HHME2020技术讲座(Tutorial)日程

时间:2020年10月16日

时间 人机交互/普适计算技术讲座(Tutorial)

主席:郭斌(西北工业大学)、陈龙彪(厦门大学)

地点:云湖厅+春晖厅(3楼)
10月16日上午
主持人:陈龙彪
08:30-09:30 题目: 人机交互的过去、现在和未来

授课人:丁向华(复旦大学)
09:30-10:30 题目: 基于大数据的城市疫情传播建模与预测

授课人:王静远(北京航空航天大学)
10:30-11:00 茶歇
11:20-12:00 题目: 在线开放协作项目中用户群体协同行为的分析与理解

授课人:卢 暾(复旦大学)
12:00-14:00 午餐
地点:融创大宴会厅③(1楼)
10月16日下午
主持人:王柱
14:00-15:00 任务驱动的自动可视化

授课人:汪云海(山东大学)
15:00-16:00 题目: 用户移动行为认识

授课人:李 勇(清华大学)
16:00-16:30 茶歇
11:00-12:00 题目: 基于无线信号的行为感知及其健康应用

授课人:王 柱(西北工业大学)
17:30-18:30 题目: 声音感知在物联网安全中的新探索

授课人:林 峰(浙江大学)


HHME2020技术讲座(Tutorial)专家及报告简介

主席:郭 斌   西北工业大学   陈龙彪   厦门大学

丁向华
副教授
复旦大学

简介:
丁向华,复旦大学副教授,加州大学Irvine分校信息和计算机科学博士。长期从事人机交互(HCI)、计算机支持的协同工作(CSCW)和普适计算 (Ubicomp)等领域的研究工作。近年来主要对智能交互和协同技术支持健康、残疾人、老年人等方面开展了深入的研究,相关成果多次在 CHI、CSCW 和 Ubicomp 人机交互顶级会议发表,并获CHI2020 honorable mention award (前5%)。 应邀担任多个国际顶级学术会议程序委员会主席以及CSCW的Editor ,多次担任CHI和CSCW等程序委员会的SC(CHI2019,CHI2021)和AC,以及CSCW和CHI的各类组织委员会联合主席。作为负责人承担了国家自然科学基金面上项目和参与承担了国家重点研发计划人机交互自然性的计算原理等项目。

题目:
人机交互的过去、现在和未来

摘要:
计算机技术的不断发展和进步,推动着人机交互领域的不断发展和进步。从大型机时代到个人电脑时代的转变,催生了对交互和人的关注,诞生了人机交互领域。随着从个人电脑过渡到普适计算时代,即计算机技术离开桌面不断深入到日常生活的方方面面的时代,人机交互在不断探索新的交互技术的同时,对人的关注也从最初的认知/信息处理模型扩展到了具有情感和主观能动性,追求可用性和效率以外其他的社会文化价值、并深受情境影响的社会人。如今,不仅是计算机技术,智能技术也正在不断深入到日常生活中,人机交互会有着怎样的发展和未来?本讲座回顾人机交互领域如何随着技术的发展而发展,结合一些具体科研项目,探讨人机交互的过去、现在和未来。

王静远
副教授 博士生导师
北京航空航天大学

简介:
王静远,北京航空航天大学计算机学院副教授、博士生导师,BIGSCITY Lab负责人,北京城市实验室(Beijing City Lab)副主任。长期从事人工智能与大数据分析在智慧城市、经济管理、公共卫生等科学领域的跨学应用研究,主持国家重点研发计划课题“城市多样化场景模式挖掘与态势认知”,国家自然基金项目“以多源城市数据为支撑的城市计算研究”等与智慧城市相关的国家及省部级项目十余项。在TKDE、TMC、KDD、Ubicomp、AAAI等SCI和CCF A/B类期刊会议发表学术论文近50篇,申请国家专利10余项、美国专利4项。担任《ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology》期刊编委,《IET Smart Cities》期刊创刊编委,《Frontiers of Computer Science》期刊Smart Cities & Urban Computing专栏特邀编辑,《计算机研究与发展》智慧城市专刊特邀编辑。CCF高级会员,CCF大数据专委会委员,中国城科会城市大数据专委会委员,中国人工智能学会人工智能基础专委会委员。在新冠肺炎疫情防控期间担任联防联控机制科技攻关工作组信息化专家组成员,北京新冠肺炎疫情防控领导小组海外输入疫情防控专班专家,国家疾控中心全球公共卫生中心外部专家。在疫情期间组织“北航新冠肺炎疫情大数据研究团队”为国务院联防联控机制、国家卫健委、科技部、外交部、北京市防控办和CDC等机构提供了超过200份疫情预测分析报告,开展了10余项专题研究,为中央一级机构的疫情防控提供了决策支撑。

