建了多维度混合并行、多维度内存优化、图算融合等关键技术，并联合知名高校及科研院所协同创新，发布了鹏程盘古NLP大模型、中科院紫东太初图文音多模态大模型、鹏程神农蛋白质结构大模型、武大珞珈遥感大模型等。本次分享将从MindSpore大模型实践出发，介绍MindSpore超大规模AI关键技术，以及在Transformer和推荐大模型中的应用。

论坛嘉宾五：连德富
报告题目：推荐系统算法研究进展

连德富

国家优青，中国科学技术大学教授

嘉宾简介：
国家优青，中国科学技术大学特任教授，博士生导师。他曾任电子科技大学副教授、悉尼科技大学访问学者，曾入选微软亚洲研究院铸星计划。他的主要研究方向包括深度学习、知识图谱、因果推断等，主持了国家自然科学基金优秀青年科学基金、面上项目，科技部科技创新2030重大项目课题，国防科技173重点项目。他在KDD、TKDE等高水平会议和期刊上发表论文100余篇。他曾获得教育部自然科学一等奖、安徽省教学成果一等奖、四川省教学成果奖二等奖、中科院院长奖、APWeb最佳学生论文、WWW 2021最佳论文候选等。
演讲摘要：
推荐系统在工业界取得了巨大成功。和机器学习模型一样，推荐系统分成离线训练和线上服务的过程。本次报告首先介绍推荐离线训练时的基础组件，包括按塔分类的推荐模型、常见的推荐损失、新颖的高效精准推荐采样等。报告进一步介绍针对推荐系统线上服务的两个阶段（高效率召回和高精度排序）的优化设计，包括支持高效近似搜索的索引端到端构建方法、深度推荐模型的压缩方法。最后，报告将介绍团队基于这些基础研究来开发的RecStudio模块化开源推荐框架。

论坛嘉宾六：杨洋

报告题目：大规模图数据中的异常检测

杨洋

浙江大学计算机学院人工智能系主任，副教授


嘉宾简介：
浙江大学计算机学院人工智能系主任、副教授、博士生导师。研究方向为大规模图与时间序列建模，具体包括图表示学习、异常检测、计算社会学等。在KDD、WWW、AAAI、TKDE等国际顶级学术期刊及会议上发表论文40余篇。曾任AAAI、WSDM、KDD、 WWW等国际学术会议程序委员会委员。
演讲摘要：
在世界各地，各种各样的异常事件频生。在电信领域，仅2021年短短一年时间就发生了超过5亿起电信诈骗案件，造成的经济损失达到了164亿美元；在金融领域，2018年仅信贷诈骗就造成了超过270亿美元的损失；在能源领域，甚至因为窃电事件的发生导致印度GDP直接下降了1.5%；其他像游戏、电商各个领域的诸多异常事件也是层出不穷。图神经网络（GNN）在大规模图数据的处理中展现了非常好的效果，我们尝试将这一有利工具应用到现实场景的异常检测任务之中。本报告围绕下面四点展开：异常检测的场景介绍，图神经网络检测异常，对抗图攻击鲁棒模型，以及实际应用的案例介绍。

论坛嘉宾七：朱光辉

报告题目：自动化机器学习在图神经网络及推荐系统中的研究与应用

朱光辉

南京大学计算机科学与技术系助理研究员

江苏鸿程大数据研究院副院长


嘉宾简介：
南京大学博士，计算机科学与技术系助理研究员，曾在中电科第二十八研究所任职三年。研究方向为大数据分布式机器学习以及AutoML自动化机器学习，已在KDD、ICDE、SIGIR、CIKM、MLJ、TPDS等国内外著名学术会议和期刊上发表论文近20篇，并连续9次在KDD、NeurIPS、PAKDD等国际著名会议组织的AutoML挑战赛中以优异成绩获奖，相关AutoML算法与平台已落地应用于华为、360、中电科等知名IT企业，并在第五届中国“互联网+”大学生创新创业大赛获得全国金奖。
演讲摘要：
大数据智能分析已经成为AI赋能行业的重要应用模式。然而，大数据智能分析中的AI模型选择和调参，犹如木匠制作家具，大部分依靠专家的人力和经验技巧，费时费力，缺少有效的方法。为了加速AI产业落地，近年来，国际上出现了自动化机器学习AutoML（Automatic Machine Learning）技术，即利用机器替代人工完成AI建模，以AI设计AI，从而降低人工智能使用门槛，大幅提高AI建模效率。目前，AutoML已经引起了国内外学术界和工业界的广泛关注。除了在传统机器学习和深度学习取得巨大成功之外，AutoML技术方法也逐渐应用到更多的研究领域，例如图神经网络与推荐系统。本报告将重点围绕AutoML与图神经网络以及推荐系统的交叉融合创新，介绍自动化图机器学习（AutoGraph）以及自动化推荐（AutoRec）方向的最新研究进展。

