广东工业大学计算机学院、ccf广州、ccf yocsef广州 、ccf 容错计算专委会
于2016年4月9日（周六）9:00-16:30
在广州大学城 广东工业大学计算机学院举行
研究生学术论坛报告会
敬请光临
论 坛 主 题
高 性 能 网 络 结 构 与 算 法
论坛将面向高性能计算、网络空间安全、大数据理论与云计算基础等相关领域的华南地区（特别是广州）的高校研究生、研究员和教师，开展广泛的最新成果学术交流，研讨发展战略，并将邀请国内外相关领域的著名学者做精彩报告，共同促进华南地区计算机科学与技术、网络空间安全、人工智能等学科的发展与交融。
本次论坛很荣幸地邀请到来自新加坡南洋理工大学、中科院计算所、清华大学、中国科学技术大学、中山大学、华南理工大学、天津大学、南开大学、哈尔滨工业大学等高校院所的学者与研究生，介绍他们在高性能网络结构与算法方面的最新研究成果。
4月9日，让我们相聚广州大学城，相聚广东工业大学计算机学院，分享、欣赏学术前沿成果。诚挚邀请各位同仁参加，期待您的光临！
主办：广东工业大学计算机学院、ccf广州，ccf yocsef广州
协办：广东省计算机学会、广东轩辕网络科技股份有限公司、广东恒电信息科技股份有限公司
参加人员：有兴趣的老师、研究人员、博士和硕士。
会议对参加人员免费，期待您及您的研究生光临。
温馨提示：本次论坛不作交通安排，参会人员自行前往，给您带来不便，请见谅。
论坛执行主席：武继刚， 广东工业大学 特聘教授，ccf高性能计算专委委员
许正强， ccf广州分部执行委员，yocsef广州分部ac委员
陈平华， 广东工业大学 教授， 副院长，ccf广州委员
论坛组委会主任：凌捷: 广东工业大学计算机学院 院长
主要成员：凌捷、李海山、陈平华、武继刚、金更欢、何萍、姜文超
联系人：姜文超 电话：15920379566 email: 85711585@qq.com
论坛特约讲者及内容
韩银和：
中科院计算所研究员，主要研究领域是集成电路设计与测试、计算机体系结构。在这些领域共发表了70多篇学术论文，包含多篇isca、hpca、dac、iccad等体系结构和芯片领域顶级会议论文。星载容错芯片相关技术获得过2012年国家技术发明二等奖、全国百篇优博提名(奖)、计算机学会优博等，是包含hpca、dac多个体系结构和芯片领域顶级会议的程序委员会委员，ccf yocsef侯任主席(2016-2017)，ccf容错专委秘书长(2016-2019)。他获得了基金委优秀青年科学基金的资助。
报告题目：计算型内存：面向大数据应用的新型内存体系结构研究
大数据是当前产业界和学术界的热点，如何设计高性能、高能效的大数据计算系统成为当前体系结构研究领域的一个热点。大数据应用如图计算等，访存行为呈现出缓存（cache）缺失率高的显著特点，使得延续50多年一直靠增加缓存来提高处理性能的技术路线难以适用。在本报告中，我们将首先介绍一种新的内存体系结构设计方法：计算型内存，该内存体系结构核心思想来源于上世纪90年代的process-in-memory研究，它是通过在内存中设计部分计算资源，来大幅提高访存的带宽，实现存算一体化，减缓内存墙问题。然后介绍我们针对非易失性存储器的计算型内存体系架构。最后，结合计算型内存系统，介绍我们在大数据处理器体系结构上的cacheless设计思想探索。
lam siew kei：
新加坡南洋理工大学计算机科学与工程学院助教授，博士生导师，硬件与嵌入式系统实验室主任，他先后为英国伦敦帝国理工学院，英国华威大学和德国亚琛工业大学任客座研究员。目前已发表超过75篇国际期刊和会议论文。其研究方向包括嵌入式系统中自定义计算实现方法，异构及可重构计算系统，自定义计算，嵌入式视觉和自治系统，处理器安全，敏捷交通系统等。
报告题目：high performance embedded systems research in scse, ntu
global scale applications in healthcare, community sensing, transportation, etc. are expected to emerge from networked embedded systems that integrate seamlessly with the physical environment. embedded systems which form the building blocks of cyber physical systems will face unprecedented computing challenges with tight functional constraints (e.g. performance, cost, energy, reliability). these challenges drive the need for novel design methodologies and algorithm-to-architecture translations for realizing custom computing solutions to meet the functional and market challenges of embedded systems. this talk will describe the embedded systems research in scse, ntu which focuses on 1) architecture-aware design methodologies for implementing custom computing solutions on modern reconfigurable system-on-chip (soc) by taking advantage of the heterogeneous computing capabilities offered by these platforms, and 2) low complexity computer vision algorithms for traffic scene understanding.