题目:
基于大数据的城市疫情传播建模与预测

摘要:
新冠、SARS、流感等呼吸道类传染病是威胁人类健康的主要传染性疾病。2020年初爆发的新冠肺炎已经在全球大规模蔓延,造成超过2500万人感染和超过80万死亡。当前,对于新冠肺炎疫情传播模式的主要研究大多集中在城市间的尺度上,对于城市内部尺度的研究工作还较为缺乏。在本报告中,我们使用街道办级别的病例数据,结合城市内部人口出行数据,对呼吸道类传染病的城市内部传播规律进行了建模,并通过预测与仿真相结合的方式,对于不同类型城市防控措施的效果进行评估。

卢暾
教授
复旦大学

简介:
卢暾,复旦大学计算机科学技术学院教授,美国卡耐基梅隆大学(CMU)访问学者。目前是CCF高级会员,CCF协同计算专委会秘书长,CCF大数据专家委员会通讯委员,CCF YOCSEF上海AC委员,上海市计算机学会协同信息服务专委会副主任等。主要研究方向为CSCW与社会计算。作为项目负责人主持承担了多项国家自然科学基金、国家重点研发计划课题、国家863和上海市等项目。相关研究成果主要发表在CSCW、CHI、UbiComp、WWW、NeurIPS、TKDE等领域权威国际学术会议和期刊上,共同获得过CSCW'15最佳论文奖和CSCW'18最佳论文提名奖。曾担任CHI'19-20、CSCW'19-20等的Associate Chair,ChineseCSCW'17-20等的PC Co-Chair,GROUP'18等的PC,CSCW'18的Posters PC,CSCW'17和CHI'19 Workshop的Co-Organizer,IJCIS、计算机学报等期刊的客座编辑,多个权威会议和期刊的审稿人。

题目:
在线开放协作项目中用户群体协同行为的分析与理解

摘要:
互联网用户遵循一定的群体结构和运行机制,自愿贡献体现个体智能的可衡量产出物,并通过群体协同汇聚融合成群体智能涌现的高质量知识成果或产品,形成了一大批以开源软件社区、大众生产、问答网站和众包等为代表的在线开放协作项目。这些项目及其展现的群体协同模式,正以前所未有的深度和广度改变着人们获取知识、协作生产、解决难题、共享产出等的过程和方式。本Tutorial将围绕在线开放协作项目中如何深入分析、理解和洞察群体协同行为,构建有效的群体协同组织方式,确保高质量的群体协同产出,并设计有效的群体协同激励机制等CSCW、社会计算与人机交互领域关注的基本问题展开,通过我们在Stack Overflow、GitHub、豆瓣和微博、Reddit等在线开放协作项目中的实证研究成果,展示和总结群体协同行为分析与理解的定性定量融合的研究方法、过程与结果,并结合国内外动态指出未来群体协同行为分析与理解研究的发展趋势。

王柱
副教授
西北工业大学

简介:
王柱,西北工业大学副教授,入选陕西省青年科技新星。主要研究方向包括智能感知、普适计算、人机交互等。主持或参与国家自然科学基金、国家973计划、国家重点研发计划等科研项目;在IEEE TMC, ACM TIST, IEEE Comm. Mag., ACM UbiComp, IEEE PerCom等国际知名期刊和会议发表学术论文80余篇,Google Scholar引用2200余次。

题目:
基于无线信号的行为感知及其健康应用

摘要:
面向人类行为感知理解这一科学问题,在构建无线感知理论模型的基础上,尝试从目标感知区域内有没有人、有什么人、在做什么等角度,介绍在无线行为感知及其健康应用方面的研究实践。针对无线感知的理论模型,提出了基于有效反射面积与相对距离的无线感知覆盖模型,从理论上刻画了无线信号对不同粒度用户行为的感知能力和范围;利用多对收发天线,构造多个边界错位的菲涅尔区,通过捕捉不同接收信号之间的相关性及波动时延,实现高鲁棒动静检测;基于“步态可作为身份唯一标识”的理论基础,利用无线感知捕捉行走所引发的多普勒效应,进而基于多普勒时频图从宏观、微观多个角度对步态进行刻画,实现了远距离、非接触身份识别;基于呼吸引发胸脯周期起伏的原理,通过高精度测距实现呼吸检测。

汪云海
教授
山东大学

简介:
汪云海,现为山东大学计算机科学与技术学院教授、博导,教育部长江学者青年学者,山东大学“齐鲁青年学者”。研究方向为数据可视化与交互式数据分析,主要关注感知驱动的信息可视化、可视化编程语言设计以及大规模科学数据可视化等方面的研究,在ACM TOG、 IEEE TVCG、ACM SIGGRAPH (Asia)、IEEE VIS、NIPS等国际顶级期刊及会议发表论文30余篇。 详情请见个人主页

