由湖南省人民政府学位委员会、湖南省教育厅主办，中南大学研究生院、中南大学计算机学院承办的湖南省研究生创新论坛—数据感知与边缘计算论坛定于2021年11月 29 日在湖南长沙召开。中南大学计算机学院第三届研究生学术年会亦将于同时召开。
本次湖南省研究生创新论坛的征文面向国内外计算机、物联网、大数据、通信工程、电子信息等领域在读硕博研究生，涉及群智感知计算模型和架构设计、群智感知的激励机制设计、基于AI的群智感知计算、基于边缘计算的群智感知、人机物融合群体智能、基于5G的群智感知计算、新型群智感知计算应用系统、面向车联网的群智感知计算、基于机器学习的群智感知数据质量管理、智能感知与AI计算相关其他领域、边缘计算下的网络/云边/边边协议、边缘计算的资源管理和任务调度、边缘节点的系统和软件安全性和隐私管理、机器学习/深度学习增强的智能化边缘计算、智能化边缘计算的机器视觉、边缘计算平台与设施的服务质量预测等主题。
中南大学计算机学院第三届研究生学术年会由中南大学计算机学院主办，旨在促进博士研究生、硕士研究生以及留学生的学术交流，促进研究生学术水平的进一步提高，进一步推动我院计算机科学与技术学科、信息与通信工程学科科学研究水平提升。
通过湖南省研究生创新论坛的平台邀请到海内外著名学者来报告数据感知、虚拟现实、先进计算、隐私保护、网络空间安全、社会网络大数据挖掘等前沿技术的最新进展，探讨技术发展的趋势，从而推动学术交流与科研合作；同时通过研究生的学术报告与交流，促进研究生学术水平的进一步提高，使研究生教育能更好地为国家自主创新以及国家经济建设主战场。欢迎国内外研究人员、学者和同学们观看我们的线上直播。
时间：
2021年11月29日 9:00-12:00
线下地点：
中南大学校本部民主楼小礼堂
线上腾讯会议号：
594-826-990
直播链接：
https://wx.vzan.com/live/tvchat-745318469?v=637734543754490031
报告嘉宾：
陈宝权，北京大学博雅特聘教授。
报告摘要：
现实场景的三维捕获、重建与模拟仿真在深度学习与人工智能的推动下正在发生革命性的改变，反映在物理逼真并实时交互的视觉效果生成。本报告将介绍三维场景的获取、物理现象的模拟与人体动作的控制等影像生成技术的前沿进展。这些将给影视制作、虚拟现实、增强现实与数字孪生等应用领域带来新的机遇，特别有意义的是，将为人工智能的模型设计提供参考，对训练学习提供虚拟仿真环境。
嘉宾简介：
陈宝权，北京大学博雅特聘教授，前沿计算研究中心执行主任，博士生导师，IEEE Fellow和中国计算机学会会士。研究领域为计算机图形学与可视化，在 ACM SIGGRAPH 、 IEEE VIS、ACM TOG等国际会议和刊物发表论文 100 余篇。曾担任973项目“城市大数据计算理论与方法”首席科学家。现任/曾任ACM Transactions on Graphics(TOG)/IEEE Transactions on Visualization and Graphics （TVCG）编委，并多次担任计算机图形与可视化领域几乎所有重要国际会议的PC成员；曾任 SIGGRAPH ASIA和IEEE VIS指导委员会委员，SIGGRAPH ASIA 2014和 IEEE Visualization 2005会议主席及IEEE Visualization 2004 程序委员会主席。获 2003 年美国 NSF CAREER Award、2005 年 IEEE可视化国际会议最佳论文奖、2014年中国计算机图形学大会杰出奖，入选2008年中科院百人计划、 2010 年国家杰出青年科学基金资助、2013年国家“百千万人才”工程计划和“中青年领军人才”、2015年教育部长江学者特聘教授。兼山东大学特聘教授，北京电影学院未来影像高精尖创新中心首席科学家。任中国计算机学会（CCF）常务理事，第七届教育部科技委信息学部委员，曾任CCF青工委主任。获电子工程学士（91年西安电子科技大学）、硕士（94年清华大学），和计算机科学博士（99年纽约州立大学石溪分校）。因为在空间数据（建模）与可视化方面的贡献，入选IEEE Fellow（2020）。
