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信息学院青年学者论坛

发布时间: 2018-03-21 09:49:38 浏览次数: 2968 供稿:信息学院党委、教师发展工作委员会

演讲人:常利军、林春彬、王伟、俞唯仁、李纪为、谢淼

讲座时间:2018-03-31 08:30:00

讲座地点:信息楼四层报告厅

讲座内容

会议议程:

Title1: Data Reduction for Large Graph Processing

Speaker: Dr.Lijun Chang

随着图形应用程序的激增和最近大数据的出现,已经在管理和分析大图数据方面的许多基本问题中得出了研究成果。在本次演讲中,我将通过研究两个图形处理问题来说明使用数据简化技术处理大型真实世界图形的能力。首先,我将简要地说明数据减少可以显着减少用于计算最密集子图的输入图实例(即具有最大平均度的子图)。其次,我将详细说明数据简化技术可用于显着提高启发式计算大型独立图集的准确性。

Short Bio: Lijun Chang目前是悉尼大学信息技术学院的讲师。他收到了他的B.Eng。 2007年毕业于澳门赌博网站计算机科学与技术专业,获博士学位。 2011年获得香港中文大学系统工程与工程管理学士学位。在加入悉尼大学之前,他是新南威尔士大学的ARC DECRA(发现早期职业研究员奖)研究员。他的研究兴趣是大图(网络)分析领域,重点是为大规模图分析设计实用算法和理论基础。他在顶级数据库会议和期刊上发表了40多篇论文,其中包括8篇SIGMOD论文,10篇PVLDB论文和7篇VLDB期刊论文。

Title2: Tight Deterministic Error Guarantees for Queries over Compressed Time Series

Speaker: Dr.Chunbin Lin

Short Bio:Linbin Lin分别于2010年和2013年获得了澳门赌博网站的理学士和硕士学位。他目前是博士。加州大学圣地亚哥分校(UCSD)计算机科学与工程系的候选人。他的研究兴趣是大数据分析的一般领域,包括近似查询处理,数据压缩和数据集成。他在顶级会议/期刊上发表过多篇论文,如SIGMOD,PVLDB,ICDE,TODS和VLDB期刊,他也是VLDB期刊等多家国际期刊的评论员。

Title3: Effective Deep Learning-based Cross-domain Image Retrieval

Speaker: Dr.Wei Wang

Short Bio: 王伟博士是新加坡国立大学(NUS)计算机科学系的助理教授。他于2011年获得澳门赌博网站学士学位,2017年获得新加坡国立大学博士学位。他的研究兴趣包括深度学习系统和多媒体数据应用。他在顶级会议和期刊上发表过出版物,包括VLDB,ACM MM,VLDBJ,TOMM,SIGMOD Record。

Title4: Graph-Structured Data Analytics in the Era of Big Data: Opportunities and Challenges

Speaker: Dr.Weiren Yu

图是许多复杂结构化数据的基本表示,具有广泛的应用,例如网络搜索,生物网络,社交图,基础设施网络。在过去的十年中,在管理和分析图形结构数据方面,已经开展了大量的研究工作。在本次演讲中,我将介绍我们最近开发的一系列可扩展技术,这些技术可以有效地处理图形结构数据并接受大图的实时更新。

Short Bio: Weiren Yu,现任英国阿斯顿大学计算机科学系助理教授。 研究领域包括:基于大规模拓扑网络结构的信息检索,动态流数据的实时分析,以及这些大数据处理技术在信息物理融合系统和物联网,动态社交网络和Web查询中的应用。 从2014年到2016年,他是帝国理工学院的研究员,并与英特尔合作,在伦敦智能水系统网络中进行大数据分析和物联网研究。博士2010-2014,澳大利亚新南威尔士大学。 近年来,他在国际数据库和信息检索会议(如VLDB,SIGIR,WWW,ICDE,ACL等)和期刊(如VLDB J.,IEEE TKDE,IEEE TIFS)上发表了30多篇论文。 ,包括5篇会议论文。获得最佳论文奖,1项获得ICDE最佳论文奖,1项获得最佳学生论文奖。 目前,他负责两个英国国家自然科学基金会EPSRC DTP项目和阿斯顿副校长研究基金。

Title5: Teaching Machines to Converse

Speaker: Dr.Jiwei Li

神经网络模型的最新进展为开发会话代理提供了新的机遇和挑战。当前的聊天机器人系统仍然面临各种问题:它们倾向于输出枯燥和通用的反应,例如“我不知道你在说什么他们是一个共同或连贯的角色;它们通常通过单圈对话进行优化,无法处理对话的长期成功;他们无法利用与人类的互动。

在本次演讲中,我将讨论如何处理上述问题,以及如何设计一个能够输出更有趣,交互式和类似人类的响应的聊天机器人。具体来说,我将讨论如何避免使用互信息输出暗淡响应的陷阱;如何将扬声器嵌入结合到神经生成模型中,赋予机器人一个连贯的角色;如何使用强化学习和对抗性学习来处理对话的长期成功;以及如何让机器人能够提出问题,并明确何时提问。

Short Bio: Jiwei Li刚从斯坦福大学获得计算机科学博士学位,Dan Jurafsky教授为他提供了建议。他的研究兴趣在于自然语言处理,重点是对话,语言生成和话语中的深度学习应用。他曾获得2015年Facebook奖学金,2016年百度奖学金。

Title6: Valuable Information and Topology Mining in Social Network

Speaker: Dr. Miao Xie

随着存储和计算能力的快速发展,出现了许多基于社交网络的新应用。这些应用程序的在线系统积累了大量的用户行为数据,如何高效,高质量地从在线数据中提取高价值信息。并有效提高在线系统的服务能力,是近年来学术研究的热点问题之一。 在本报告中,我们将首先介绍一系列重大研究问题,如信息传播,拓扑挖掘和内容过滤与筛选,模型部署和社交网络中的系统安全,然后让记者逐一思考和研究这些问题。 。进展,最后介绍了该方法在其他领域的潜在价值,如软件工程中的应用案例。

Short Bio: 谢伟是中国科学院软件研究所和新加坡南洋理工学院的联合博士。他是国家博士生奖学金,并被授予北京和中国科学院荣誉博士学位。 他的研究兴趣包括社交网络分析,软件工程,数据库和分布式算法。他在AAAI,VLDB,ICSE,JPDC,ISSRE等国际顶级会议和出版物上发表了10多篇学术论文,并申请了9项国家专利。版本部分的教科书之一被授予北京优秀教科书。 他目前是华为研究科学家和高级工程师,以及PMP国际授权项目管理专业认证项目经理。 许多研究成果已经产品化并整合到华为,联想,百度和中科方德等知名公司的产品和系统中。

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