题目:
任务驱动的自动可视化

摘要:
数据可视化通过把复杂抽象的数据转化为形象直观的图形,使得用户交互式的探索数据、发现数据中隐含的规律。然而,即使对专业人员,基于现有的交互式可视化系统或者编程语言构建有效的可视化仍然非常费时费力。对此,我们提出了“任务驱动的自动可视化”理念,通过对人类的视觉感知系统建模,实现可视化结果的定量化评价,并探索面向自动可视化的编程语言,降低可视化构建的门槛,从而快速生成符合人类视觉感知特性的可视化效果。在这一报告中,我将分享我们最近的一些相关工作。

李勇
副教授 博士生导师
清华大学

简介:
李勇,清华大学电子系长聘副教授,博士生导师,长期从事数据科学与智能方面的科研工作。发表学术论文100余篇(CCF A类70篇),文章引用9500余次,6次获国际会议最佳论文/提名奖,10篇论文入选ESI高被引用论文。入选全球“高被引科学家”名单、国家“万人计划”青年拔尖人才计划、中国科协青年人才"托举工程"计划,获IEEE ComSoc亚太区杰出青年学者奖、教育部科技进步一等奖、电子学会自然科学二等奖、吴文俊人工智能优秀青年奖。

题目:
用户移动行为认识

摘要:
随着城市移动网络和无线定位技术的飞速发展,记录用户时空行为规律的大数据在移动计算等诸多应用场景中变得日益丰富,其社会、经济、学术价值也引起了产业界和学术界的广泛关注。然而,移动时空大数据规模大且质量低、所蕴含的行为模式复杂多样,使得传统数据挖掘方法难以适应。本报告针对以上问题,系统介绍如何实现移动时空数据的质量增强与移动行为的精准认知。具体而言,通过设计深度注意力机制和深度表征学习模型,解决移动时空大数据噪音显著、行为模式复杂、存在高阶时空相关性等科学问题;通过提出时空移动行为相似度测量方法与时空行为预测模型,实现高准确率的个体与群体行为预测;通过建立开放的城市时空大数据深度处理与挖掘平台,实现在移动网络、智慧城市等重要场景下的智能决策与实际应用。

林峰
博士生导师
浙江大学

简介:
林峰,浙江大学计算机科学与技术学院/网络空间安全学院“百人计划”研究员,博导。IEEE高级会员,浙江省海外高层次人才特聘专家。2015年在美国田纳西理工大学电子与计算机工程学系获博士学位。曾任美国科罗拉多大学丹佛分校计算机科学与工程系助理教授,及纽约州立大学布法罗分校研究科学家。研究工作主要集中在物联网安全、生物识别,可信感知、人工智能,和智慧健康物联网等方面。在国际一流期刊与重要国际会议上发表70余篇高水平文章,包括安全方向(CCS,Security, NDSS, TIFS)和移动计算方向(MobiCom,MobiSys,UbiComp,SenSys, TMC,TII)等;参与英文专著1部。主持和参与10多项中国和美国的基金项目,包括主持国家自然科学基金面上项目1项,3 项美国职业安全与健康保障部 (NIOSH),Comcast 网络公司和Nvidia公司资助的研究项目。参与 8 项美国自然科学基金委(NSF),美国俄亥俄州,浙江省领军型创新创业团队等资助的研究项目。担任多个国际期刊副主编包括IEEE ACCESS,PLOS ONE和国际一流会议的组委会成员包括IoTDI’20和WiSec’20 Publicity Chair, IDSC’19 Publication Chair, Globecom’19 Session Chair等。获ACM MobiSys’20, IEEE Globecom’19, IEEE BHI’17最佳论文奖,ACM Hotmobile’18最佳演示奖,IEEE JBHI期刊亮点文章,教育部创“芯”大赛全国一等奖及优秀指导教师奖,沃达丰全球无线创新项目竞赛提名奖等。

题目:
声音感知在物联网安全中的新探索

摘要:
随着物联网与智能手机的发展,声音感知在日常生活中得到了广泛应用。由于其交互的便利性,声音感知被认为是物联网与人机交互领域中的下一波技术浪潮,并且将打通智能手机,智慧家居,智能汽车等终端,成为实现无缝衔接的交互接口。在这个报告中,我将分享我们团队声音感知在物联网安全应用研究中的一些新研究探索,包括对人说话的内容窃取,3D打印信息的窃取,物联网设备的声音身份认证,以及声波的隐秘通信。我们将会讨论一些有意思的技术与问题,如“没有麦克风还能感知声音吗?”,“你想听别人不想让你听到的信息怎么办”,“没有指纹传感器想做指纹认证怎么办?”,“如何用声音与陀螺仪通信?”