时间	HHME2019技术讲座 主席：郭斌，陈龙彪 地点：南航计算机学院113报告厅
08：30-09：30	题目: 从有源感知到无源感知：人工智能时代的智能感知机制研究 授课人：谢 磊（南京大学）
09：30-10：30	题目: 移动在路网之上：在线轨迹大数据压缩及智能路径规划 授课人：陈 超（重庆大学）
10：30-11：00	茶歇
11：00-12：00	题目: 基于手机App的用户画像 授课人：赵 莎（浙江大学）
12：15-13：30	午餐（自助餐） 地点：南航和园食堂三楼
14：00-15：00	题目: 群智迁移 授课人：王乐业（北京大学）
15：00-15：30	茶歇
15：30-16：30	题目: 基于眼动跟踪的视觉感知与人机交互技术 授课人：程时伟（浙江工业大学）
16：30-17：30	题目: 城市时空大数据：感知、分析与应用 授课人：陈龙彪（厦门大学）
17：30-18：30	晚餐（自助餐） 地点：南航和园食堂三楼
18：30-19：50	专家招待晚餐 地点：丽湖雅致会展中心酒店
20：00-22：00	人机交互专委会内部会议 地点：丽湖雅致会展中心酒店

HHME2019技术讲座报告专家及报告简介

主席：郭 斌   西北工业大学   陈龙彪   厦门大学

谢磊 副教授、博导 南京大学计算机科学与技术系	简介： 谢磊，南京大学计算机科学与技术系副教授，博士生导师，南京大学首届“仲英青年学者”。曾在美国威廉玛丽学院、法国巴黎六大、德国哥廷根大学、IBM中国研究院进行访问和合作研究。曾获江苏省科学技术奖一等奖、ACM南京分会新星奖、江苏省优秀博士学位论文、南京大学五四青年奖章、国际会议MobiQuitous最佳论文奖、国际期刊TPDS的SpotlightPaper等荣誉称号。主要研究领域为智能感知计算。目前在分布式计算和普适计算研究领域共发表论文70余篇，包括国际一流学术会议ACM MOBICOM、ACM UBICOMP、IEEE INFOCOM、ACM MobiHoc、IEEE ICNP、IEEE ICDCS， 国际一流学术期刊《ACM/IEEE Transactions on Networking》、 《IEEE Transactions on Mobile Computing》、 《IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems》、《IEEE Transactions on Computers》、《IEEE Communications Surveys and Tutorials》、《ACM Transactions on Sensor Networks》等。在科学出版社出版编著《射频识别技术：原理、协议与系统设计》。研究成果被多个高端媒体报导，包括中央电视台、江苏城市频道“零距离”、江苏商报等。 题目： 从有源感知到无源感知：人工智能时代的智能感知机制研究 摘要： 随着物联网、工业互联网的发展，当前的智能感知机制正在经历着从传统的有源感知向智能的无源感知的蜕变。面向当前在人工智能时代下对“人-机-物”融合的需求，报告人将分别从多模态有源感知和基于RFID的无源感知机制出发，汇报近年来在“拓展感知范畴”和“探索感知极限”等方面取得的研究进展，并展示相应的系统研究成果。
陈超 教授 重庆大学计算机学院	简介： 陈超，重庆大学计算机学院教授，于2010年9月前往法国巴黎索邦大学攻读博士学位，2014年9月毕业后以副教授加盟重庆大学计算机学院，2018年9月破格晋升为教授。主要从事知识表示学习、领域知识模型演化增长技术、人类活动行为建模、时空轨迹数据压缩和可视化、群智感知技术及面向智慧城市应用的移动轨迹数据挖掘关键技术等研究。已发表高水平SCI论文40余篇（包括20余篇ACM/IEEE Transactions），论文被国际知名会议（SIGMOD、IJCAI、UbiComp等）及世界公认的四大期刊之一的美国科学院院报（PNAS）引用，累积Google 学术引用已超过1950次。特别地，有关出租车轨迹数据挖掘的工作于2011年和2016年两度被IEEE Spectrum杂志报道，在国际上产生了较高的知名度。