“CCF走進宿遷學院”

時間：2022年6月8日下午2：00-5：40

線下地點：宿遷學院新圖報告廳

線上：騰訊會議：943-537-437

騰訊會議直播：https://meeting.tencent.com/l/j5kPe38hMn4d

主題：AI+智慧城市論壇

主辦：中國計算機學會CCF

承辦：宿遷學院 江蘇京世大數據管理有限公司 宿遷市科學技術協會

協辦：宿遷市計算機學會

日程安排：

專家報告1

報告題目：時空聯邦計算——從數據聯邦到聯邦學習

摘要：近年來隨著市域社會治理與疫情追溯分析等新需求的出現，跨部門間的數據孤島給此類時空大數據共享計算帶來全新挑戰，即如何在各部門數據不出本地的前提下實現隱私安全的數據共享與協同分析？為此，聯邦計算以其“數據不動計算動”的共享理念為破解數據孤島挑戰提供了一種新型思路。本報告首先回顧時空聯邦計算的背景，從數據庫的視角回顧傳統聯邦數據庫概念，介紹隱私安全可控的數據聯邦技術，并闡述其與聯邦學習的區別聯系。隨后介紹本團隊結合產業應用需求所研發的時空聯邦計算系統——“虎符”，其已經適配當前各種主流時空大數據計算平臺，并支持多方數據自治環境下的安全高效協同查詢。最后，報告也將介紹基于虎符系統的應用示范，并對該領域未來發展進行展望。

個人簡歷

童詠昕，博士，北京航空航天大學計算機學院教授，博士生導師，國家自然科學基金優秀青年基金獲得者。2014年于香港科技大學獲計算機科學與工程學博士學位，隨后留校擔任研究助理教授，2015年入選北京航空航天大學“卓越百人計劃”。目前主要研究方向包括：聯邦學習、隱私計算、時空大數據挖掘分析、智慧交通與群體智能等。近年來，先后主持國家自然基金重點項目、國家重點研發計劃課題等科研項目。共發表學術論文百余篇，其中以第一/通訊作者發表CCF-A類論文60余篇。曾獲中國電子學會自然科學一等獎（排名第一）、阿里巴巴集團達摩院“青橙獎”、數據庫領域國際會議VLDB 2014“杰出演示系統獎”和數據挖掘領域國際競賽KDD Cup 2020“強化學習賽道冠軍”；擔任《IEEE TKDE》、《IEEE TBD》等國際期刊的編委、數據庫領域國際頂級會議VLDB和ICDE的程序委員會領域主席（PC Area Chair），并長期作為多個國際頂級會議的高級程序委員會委員（Senior PC）；也是CCF杰出講者、CCF會員與分部工委副主任、CCF走進高校工作組組長。

專家報告2

報告題目：AI驅動的城市時空大數據分析：挑戰、方法與展望

摘要：隨著移動終端和各種位置傳感器（GPS等）的普及，城市時空大數據無處不在并以前所未有的速度產生。城市時空大數據的影響滲透到市民日常生活的方方面面，例如定位導航、出行旅游、社交、推薦等等，并為政府實施智慧城市建設提供了重要的數據支撐。但是這些海量、異構、實時的城市時空大數據也為傳統的數據分析和挖掘方法帶來了諸多挑戰，包括異構數據結構的復雜性、多源數據的潛在時空相關性、時空數據與外部環境的關聯性以及淺層模型有限的學習能力等。針對此，本報告將介紹本研究團隊近期在基于多源數據融合及深度學習的城市時空大數據分析與挖掘方面的工作。首先，將介紹城市時空大數據分析的研究背景和意義；然后總結在城市快速發展和移動物聯網技術普及的全新背景下，城市時空大數據分析的若干重要挑戰，并針對這些挑戰，總結現有研究工作的解決方案；之后，將以我們近期在城市交通大數據和城市人流移動數據預測方面的工作為例，介紹深度學習技術在解決城市時空大數據分析方面的應用；最后，本報告將對該領域未來可能的研究工作進行展望。

個人簡歷

王森章，中南大學計算機學院特聘教授，湖南省青年“芙蓉學者”。主要研究方向為時空數據挖掘、圖數據挖掘、城市計算等。發表論文100余篇，其中發表在CCF推薦A類會議期刊論文25篇，B類以及ACM/IEEE Trans.匯刊論文50余篇。一篇會議論文獲“最佳學生論文獎”，一篇論文獲ICDM最佳論文提名，兩篇期刊論文是ESI“高被引”論文。主持包括國家自然科學基金面上/青年項目、江蘇省自然基金、騰訊“犀牛鳥”基金、廣東省基金等多項研究課題。王森章教授是中國計算機學會數據庫專委會和大數據專家委員會執行委員，擔任《智能科學與技術學報》首屆編委，《計算機工程》青年編委，國際期刊ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology和Remote Sensing客座編委。先后四十余次擔任所在領域國際會議程序委員會成員（PC Member）及高級成員（Senior PC Member）。