报告嘉宾：
陈旭，中山大学计算机学院教授、博导。
报告摘要：
作为大数据时代的一个极其重要源头，来自移动互联网与物联网的移动大数据，将在智慧城市、社会感知、环境监测等众多领域得到广泛应用。新兴移动大数据应用具有动态性强、时空覆盖范围广、要求实时响应等鲜明特点，对传统云计算模式提出了巨大挑战。因此，为了推动移动大数据产业深入发展，研究面向移动大数据应用的新型计算技术是极其重要的。
边缘计算（Edge Computing）技术通过将计算存储能力与业务服务能力向网络边缘迁移，使应用、服务和内容可以实现本地化、近距离、分布式部署，从而有力支撑未来5G移动互联网与智能物联网应用的高容量、强计算、以及低时延高可靠等业务需求。同时，充分利用边缘计算，通过网络大数据深度学习与挖掘，实现智能化移动网络信息感知与性能优化，促进通信、计算和存储的深度协同融合。 由于潜力巨大和应用广泛，边缘计算已成为当前学术界和产业界极其关注的研究热点之一。该报告将介绍中山大学研究团队在边缘计算方向的研究进展、以及探索边缘智能计算--边缘计算和人工智能彼此赋能的新范式。
嘉宾简介：
陈旭博士，中山大学计算机学院教授、博导，担任先进网络与计算系统研究所所长以及国家地方联合工程实验室副主任，入选德国“洪堡学者”项目、以及国家级和广东省高层次人才项目。承担包括国家自然科学基金联合重点项目、面上项目、国家重点研发计划课题、广东省珠江创新团队等项目。曾获得香港青年科学家奖、IEEE OJ-COMS Editor Award、IEEE ComSoc亚太区杰出青年学者奖、IEEE ComSoc Young Professional最佳论文奖、CCF A类国际会议IEEE INFOCOM最佳论文亚军奖、IEEE ICC最佳论文奖以及IEEE ISI的最佳论文荣誉提名奖等学术奖项。目前担任国际知名期刊IEEE Open Journal of Communications Society领域编辑、以及IEEE Transactions on Wireless Communications和IEEE Internet of Things Journal副编辑。
报告嘉宾：
操晓春，中山大学网络空间安全学院院长、中国科学院信息工程研究所研究员。
报告摘要：
5/6G网络和AI技术的发展正持续改善网络空间的内容和服务质量，但同时也带来各种潜在内容安全问题：一方面，伪造、虚假、不良的媒体内容充斥于网络空间，影响社会稳定和个人声誉；另一方面，公开来源网络数据蕴含丰富的各种商业情报，但由于其价值密度极低，导致高价值信息挖掘如大海捞针。针对上述网络空间安全应用，报告人拟介绍信工所团队在网络空间视觉内容生成与识别方向学术探索的最新进展，以及搭建的一套视觉大数据价值挖掘系统。具体包括：开源数据的云弹性采集与强智能搜索、数据驱动的自底向上深度抽象归纳、知识驱动的自顶向下演绎推理、人工智能深度攻防对抗等。
嘉宾简介：
操晓春，中山大学网络空间安全学院院长、中国科学院信息工程研究所研究员，主要从事人工智能基础研究和网络空间内容安全应用研究；国家杰出青年、优秀青年基金获得者，入选国家“万人计划”青年拔尖人才支持计划；担任IEEE汇刊 TIP、TMM、TCSVT、电子学报的Senior Area Editor/Associate Editor/编委，NeurIPS/ICCV/CVPR/IJCAI/ACMMM等计算机协会A类会议的Area/Track Chairs。指导博士生获得CCF优博论文和中科院优博论文各1篇；获得省部级一等奖和二等奖各1项。
报告嘉宾：
Shui Yu，a Professor of School of Computer Science, University of Technology Sydney, Australia.