论坛嘉宾八：沈典
报告题目：云原生大数据应用场景下多路径网络传输技术

沈典

东南大学计算机科学与工程学院副教授


嘉宾简介：
博士，东南大学计算机科学与工程学院副教授，硕士生导师，东南大学“至善青年学者”。分别于2010年和2012年在东南大学软件学院取得学士和硕士学位，于2018年在东南大学计算机科学与工程学院获得博士学位，硕士和博士导师均为罗军舟教授。欧盟第七框架“玛丽居里”人才计划访问研究员，香港中文大学访问研究员。在TMC、INFOCOM、ICNP、ICPP 等领域前沿期刊会议发表论文20余篇，主持国家自然科学基金面上项目/青年项目、江苏省青年自然科学基金等项目多项。曾担任ACM南京学生分会首届主席，全国高校云计算应用创新大赛组委会秘书，获教育部科技发展中心颁发的“最佳组织奖”。
演讲摘要：
在大数据时代，作为提供应用服务能力的载体，底层的云原生和容器系统扮演着核心角色。同时，随着以人工智能分布式训练、大数据并行分析为代表的大规模数据通信密集型应用的不断涌现，如何在云原生环境下支撑这类大数据应用的网络通信需求是亟待解决的重要问题。本报告将介绍我们研究团队在面向云原生大数据应用的多路径网络传输技术方面的研究与实践。具体而言，针对大数据应用的特点，在方法层面，设计改进的多路径传输协议，从而优化云原生系统容器之间的聚合带宽、通信延迟和鲁棒性；在实现层面，基于模块化和插件化原则将协议实现于系统内核协议栈，可以根据大数据等应用特性在运行时动态定制和调优多路径传输策略，项目相关源代码已经开源进行推广。

论坛嘉宾九：毛宝龙

报告题目：面向腾讯大数据场景的数据编排平台研究与实践

毛宝龙，高级软件工程师

腾讯高级软件工程师


嘉宾简介：
腾讯高级软件工程师，专注于大数据和分布式存储领域前沿技术多年，是著名大数据分布式存储开源项目Alluxio PMC & Maintainer，以及Apache Ozone committer，多次获得大数据开源社区的技术专家奖项荣誉，受邀在中国软件大会（CCF主办）。毛宝龙也是腾讯 Alluxio OTeam 开源协同团队负责人，目前主要负责腾讯 Alluxio 的研发和落地工作和 Apache Ozone 的文件系统方向的研发工作。在加入腾讯公司之前，曾在阿里巴巴、京东等一线互联网公司从事大数据系统相关研发工作，担任京东大数据分布式存储负责人期间主导研发了京东万台规模大数据分布式文件存储。
演讲摘要：
在大数据时代，数据存储作为上层众多大数据应用业务的基石，在大数据服务构建与保障方面扮演着重要的角色。Alluixo是一款开源于于UC Berkeley的当前主流大数据分布式虚拟文件系统，为实现大规模文件数据的高效统一管理提供有力的手段。然而，面对腾讯公司实际复杂的大数据业务需求，还需要围绕Alluxio开源系统研究设计众多核心层面组件。为了解决该问题，腾讯公司 Alluxio 开源协同团队近年来对开源Alluxio 技术进行了深入研究，并向Alluxio开源社区进行了大量贡献补充，进一步地构建了基于 Alluxio 技术的腾讯数据编排平台，并推动了其在腾讯公司众多业务场景的落地实践。


参会报名


（1）JSCC江苏省计算机大会参会费用

门票类型

参会者身份

8.15-9.15预售票

9.16-9.23全价票

全场票

JSCS会员

¥1500

¥2000

非会员

¥2000

¥2500

学生票

¥800


*与会者9月15日前参加通知文件里协办社团30人以上优惠票价为1300元/人，单位组团达5人优惠价格为1300/人。


（2）参会报名


联系人：


石 克18114472513，025-89680909


朱中之 15365191266


游辉敏 13770795243


注册报名请扫下方二维码：




（3）住宿信息

协议酒店：江苏省南京市玄武区苏宁大道9号徐庄软件园苏宁诺富特酒店。

客房价格：大床房：480元/间/天，双床房：480元/间/天，两种房型单双早同价。

住宿请参会代表会前自行联系酒店前台025-8520 8888预订。

（4）疫情防控

按照南京市疫情防控要求，主办单位向相关上级部门报备会议和全程安排疫情防控情况，并根据实际情况部署疫情防控实施方案