现主持国家级科研项目5项(国家自然科学基金青年项目和面上项目、科技部“云计算与大数据处理”专项重点研发计划等)，省部级科研项目5项，中央高校基金项目3项。参与多个法国政府智慧城市、欧盟第七框架计划等国际合作项目。 题目： 移动在路网之上：在线轨迹大数据压缩及智能路径规划 摘要： 交通大数据是实现城市智慧交通服务的数据基石，时空轨迹是其中一种重要类型。近年来，得益于移动互联网和定位等技术的广泛普及和成熟，在路网之上，车辆的时空轨迹通过车载 GPS 设备很容易地被实时采集、传输并保存至云端数据中心。然而“海量”时空轨迹数据也一定程度为城市智慧交通化带来了挑战，如严重耗费带宽资源、极大占用存储空间、阻碍数据可视化与挖掘等。在线轨迹压缩技术是一种解决以上问题的有效方法。在路网之上，传统的路线规划系统或方法通常专注于寻找路网上两点之间距离最短的路线或花费时间最短的路线。然而，在实际情况下，特别是在智能城市的时代，出行用户的需求是多种多样，诸如风景最优美的行车路线、最省油的行车路线、最安全的跑步路线等。这类路径规划问题更加侧重于优化路网上边的效益值，也通常称之为弧定向问题。本次讲座将分享课题组在上述两方面问题的最新研究进展。
赵莎 博士后研究员 浙江大学计算机科学与技术学院	简介： 赵莎，博士，2017年06月毕业于浙江大学计算机科学与技术学院。目前于浙江大学计算机科学与技术学院CCNT普适与混合智能实验室担任博士后研究员。近期主要研究方向为数据挖掘，普适计算，移动计算，机器学习。2015年09月-2016年09月访问卡耐基梅隆大学人机交互研究所。获得普适计算领域顶尖国际会议 (CCF A类) ACM UbiComp 2016最佳论文奖 (国内首篇)。发表论文国际会议和期刊论文20余篇，包括UbiComp, ICDE, Pervasive Mobile and Computing, IEEE Transactions on Industrial Informatics, IEEE Systems Journal, ACM SIGMobile等。目前主持国家自然科学基金青年科学基金项目、重点研发计划子课题、中国博士后科学基金第11批博后特别资助，以及中国博士后科学基金第62批面上资助(一等)。组织并主持ACM UbiComp 2018、UbiComp 2019会议上的国际workshop，AppLens2018和AppLens2019。担任IEEE UIC 2016、UIC 2019、MobileSPC 2018、PCC 2018等会议程序委员会委员，以及ACM UbiComp、TOCHI、IEEE SYSTEMS JOURNAl、PMC等国际顶级会议与期刊的审稿人。 题目： 基于手机App的用户画像 摘要： 用户“画像”是指对跟用户相关的数据进行分析、挖掘、及提取，获得该用户的一系列属性与特征（如性别、年龄、兴趣、偏好）的信息。用户画像在精准广告投放和个性化推荐等方面有巨大的商业价值，是面向个人用户市场的各大企业必争的战略核心技术。随着智能手机的快速普及以及手机App的大量使用，通过用户手机App数据对用户进行画像正成为一个极有研究价值又有巨大应用前景的新兴研究课题。因一个手机通常只归属一个人使用，该手机使用各种App的行为反映了极为丰富的用户相关信息。本报告将分享我们利用大规模手机App数据进行用户“画像”的最新研究成果，包括利用手机App安装列表挖掘用户属性、利用手机App使用记录发现用户群体、刻画用户使用行为等。
王乐业 助理教授 北京大学计算机系	简介： 王乐业，北京大学计算机系助理教授。2009及2012年于北京大学计算机系获得本科硕士学位，2016年博士毕业于法国国立电信学院及巴黎第六大学，2016-2018于香港科技大学从事博士后研究工作。研究方向为群智感知及时空数据分析。发表国际会议及期刊论文50余篇，Google Scholar统计引用1400余次，包括知名会议UbiComp, AAAI，IJCAI, WWW等，期刊Artificial Intelligence, ACM TIST, IEEE TDSC, IEEE Computer等。 题目： 群智迁移 摘要： 群体智能计算是汇聚和组织现实世界中各类群体对象（人机物）智能，使人类总体力量大大提高的一种新型计算范式。目前，大部分群体智能计算任务的完成需依赖于从群体对象收集来的大量任务相关数据。本报告将重点讨论当任务相关数据还未收集充分时，如何进行群体智能计算这一问题，即群体智能计算的冷启动问题。我们将机器学习中的迁移学习思想引入群体智能计算中，提出了一个较通用的群体智能迁移计算流程和指导框架，实现了跨空间、跨社群等场景的智能迁移。同时本报告还将探讨如何利用联邦学习技术在数据安全及用户隐私保护下进行群智迁移。
