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報告主題：網絡表示學習

報告摘要：數據特征的有效表示是機器學習任務中最為關鍵環節之一。網絡數據（如社交網絡、信息網絡等）作為普適而廣泛的數據呈現形式，對它的高效表示學習是近年來數據挖掘和機器學習領域的研究熱點之一。本報告將重點圍繞如下內容展開：（1）網絡表示學習的基本概念；（2）幾類新型網絡表示學習方法，包括：網絡Tag表示、域自適應表示、基于網絡劃分的表示以及內存自適應的表示方法等。

嘉賓簡介：宋國杰，北京大學信息科學技術學院副教授。研究方向包括：網絡大數據分析、機器學習&數據挖掘、社會網絡分析和智能交通系統。主持了包括國家高技術研究發展計劃（863計劃）、國家科技支撐計劃、國家自然科學基金等縱向課題10多項；主持了國際（內）科研機構合作課題、企業橫向合作課題等20余項。國家級精品課程主講教師，兩度獲得北京大學教學成果一等獎（2012、2009）。在包括國際頂級期刊TKDE、TPDS、TITS以及國際頂級會議KDD、IJCAI、AAAI等發表論文100余篇，是多個國際頂級會議（KDD、WWW、AAAI、IJCAI等）的程序委員。申請國家發明專利10項，軟件著作權3項。研究成果獲“2012年度中國公路學會科學技術獎一等獎”、“2012年度山西省科學技術獎二等獎”和“2013年度中國公路學會科學技術獎一等獎”。

報告主題：用戶隱私，數據孤島和聯邦學習 報告摘要：隨著人工智能(AI)的廣泛應用，AI系統所面臨的大數據挑戰也日益凸顯。一方面，AI系統的成功離不開大數據，另一方面，社會對于用戶隱私的泄露也越來越不能容忍。最近，歐洲推出了嚴厲的個人數據隱私法案，而部門和機構之間的隔閡也使得部門墻成為數據孤島間難以逾越的障礙。面對這一嚴峻挑戰，我們提出“聯邦遷移學習"，用以建立機構間的橋梁，使得不同數據控制方可以參與聯合建立AI模型，并協作使用模型來進行決策。各方數據不出本地，而用戶隱私得到最好保護。我將舉例描述聯邦遷移學習這一技術的幾個功能，包括數據確權定價，利益合理分配，安全聯合建模。

嘉賓簡介：楊強，微眾銀行首席人工智能官，曾擔任香港科技大學計算機與工程系講座教授和系主任，前華為諾亞方舟實驗室主任，第四范式公司聯合創始人，AAAI執委，國際人工智能聯合會IJCAI理事會主席，香港人工智能與機器人學會理事長，ACM TIST 和IEEE TRANS on BIG DATA創始主編，AAAI, ACM，IEEE，AAAS等多個國際學會的Fellow。

報告主題：面向大數據的粒計算理論與方法

報告摘要：大數據給現有的數據分析與挖掘技術帶來了前所未有的挑戰，探索大數據分析的粒計算新理論與新方法已成為數據挖掘與機器學習領域所關心的重要問題。本報告分析了大數據挖掘特點與粒計算范式的高度契合性，介紹了我們在基于粒計算的大數據分析挖掘方面的最新研究進展，探討了多粒度計算在數據建模中的一些思考。

嘉賓簡介：梁吉業，博士、教授、博士生導師，CCF 會士，山西大學副校長，山西大學計算智能與中文信息處理教育部重點實驗室主任，教育部計算機類專業教學指導委員會委員，中國計算機學會理事，中國人工智能學會知識工程與分布智能專業委員會副主任委員，山西省計算機學會理事長，享受國務院政府特殊津貼專家。任國際學術期刊《International Journal of Computer Science and Knowledge Engineering》、國內學術期刊《計算機研究與發展》與《模式識別與人工智能》編委。先后主持國家863計劃項目2項、國家自然科學基金項目7項（其中重點基金項目2項），973計劃前期研究專項1項。先后在《Artificial Intelligence》、《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》、《Data Mining and Knowledge Discovery》、《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》、《中國科學》等國際國內重要學術刊物和會議上發表論文200余篇，其中SCI收錄100余篇。作為第一完成人獲山西省自然科學一等獎2項。2014年—2018年，連續入選愛思唯爾中國高被引學者榜單。指導的博士生獲得全國百篇優秀博士學位論文提名獎、CCF優秀博士學位論文獎、中國人工智能學會優秀博士學位論文。

