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第四届国自然“大数据重点项目群与总装联合基金项目”学术交流会议暨“总装联合基金项

日期:2019-01-21 类型: News 新闻动态

1月14日至1月16日,第四届国家自然科学基金委“大数据重点项目群与总装联合基金项目”学术交流会议暨“总装联合基金项目”结题评审会议在深圳明华国际会议中心召开。中国工程院院士吾守尔·斯拉木、国自然基金委信息学部领导、项目评审专家、特邀报告嘉宾,16项重点基金、联合基金项目负责人及来自国内一流高校和科研机构的20余家参与单位的共100余名代表参加本次会议。中国科学院深圳先进技术研究院院长樊建平到会与专家学者进行了深入交流,深圳先进院副院长郑海荣致大会开幕词。会议由深圳先进院数字所所长、首席科学家须成忠主持。 

会议期间,各项目组成员就大数据领域中的研究进展进行了深入交流,同时听取了12项国自然联合基金项目验收报告。另外,国自然重点基金及联合基金各项目分别针对大数据领域前沿技术研究进行学术报告。欧洲科学院外籍院士、中国自动化学会副理事长、IEEE会士、澳门大学陈俊龙教授作为特邀嘉宾作了题为“Universal Approximation Capability of Broad Learning System and its Structural Variations”的学术报告,深入介绍了宽度学习的研究现状,关键技术问题,以及未来发展方向。 

同时,天津大学、四川大学、北京交通大学等单位分别介绍了“多视图多粒度聚类分类学习”,“认知计算在医学大数据分析中的应用”,“多媒体内容分析中的稳定性和公平性研究”。南京大学、华中科技大学、东北大学等单位分别介绍了“面向医疗数据分析的机器学习算法”,“GPU上的异步图数据处理”,“大数据中的不确定查询”。深圳先进院、国防科技大学、中科院计算所分别介绍了“复杂动态干扰环境中的信息传播算法”,“可学习的非局部图像扩散去噪技术”,“社交网络中影响力最大化的近似算法”。华东师范大学、中科院自动化所、军事科学院等单位分别介绍了“负载感知的海量测试数据库生成”,“面向大数据与人工智能的系统及基准测试”,“基于深度表征学习的用户行为建模”。上海交通大学、国防大学、中科院软件所等单位分别介绍了“基于交通大数据的城市交通模式预测与动态路径规划”,“数据驱动下大规模城市交通路网的控制”,“多域网络中存储转发机制及性能研究”,“面向超大型数据中心的模块化连线网络”,“基于可视化交互的体系能力分析方法研究”,“遥感图像智能理解与深层信息挖掘”。 

会议结束时,须成忠进行总结致辞,他首先肯定了大数据重点项目(总装联合基金项目)群的各位负责人及其团队的研究成果,同时也希望各位项目负责人在今后的研究中能够砥砺而行,产出更多高质量的科研成果。

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