第六届大数据分析与管理国际研讨会成功举办

发布时间:2018-12-15 23:26 浏览量:1862来源:重点实验室作者: 编辑/刘沛然新闻类型: 学院新闻

2018年12月11日下午两点,由中国人民大学信息学院联合数据工程与知识工程教育部重点实验室主办的第六届大数据分析与管理国际研讨会在信息楼四层学术报告厅成功举办。

大会邀请了澳大利亚昆士兰大学周晓方教授,百度首席科学家、百度商业智能实验室主任熊辉教授,新加坡国立大学Anthony K.H. Tung教授,华东师范大学周傲英教授,清华大学软件学院王建民教授,中国人民大学信息学院陈红教授等嘉宾作大会报告,出席大会的嘉宾还有中国人民大学信息学院王珊教授、理工处处长杜小勇教授、副院长李翠平教授,以及其他来自校内外的专家学者。

大会开始,由中国人民大学信息学院副院长李翠平教授发表致辞。李翠平教授首先回顾了以往大数据分析与管理研讨会的举办情况,接着向大家介绍此次参会的嘉宾,并对各位参会嘉宾的到来表示感谢。

澳大利亚昆士兰大学周晓方教授作了题为“Moving Object Linking Based on Historical Trace”的报告。周晓方教授在报告中讲述了他们团队在基于历史轨迹的移动物体连接方面所做的研究以及目前的一些进展。

百度首席科学家、百度商业智能实验室主任熊辉教授在会上作了题为“Frontiers of Data Driven AI”的报告。报告中,熊辉教授介绍了数据驱动的AI领域的一些新兴机遇和挑战,讲解了深度学习、推荐引擎和数据密集型计算平台的趋势。

新加坡国立大学的Anthony K.H. Tung教授作了题为“Speculative Ideas on the Development of AI and Big Data Systems”的报告。Anthony K.H. Tung教授与大家分享了一些关于人工智能和大数据系统发展的观点,并且与在座的老师和同学互动,研讨会现场气氛热烈。

华东师范大学副校长周傲英教授就“面向异构体系结构的高性能分布式数据处理技术与系统”一题作了报告。周傲英教授介绍了研发面向异构体系的自主可控的高性能大数据处理技术的发展,并讲解了现今面向异构体系结构的研发技术亟需解决的难点主要在于难以满足多样化需求、难以实现高通量、时效性以及资源难以充分利用等方面。

清华大学软件学院院长王建民教授就“面向高端制造领域的大数据管理系统”作了报告。王建民教授以风电领域为例介绍了高端制造业大数据在一体化管理、不同数据类型管理引擎、时序数据分析等方面遇到的难题与挑战,并分享了其项目团队在高端制造领域大数据管理中取得的一些成果。

中国人民大学信息学院党委书记兼副院长陈红教授作了关于“高时效、可扩展的大数据计算模型、优化技术与系统”的报告。陈红教授从国内外大数据分析与计算的现状为背景,介绍了研究和开发面向多计算模型融合架构的高时效、可扩展的新一代大数据分析支撑系统和工具的必要性和关键技术。

本次大数据分析与管理国际研讨会圆满举办,来自国内外各个高校企业的大数据领域的专家学者相聚在信息学院,为我院师生创造了了解大数据领域前沿发展的良好平台,为信息学子营造了更加广阔的学术视野和浓厚的学术气氛。