報告主題：城市大腦與邊緣計算

報告摘要：城市大腦是智能城市的決策指揮系統，其決策信息來自于包括攝像頭等視頻傳感器在內的各種感知系統。與人的感知系統中視覺信息占比最大類似，目前監控攝像頭也是城市大腦的最大數據來源。以前，大多數交通監控系統是將攝像頭獲得原始圖像或視頻數據簡單壓縮后傳給城市各級數據中心存儲和處理，但數據利用效率較低。最近幾年，邊緣計算的概念出現后很多系統在攝像頭端進行對象識別或事件分析，由此形成的視頻結構化數據在一定程度上提升了檢索分析的效率，但對已有存量攝像機網絡系統升級帶來很大成本和工程壓力。本報告借鑒人類視覺系統進化歷史的分析，提出城市大腦與邊緣計算的分工與協調機制，使得城市大腦可以分步演進，兼顧攝像機網絡存量和新增市場，逐步達到城市大腦可使用的程度。

嘉賓簡介：中共黨員，遼寧省大連市人，現任中國工程院院士、北京大學教授、鵬城實驗室主任，中國計算機學會理事長，新一代人工智能產業技術創新戰略聯盟理事長，全國專業標準化技術委員會副主任，數字音視頻編解碼技術標準(AVS)工作組組長，國際電氣和電子工程師協會會士（IEEE Fellow）、美國計算機協會會士（ACＭ Fellow）。1979年至1982年，在哈爾濱科技大學學習（跳級一年），獲本科學位；1982年至1985年，在哈爾濱工業大學學習，獲碩士學位；1985年至1988年，在哈爾濱工業大學學習，獲博士學位；1988年至1991年，在日本東京大學學習，獲博士學位。1985年至1996年，在哈爾濱工業大學工作，被聘為助教、講師、教授，歷任計算機系主任、校長助理。1996年至2006年，在中國科學院所屬單位工作，被聘為研究員、教授、歷任中科院計算所副所長、所長、中科院研究生院常務副院長（2000年至2003年兼任中國科學技術大學副校長）。2006年至今，在北京大學工作，被聘為教授、博雅講席教授，任數字視頻編解碼技術國家工程實驗室主任。2011年當選中國工程院院士。曾任第十屆、十一屆、十二屆全國政協委員，國務院學科評議組計算機學科成員，計算機學報主編；2013年至2018年，在國家自然科學基金委員會工作，任自然科學基金委副主任。2018年至今，被聘為鵬城實驗室主任。曾一次獲得國家技術發明二等獎、五次獲得國家科技進步二等獎、一次獲得國家自然科學二等獎，獲得“2005中國十大教育英才”稱號和中國計算機學會王選獎。

主要從事人工智能應用和多媒體技術、計算機視覺、模式識別與圖像處理、虛擬現實方面的研究，主要著作有《數字視頻編碼技術原理》、《Advanced Video Coding Systems》等。在本領域國際期刊上發表論文200余篇，國際會議論文600余篇。

論壇嘉賓：沈華偉 中國科學院計算技術研究所 研究員

報告主題：圖卷積神經網絡及其應用

報告摘要：卷積神經網絡在處理圖像、語音、文本等具有較好空間結構的數據時展現出了很好的優勢。然而，卷積神經網絡不能直接應用于圖（Graph）這類空間結構不規則的數據上。近年來，研究人員開始研究如何將卷積神經網絡遷移到圖數據上，涌現出ChevNet、MoNet、GraphSAGE、GCN、GAT等一系列方法，在基于圖的半監督分類和圖表示學習等任務中表現出很好的性能。報告首先梳理和回顧該方向的主要研究進展和發展趨勢，進而介紹報告人近期在圖卷積神經網絡方面的一些研究工作（ICLR’19; IJCAI’19）。

嘉賓簡介：沈華偉，博士，中國科學院計算技術研究所研究員，中國中文信息學會社會媒體處理專委會副主任。主要研究方向：社交網絡分析、網絡數據挖掘。先后獲得過CCF優博、中科院優博、首屆UCAS-Springer優博、中科院院長特別獎、入選首屆中科院青年創新促進會、中科院計算所“學術百星”。2013年在美國東北大學進行學術訪問。2015年被評為中國科學院優秀青年促進會會員。獲得國家科技進步二等獎、北京市科學技術二等獎、中國電子學會科學技術一等獎、中國中文信息學會錢偉長中文信息處理科學技術一等獎。出版個人專/譯著3部，在網絡社區發現、信息傳播預測、群體行為分析等方面取得了系列研究成果，發表論文100余篇。擔任PNAS、IEEE TKDE、ACM TKDD等10余個學術期刊審稿人和KDD、WWW、SIGIR、AAAI、IJCAI、CIKM、WSDM等20余個國際學術會議的程序委員會委員。