智能化人机物融合计算
8月22日（星期五）9：00-11：30
地点: 三楼上海厅

简介：
       山东大学教授，现担任山东大学计算机科学与技术学院院长、浪潮人工智能学院院长、数链融合教育部工程中心主任，是IEEE Fellow、国家高层次海外人才。主要研究方向为区块链理论与应用、安全与隐私保护、Responsible AI等。曾担任（或正在担任）多家期刊编委及多个国际会议主席，是中国计算机学会推荐国际学术会议WASA的创办者和国际期刊《High-Confidence Computing》的创刊主编。 H指数72，Google Scholar总引用2.3万+。

报告题目： 人工智能“强交叉”与人机物三元融合

报告摘要： 

       本报告将汇报我们针对以下问题的初步探索：1. 人工智能对人类知识文明的影响；2. 人工智能强交叉；3. 人工智能强交叉驱动人机物三元融合。

简介：
       北京大学博雅特聘教授、博导，ACM中国理事会副主席，国家杰出青年，中组部“万人计划”青年拔尖人才，国家重点研发计划项目负责人。毕业于香港科技大学计算机科学和工程专业，曾先后在中国惠普有限公司、香港科技大学、中科院深圳先进技术研究院任职。2011年加入公安部第三研究所物联网研发中心，任职副主任、研究员、二级警督。2016年，获得公安部个人三等功，加入北京大学。研究方向主要为智慧城市、移动计算、物联网、群智感知等方向。发表论文100余篇，两次获得IEEEICDCS,IEEE SANER国际会议最佳论文。

报告题目： 基于人工智能的金属晶体大型变计算

报告简介： 

       随着人工智能和深度学习的高速发展和广泛应用，人工智能在多个领域获得了重要的突破。宏观复杂物理过程的建模、仿真和科学计算，特别是连续介质力学过程，是工程技术领域的基本问题，在金属加工、航空航天、材料科学等领域都有非常重要的应用。传统的数值计算方法，主要采用有限元、有限差分等方法，其计算精度和计算效率受限于对时间和空间的离散化过程，高精度计算通常需要海量计算资源，其序列化计算模式也难以通过超算等方法获益。人工智能方法，为这类复杂问题的快速求解带来了新的机遇。在本篇报告中，我们主要介绍一些近年来我们在金属晶体大型变计算中的进展，特别是面对缺乏本构方程，缺少数值解的问题的数据驱动的方法。与传统求解方法相比，我们的方法在相同求解精度下，计算效率提升了4-6个数量级，在一些实际应用中，把需要一周才能求解的问题，降低到秒级。相关方法并在实际金属加工行业得到应用和验证。

简介：
       国家杰青，清华大学软件学院博导、可信网络与系统研究所副所长，中国计算机学会杰出会员、物联网专委会常委，ACM SIGBED China常委，中国自动化学会工业物联网技术与应用专委会委员。研究领域涉及物联网、无线网络、移动和普适计算等。担任ACM TIOT协理主编，ACM TOSN、IEEE IoTJ、JCST、《计算机研究与发展》等期刊编委，物联网旗舰会议SenSys 2024、SECON 2022、EWSN 2019、DCOSS 2018等国际会议程序委员会主席，获得中国计算机学会自然科学二等奖、SenSys 2023时间检验奖和SenSys 2022等多个学术会议的最佳论文奖。

报告题目： 智能时代的声学感知和通信

报告简介： 

        随着人工智能与物联网技术的快速发展，声学感知与通信在智能时代扮演着日益重要的角色。本报告探讨无人机、智能汽车、智能家电产品等应用场景中声学感知与通信技术研究，分享相关研究进展，讨论声学感知与通信在智能化场景中的挑战与未来发展方向，为未来智能系统的设计与优化提供参考。

简介：
       北京邮电大学人工智能学院教授、科学技术研究院院长，国家自然科学基金杰出青年基金获得者。2009年于北京邮电大学计算机学院获博士学位，博士期间赴美国Texas A&M University进行14个月访问研究。主要研究方向为物联网体系结构、智能感知计算，在国际知名刊物和会议上发表论文200余篇，曾获国家高等教育教学成果二等奖、教育部自然科学一等奖、中国计算机学会自然科学一等奖、中国电子学会科技进步一等奖、中国计算机学会优秀博士论文奖等教学科研奖励。

报告题目： 物联网端侧智能的几点研究与实践

报告简介： 

        本报告介绍了研究团队近年来在物联网端侧智能方面取得的部分进展，包括：端侧异构并行推理加速框架VelaAI、端侧内核级细粒度延迟测量方法、端侧深度学习引擎评测框架等，以及在小米澎湃OS、小米汽车中的应用。

简介：
       浙江师范大学杰出教授、博士生导师。教育部“新世纪优秀人才”，CCF物联网专委会副主任、ACM China理事会常务理事。研究领域包括图数据与社交网络分析、时空序列大数据分析与计算、数据质量评估与数据清洗、物联网数据采集、无源传感网数据传输与分布式计算等，主持国家自然基金、科技部重点研发等20余项、发表学术论文400余篇。获得国家科技进步二等奖1项、省部级自然科学一等奖1项等。

报告题目： 面向新硬件架构的分布式数据存储引擎

报告摘要： 

       数据库被称为软件产业的根技术，更是被列为国家35项 “卡脖子”的关键技术之一。数据模型、计算环境、以及应用需求是拉动数据库管理系统DBMS发展的三驾马车。数字经济下DBMS面临诸如大容量、高吞吐、低延迟等新需求。后摩尔定律时代涌现了各类新型硬件，如非易失内存 NVM、远程内存访问协议 RDMA、新型内存互联协议CXL等，需要研发新型数据库架构以充分发挥其优势。现有基于TCP/IP分布式互联的DBMS存在传输延迟高且容量扩展受限、内存资源分散且资源静态分配、故障恢复慢且访问延迟高等问题。目前缺少支持上述新硬件的原生分布式数据库系统。本报告介绍团队在基于NVM/RDMA分布式内存池化及数据存储与管理方面的一些研发工作。