專家報告3

報告題目:基于圖神經網絡的時空大數據挖掘

摘要:時空數據挖掘作為城市計算中非常重要的技術，已經被廣泛應用于各項應用中，比如智能交通、疫情追蹤管控、以及城市安全保障。在時空數據挖掘中如果對復雜的時空關系模式進行學習，是當前技術中所面臨的重要挑戰以及技術難點。為此，圖神經網絡作為一種基于圖結構學習的神經網絡架構，有效地對時空數據局中復雜的時間以及空間關系模式進行了精確的建模，從而提取到高階的節點關系并學習到更加精確的時空嵌入。本報告首先介紹圖神經網絡的背景，以及在時空大數據挖掘中的研究進展。在該報告中，會針對于不同應用場景，介紹不同的圖神經網絡架構以及其所面臨的調整以及技術難點。與此同時，也會介紹本團隊中最新的時空圖神經網絡的研究工作，并展望未來該領域潛在的發展方向。

個人簡歷

黃超, 香港大學計算機學院助理教授，博士生導師。目前主要的研究方向為人工智能，數據挖掘，時空數據分析，圖神經網絡，推薦系統。在KDD, WWW, SIGIR, ICDE, AAAI, IJCAI, CIKM, WSDM等數據挖掘和人工智能領域頂級會議發表論文40余篇。以第一作者及指導發表的論文分別獲得WWW’2019，WSDM’2022最佳論文提名。與此同時，連續擔任了KDD, SIGIR, WWW, NIPS, ICLR, AAAI, IJCAI, WSDM, CIKM等會議的評審委員會委員，以及TKDE, TOIS, TIST, TOC, TKDD, TNNLS等期刊的長期審稿人。并且被WSDM’2020和WSDM’2022會議授予優秀評審委員獎。所研發的用戶建模算法和系統被部署運用于海量的用戶數據平臺，并被多家相關學術媒體報道。

專家報告4

報告題目: AI遙感-道阻且長

摘要:隨著航空、航天科技的發展，遙感技術已經成為獲取智慧城市時空基礎地理數據的重要手段之一，其中的關鍵問題是遙感影像的解譯。近年來，以深度學習為代表的AI技術也在遙感領域得到廣泛應用，取得了許多令人矚目的成果。然而，由于地球環境的復雜性以及傳感器成像的時空異質性，遙感影像的自動解譯水平遠未達到許多行業管理的要求，導致遙感數據的生產仍然依賴大量的人工目視解譯。本報告首先簡要介紹遙感技術在國土、環境、農業、林業、水利等行業的應用背景以及傳統的遙感圖像解譯算法，重點分析深度學習在遙感圖像解譯中面臨的問題和挑戰，最后介紹江蘇師范大學AI遙感創新團隊在國土資源變化監測、高分遙感影像分類與建筑物信息提取、無人機傾斜攝影自動測圖等方面的一些工作。

個人簡歷

張連蓬，江蘇師范大學地理測繪與城鄉規劃學院教授，測繪科學與技術學科帶頭人，江蘇省“青藍工程”中青年學術帶頭人，江蘇省“333”人才工程培養對象，江蘇省遙感地理信息學會常務理事，山東科技大學大地測量學與測量工程專業博士，中科院遙感所博士后。主要研究方向包括地理信息系統設計與開發、遙感圖像智能解譯算法與軟件、生態環境遙感監測等。主持國家自然科學基金、國家863項目子課題、國家科技支撐計劃專題等多項科研項目，曾獲國家測繪科技進步一等獎、教育部科技進步二等獎、山東省科技進步二等獎等科研獎勵。

專家報告5

報告題目：大數據應用-構建一網統管時代的城市運行中樞

摘要：按照黨中央、國務院關于加快推進社會治理能力和治理體系現代化的決策部署，著眼提升市域治理的精細化、高效化、智能化水平，積極探索具有地級市特色的市域治理新體系和新架構，為此經過一年多的在宿遷創新實踐，項目取得初步成效。本報告圍繞“一屏觀全城、一網管全城、一端惠全城”總體目標，著眼社會治理、民生服務和數字經濟三大領域，以推進“綜治、城管、應急”三網融合和構建“大綜治、大城管、大應急、大交通”四大治理格局為核心，以大數據、云計算、人工智能、物聯網、5G等新一代信息技術為支撐，大力實施數據、系統、網格、資源、業務、人員等深度整合，構建“1+9+N”指揮體系和“1334+N”應用體系，實現指揮調度、協同聯動、綜合分析、預測預警、高效便民、效能監察六大功能，全力打造特色鮮明的全國中小城市市域治理現代化標桿。最后介紹市域治理典型案例和對未來工作的展望。

個人簡歷

束恩戴，碩士，京東科技集團江蘇戰區交付總經理，中國電子信息聯合會高級項目經理，江蘇省財政廳專家庫成員。從事智慧城市行業12年，從基層軟件研發工程師做起，歷經研發經理、項目經理、售前經理、項目總監、銷售總監、事業部總經理。負責時空大數據信息云平臺，公安、社會治理、智慧城管、智慧水利等多個行業項目業務系統開發、項目實施管理全過程管理、售前咨詢支持和行業項目銷售推廣，精通項目CMMI管理體系與公安信息化、時空大數據信息云平臺、智慧城管、智慧水利系統建設方案和項目實施經驗。帶領團隊先后完成宿遷新型智慧城市項目建設、國家防汛抗旱指揮系統二期工程數據匯集平臺項目、國務院智慧南水北調規劃設計、遼寧省水資源監控能力建設項目、深圳寶安時空大數據信息云平臺等若干個國家級、省級、市級大中型智慧城市項目銷售推廣、售前技術支持、項目實施管理、系統集成，成功申請了50項軟件著作權和5個產品登記。積累了豐富的智慧城市項目實施管理經驗。