报告摘要：
In this talk, we mainly present some of the current research topics landed at the intersections of networking, big data and cybersecurity. First of all, we overview the current landscape of these energetic areas, and then present the unprecedented challenges and possible theoretical tools to meet the challenges in these domains. Finally we discuss a couple of hot sub-topics of privacy and security in federated learning. We humbly hope this talk will shed light for forthcoming researchers to further explore the uncharted part of this promising land.
嘉宾简介：
Shui Yu is a Professor of School of Computer Science, University of Technology Sydney, Australia. His research interest includes Security and Privacy, Network Science, Big Data, and Mathematical Modelling. He has published four monographs and edited two books, more than 400 technical papers with an h-index of 58. Dr Yu initiated the research field of networking for big data in 2013. He is currently serving a number of prestigious editorial boards, including IEEE Communications Surveys and Tutorials and IEEE Communications Magazine. He is a Senior Member of IEEE, a member of AAAS and ACM, a Distinguished Lecturer of IEEE Communication Society, and an elected member of the Board of Governor of IEEE Vehicular Technology Society.
报告嘉宾：
高晓沨，上海交通大学计算机科学与工程系教授、博导。
报告摘要：
众包是一种通过群体合作共同完成复杂任务的工作方式，广泛运用于交通监测、图像标注、文本翻译等多个领域。众包任务的复杂度不高，但通常是一些人比机器更擅长的工作；众包参与者通常无须很强的专业技能，因而可以得到大量的候选者。众包相关的研究主要围绕任务与参与者之间的匹配展开，探索更优的众包策略。
空间众包作为众包的一个主要分支，重点针对任务与参与者的时空分布特征，完成具有特定时空需求的众包任务。空间众包调度平台上的任务与参与者的变化都是实时的，因此合理的匹配策略与调度算法就直接决定了任务完成情况的好坏，其中需要综合考虑参与者的数量、平台和参与者的收益以及参与者移动产生的代价等多个因素。空间众包中的路径规划和巡检覆盖问题，大多可以建模为经典的组合优化问题，如旅行商问题（TSP），定向越野问题（OP），车辆路径规划问题（VRP）等，除了传统优化算法，采用机器学习的方法求解此类组合优化问题正成为当下的研究热点。本报告将对空间众包进行概述，并综述近几年重要期刊会议中的相关成果，最后介绍主讲人团队在空间众包领域的工作。
嘉宾简介：
高晓沨，女，上海交通大学计算机科学与工程系教授、博导。本科毕业于南开大学数学系，硕士毕业于清华大学数学系，博士毕业于美国德克萨斯大学达拉斯分校计算机系，师从著名运筹学家堵丁柱教授。研究方向为数据工程、网络优化等，发表中国计算机学会推荐期刊会议（CCF-A/B区）论文130余篇，如IEEE/ACM Trans系列期刊TON、TPDS、TMC、TKDE、TC、JSAC，以及国际会议SIGKDD、INFOCOM、ICDE、WWW、NeurIPS、IJCAI等。
任中国计算机学会分布式计算与系统专委会常务委员、数据库专委会委员、大数据专家专委会委员；中国运筹学会数学规划分会青年理事；IEEE、ACM、CCF高级会员等。曾获上海市科委“浦江人才”、上海市教委“晨光计划”、“宝钢优秀教师奖”等资助和荣誉。曾八次荣获国际学术会议最优论文奖，包括DASFAA2017（CCF-B）、ICPADS2016（CCF-C）等。有丰富的校企合作经验，与腾讯、华为、阿里、百度、字节跳动等互联网企业及中远海运集团、长虹集团等实体业开展合作，曾获CCF-腾讯犀牛鸟基金卓越奖（最高奖项）、CCF-华为创新研究计划结题评审第一名等荣誉。