程时伟 教授、博导 浙江工业大学计算机学院	简介： 程时伟，浙江工业大学计算机学院教授，计算机软件研究所副所长、博士生导师。浙江大学博士，美国卡内基梅隆大学人机交互研究所博士后。主要研究方向为人机交互、普适计算、界面设计与用户体验、可视化等。美国计算机学会ACM SIGCHI中国分会秘书长、中国计算机学会（CCF）人机交互专委委员、协同计算专委委员、普适计算专委委员，浙江省计算机学会人机交互专委会副主任，IEEE 交互式与可穿戴计算设备技术专家委员会委员、可视分析与表达技术专家委员会委员，中国人工智能学会智能交互专委委员、脑机融合与生物机器智能专委会委员。担任人机交互领域国际顶级期刊与会议IJHCS、CHI、CSCW、Ubicomp审稿人。国家自然科学基金项目通讯评审专家。作为负责人主持国家自然科学基金3项、浙江省自然科学基金2项，参与国家重点研发计划云计算与大数据子课题、美国国家自然科学基金各1项。在人机交互国际Top会议CHI,CSCW，以及PUC、JMUI、软件学报、电子学报、计算机辅助设计与图形学学报等SCI、EI检索期刊发表论文近40篇，获得人机交互领域国际顶级会议CSCW2015最佳论文提名奖。此外，出版教材1部、译著1部、授权发明专利3项、软件著作权12项。 题目： 基于眼动跟踪的视觉感知与人机交互技术 摘要： 利用图像处理、大数据分析、众包计算等方法获取人的眼球运动数据及其对应的视觉注意行为，分析用户的视觉注意焦点等时-空参数，对用户视觉感知和认知过程进行分析，进而为用户界面评估、人机交互等应用提供数据基础与输入驱动。设计与开发了基于眼动跟踪的人机交互应用系统，如眼动控制的实时游戏系统、在线设计优化系统等，用户研究表明，这些应用系统能有效提高用户操作效率和主观体验，具有广阔的应用前景。
陈龙彪 助理教授 厦门大学信息学院	简介： 陈龙彪，厦门大学信息学院助理教授。于2010年从浙江大学竺可桢学院获得工学学士学位；于2016年获得浙江大学博士学位；于2018年获得法国索邦大学（原巴黎第六大学）博士学位。曾于法国国立电信研究院任助理研究员，现工作于厦门大学福建省智慧城市感知与计算重点实验室。主要研究方向为大数据分析、城市感知计算、普适计算，在国际著名期刊和顶级会议上发表学术论文30余篇，包括UBICOMP, T-ITS, T-HMS等，获得2015年和2016年ACM UBICOMP最佳论文提名奖。成果曾获中央电视台、新华社、China Daily等国内外媒体报道与关注。目前主持国家自然科学基金青年项目、福建省自然科学基金面上项目、厦门大学校长基金项目各一项。现任CCF普适计算专委会、协同计算专委会委员，ACM SIGSPATIAL CHINA技术委员。担任多届IEEE UIC程序委员、CCF普适计算Tutorial论坛主席。担任UBICOMP, T-ITS, T-MC等国际会议和期刊的审稿人。 题目： 城市时空大数据：感知、分析与应用 摘要： 城市时空大数据是具有位置和时间属性的高维数据，记录了城市变迁、人群移动、疾病扩散、环境变化等丰富的城市动态。近年来，得益于物联网、空间测绘和移动网络技术的发展和成熟，海量城市时空大数据得以被高效采集、传输和存储，形成继多媒体、自然语言之后的又一重要大数据资源。然而，目前对时空大数据的感知、分析与应用仍存在诸多挑战，如数据的时空粒度不统一、时空算法模型过于简单、应用问题过于单一。为此，我们聚焦于城市时空大数据的感知、分析与应用，在城市环境、交通和通讯等领域开展了一系列研究。本次讲座将分享课题组近5年的研究方法与成果，并展望城市时空大数据研究的未来方向。

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