余志文
华南理工大学计算机学院教授、博士生导师、中山大学兼职教授、ccf理事，ieee、acm、irss（国际粗糙集学会）、ccf（中国计算机学会）、caai（中国人工智能学会）高级会员， acm广州分会副主席、2015-2016 ccf yocsef广州 主席、ccf广州分部委员、ccf人工智能与模式识别专委会委员、数据库专委会委员、多媒体技术专委会委员，caai机器学习专委会委员。余博士于2008年在香港城市大学计算机系获博士学位，之后在香港理工大学电子计算系做过博士后研究，2011年入选教育部新世纪优秀人才支持计划，2012年获得香江学者计划资助，2013年获得广东省自然科学杰出青年基金资助。余博士主要从事数据挖掘、机器学习、模式识别和人工智能方面的研究，发表学术论文近100余篇，其中20篇ieee transactions系列（第一作者14篇），如：tkde, tec, tcyb, tmm, tsmc-b, tcbb, tcsvt, tnb等，1篇论文获国际会议最佳论文奖，担任ccf会刊《计算机应用》编委。主持和参与的项目有20多项，其中主持国家、省部级项目10项。更多信息见个人凯发k8官网下载客户端主页：www.hgml.cn/yuzhiwen
报告题目：集成学习算法及应用
传统的单一学习模型通常只从一个视角探索未知数据集，只包含一个学习过程和一个学习结果，具有一定的局限性。集成学习模型则从多个视角探索未知数据集，包含了多个学习过程，通过综合获得一个更具代表性的结果。与单一学习模型相比，集成学习模型往往能够提供准确性、稳定性和强壮性更好的结果。本报告首先简要介绍各种类型的集成学习模型，主要包括分类集成学习模型、半监督集成学习模型、聚类集成学习模型，等等。然后，以渐进式集成框架、基于图论的聚类集成算法和自适应集成框架为核心，系统地介绍近年来余志文博士所提出的一些新算法及其在高维带噪音数据挖掘上的应用，包括：渐进式半监督聚类集成框架、混合聚类选择策略、基于混合高斯模型的聚类结构集成方法、混合模糊聚类集成方法、自适应模糊聚类集成方法、基于随机组合数据映射操作的混合聚类集成方法、基于专家知识的聚类集成算法、混合自适应集成学习算法等等。
武继刚：
广东工业大学百人计划特聘教授; 中国人工智能学会离散智能计算专委会常务委员，中国计算机学会理论计算机科学专委会常务委员、高性能计算专委委员。师从于陈国良院士、2000年获中国科技大学计算机软件与理论博士学位；之后十年在新加坡南洋理工大学计算机学院做博士后、研究员。 回国后受聘为天津市特聘教授、天津市计算机重点学科领军人才，天津工业大学计算机学院院长， ccf天津分会副主席。长期从事高性能体系结构、可重构计算、并行分布计算、软硬件协同设计等领域的算法研究。主持国家自然科学基金课题、教育部博士点科研基金课题、国家重点实验室开放课题; 先后在本专业国内外重要期刊(ieee tc、ieee tpds、ieee tvlsi、jpdc)以及重要国际学术会议上发表学术论文200余篇，论文被图灵奖著作引用。多个高性能计算领域国际会议的分会主席与技术委员会委员。更多信息见个人网页http://www.scholat.com/jgwu
报告题目：高性能拓扑重构与任务映射
随着vlsi技术的高度发展，越来越多的计算单元可集成在单个芯片上，并由此发展而来了当下流行的片上网络系统以及三维高性能体系结构。这种高密度集成的处理器网络，无论在其制造过程还是在其运行过程中，处理器都不可避免地会出现软故障或硬故障，容错重构机制成为系统不可缺少的可靠性保障技术. 该报告讨论网格连接的可重构处理器阵列的容错技术、任务的映射技术；与同行分享多年来积累的研究方法的同时，介绍低功耗、高性能逻辑阵列的重构算法，任务映射的关键核心问题，指出该领域热门的研究课题与研究导向。
论坛程序 上午9:00-12:00 学校报告厅 特邀讲者报告
下午1:30-4:30 学院报告厅 研究生报告会
特邀讲者：韩银和，研究员，中科院计算技术研究所
演讲题目：计算型内存：面向大数据应用的新型内存体系结构研究
特邀讲者：lam siew kei，助教授，新加坡南洋理工大学计算机科学与工程学院
演讲题目：high performance embedded systems research in scse, ntu
特邀讲者：余志文，教授，华南理工大学计算机学院
演讲题目：集成学习算法及应用
特邀讲者：武继刚， 教授，广东工业大学计算机学院
演讲题目：高性能拓扑重构与任务映射
——————————————————————————————————————
研究生学术报告程序（草案）
第一组： 4月9日下午 1:30—4:30 学院会议室1
演讲者： 彭伟龙，天津大学博士研究生
演讲题目：b-spline shape from motion & shading: an automatic free-form surface modeling for face reconstruction
演讲者： 袁云钇，广东工业大学研究生（指导老师：刘冬宁）
演讲题目：balance preferences with performance in group role assignment
演讲者： 徐魁，清华大学博士研究生
演讲题目：冷冻电镜图像数据三维重构
演讲者： 陈佳洲，广东工业大学研究生（指导老师：曾碧）
演讲题目：一种应用于静态图像人体分割的显著性检测方法
演讲者： 刘文文，天津工业大学硕士研究生
演讲题目：无线传感网中基于改进球形double ruling算法的数据存储和查询技术
演讲者：陈传瑜，广东工业大学研究生（指导老师：陈平华）
演讲题目：基于聚类的推荐算法
演讲者： 王佳东，哈尔滨工业大学硕士研究生
演讲题目：puf（physical unclonable function-achieve simple security.
演讲者：罗源，广东工业大学研究生（指导老师：张灵）
演讲题目：基于稀疏表示的疲劳表情识别
演讲者：陈龙，中国科学技术大学博士研究生
演讲题目： 面向中继协助与高效传输的认知无线电资源分配
演讲者：罗璐天，广东工业大学硕士研究生
演讲题目：阴阳学说之彩色图像加密方案
演讲者： 刘宁静，天津工业大学硕士研究生
演讲题目：超大规模集成电路的快速重构技术
演讲者：吴齐云，广东工业大学研究生
演讲题目：基于体感交互的运动康复训练方法研究
演讲者： 赵卓雄，华南理工大学研究生
演讲题目：my research in postgraduate
演讲者：林水明，广东工业大学研究生
演讲题目：新时代下的代码保护技术研究
——————————————————————————————————————
第二组：4月9日下午 1:30—4:30 学院会议室2
演讲者： 张曌华，南开大学博士研究生
演讲题目：搜索引擎索引组织和优化
演讲者： 吴彪，广东工业大学研究生
演讲题目：基于多类别语义词簇的新闻读者情绪分类
演讲者： 姜桂圆， 新加坡南洋理工大学博士后
演讲题目：electric vehicle routing and scheduling for urban public transportation
演讲者：韦宝刚，广东工业大学研究生
演讲题目：基于朴素贝叶斯分类器的水火弯板焰道点判定方法
演讲者： 傅浩，天津大学博士研究生
演讲题目：南极天文观测存储系统研究
演讲者： 陈薇，广东工业大学研究生
演讲题目：基于典型因果推断算法的无线网络性能优化
演讲者： 龚丹丹，天津工业大学硕士研究生
演讲题目：自适应的optics算法及其在文本聚类中的研究与应用
演讲者： 王洋，广东工业大学研究生
演讲题目：超算在智能城市交通规划中的应用
演讲者： 傅城州，华南师范大学博士研究生
演讲题目：学术社交网络与大数据
演讲者：陆靖桥，广东工业大学研究生
演讲题目：复杂网络与级联故障的前世今生
演讲者： 刘畅，天津工业大学研究生
演讲题目：efficient heuristic for placing monitors on flow networks
演讲者：徐凯，广东工业大学研究生
演讲题目：海量数据处理架构
演讲者：巫可，广东工业大学研究生
演讲题目：融合用户属性的隐语义模型的推荐算法
附件
6727
0
2016-04-05
