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第四届智慧政法协同论坛
第二届群智协同计算论坛
第二届群智涌现机理与演化计算方法论坛
第二届社交化在线教育论坛
第二届大宗商品电子商务协同监管服务论坛
第二届基于开放架构的工业互联网平台及关键技术论坛
第四届“智慧政法协同”论坛
11.27(星期六) 13:30-16:15
会议链接：
腾讯会议链接：https://meeting.tencent.com/dm/lsf7x36uTn5E
会议ID：232 274 045 会议密码：211127
论坛流程：
论坛报告：
主题报告一：以案件为中心的检察业务协同支撑技术
报 告 人：周翔 研究员 中国航天科工集团
报告简介
在国家社会治理方式革命性变革战略需求和最高检科技强检规划下，检察系统如何汇集检察业务、办公、队伍管理、检务保障数据及其他外部数据，实现外部信息资源共享和业务智能协同变得日益重要。“十三五”国家重点研发计划公共安全风险防控与应急技术装备司法专题“以案件为中心的检察业务协同支撑技术”项目，针对以案件为中心的通用检察业务协同建模，多层次资源要素的管理、智能服务与协同，以及检察业务协同的质效评估等核心挑战，突破了基于语义的多源异构检察数据融合技术，以案件驱动的跨时空域通用检察业务协同模型构建，办案业务流程的监控、审计与轨迹分析技术，检察业务语义驱动的服务智能适配技术，以及检察专网跨网交换的安全风险识别与可视化分析技术等关键技术。紧密围绕全国检察业务应用系统2.0，结合实际检察协同业务场景，基于上述技术成果构建应用系统，在贵州省院、浙江省院、四川省院开展了应用示范工作，并取得了很好的成果。本次报告将展示该项目在上述方面取得的阶段性成果。
个人简介
周翔，中国航天科工集团科技委常委、研究员、全国杰出工程师、科技部“社会治理与智慧社会重点专项”专家、最高人民检察院智慧检务创新研究院副院长，享受国务院政府特殊津贴。近20年来一直致力于复杂信息系统理论研究、体系架构设计、产品研发和重大工程实践。承担了多项国家重点研发计划项目，并将复杂信息系统设计理念、研究成果广泛应用于大型活动安保、国土边境管控、智慧城市、智慧政法等领域。在重大工程方面，作为技术总负责人，主持并完成了奥运会安保、世博会安保、大运会安保、国家边境管控、智慧政法、智慧检务等领域近100亿元重大科技工程设计、研发与建设。相关研究成果发表论文9篇、申请发明专利26项、软件著作权21项；获得省部级以上科学技术进步一等奖2项、二等奖1项。
主题报告二：政法智能协同技术支撑体系与应用示范
报 告 人：周凯 研究员 航天网络信息总体部
报告简介
在国家治理体系和治理能力现代化新要求下，政法领域急需科技手段来解决社会治理和协同办案两个重点工作中的突出难题。“十三五”国家重点研发计划公共安全风险防控与应急技术装备司法专题“政法智能协同技术支撑体系与应用示范”项目，面向社会治理现代化需求，针对政法领域科技服务资源分散，产业链条不完整等问题，开展政法科技创新顶层设计、统筹规划，构建全国政法智能化系统体系框架；突破面向社会治理复杂系统的多元共治主体协同机理与模型、重大突发事件风险下社会复杂系统的自适应治理模式及策略等科学问题和关键技术问题，设计社会治理复杂智能巨系统，并在政法业务智能协同典型场景和区域社会治理现代化建设中应用示范，为全国政法智能化建设提供总体方案、标准规范、通用产品、试点经验等支撑。本次报告将展示该项目在发展战略研究、顶层规划设计、关键技术突破、通用产品研发和典型应用示范等方面取得的阶段性成果。
个人简介
周凯，研究员，现任国家政法智能化技术创新中心（中国航天科工集团网络信息总体部）副总经理，参与科技部“十四五”国家重点研发计划社会治理与智慧社会科技支撑重点专项工作，是中央网信办智能社会实验专家组成员，在社会治理领域有较丰富的理论、技术基础和实践经验。近三年作为负责人统筹管理中国航天科工集团网络信息总体部承担的科技部国家重点研发计划“社会治理与智慧社会”、“公共安全”等重点专项任务6项，作为项目负责人牵头“十三五”公共安全重点专项“5.1政法智能化技术支撑与应用示范”。作为主要负责人申报、建设和运营“国家政法智能化技术创新中心”，该中心也是目前政法领域唯一的国家级创新平台。
主题报告三：政法科技创新发展和社会治理战略决策支撑体系
报 告 人：王树良 北京理工大学 教授
报告简介
主要讲述政法科技创新发展和社会治理战略决策支撑体系的研究背景、研究内容和初步成果。
个人简介
王树良，北京理工大学教授，电子政务研究院执行院长，中国制造企业双创发展联盟副理事长，中国指挥与控制学会认知与行为专业委员会主任，国家重点研发计划项目首席科学家。主要研究数据挖掘，发现了空间数据挖掘的数学本质，专著《空间数据挖掘理论与应用》居Springer Nature计算机特色专著首位，被《科学通报》誉为“空间数据挖掘的里程碑式力作”；论文发表在Cell 子刊等；国家发明专利授权后支撑了大数据智能；国家标准颁布后规范了法律援助。获国家科技进步一等奖、全国优秀博士学位论文、CICC青年科学家奖、IGI技术创新奖、中华优秀出版物奖图书奖等。
主题报告四：智慧法院智能化服务技术研究及支撑平台
报告人：尹义龙 山东大学 教授
报告简介
本报告介绍智慧法院智能化服务技术研究及支撑平台研究中的面向不同业务场景智能化管理与服务技术。具体包括：在司法问答方面，构建了大规模司法领域知识图谱，提出了多轮司法交互问答、知识库问答及阅读理解式问答方法，提升了司法领域智能问答的精度；在案件审判风险排查预警方面，系统性定义了案件审判全流程的风险点，提出了审判风险排查及多级预警方法，提升了案件风险防控能力；在涉案人员多维度检索方面，构建了百万级涉案人员人脸数据库，提出了面向法院复杂场景的人脸图像质量增强、人脸特征提取、庭审视频结构化解析等方法,提升了涉案人员人脸识别准确率；在人员绩效评估与廉政风险防控方面，提出了基于三棱柱和时序动态理论的动态绩效评估及人案关联的廉政风险防控模型，提升了人员绩效评价及廉政风险防控能力；在案件舆情监测与应急处置方面，提出了涉案涉法舆情相关性分析、要素识别、话题发现、观点挖掘及摘要、违法有害信息识别等方法，提升了涉案涉法舆情发现、研判及处置能力。搭建了案件审判执行全流程智能问答、审判风险排查预警、涉案人员多维度检索、法院人员绩效评估、法院廉政风险防控及涉案舆情监测与应急处置等平台，并在云南、浙江、山东、广东辖区20余家法院应用示范，应用效果显著，大大提高了诉讼智能服务、风险智能防控、图案智能检索、绩效智能评估、舆情监控等法院智能化管理与服务水平。
个人简介
尹义龙，山东大学人工智能学科带头人、特聘教授、博士生导师、软件学院人工智能研究中心主任。入选教育部新世纪优秀人才支持计划，获得山东省自然科学杰出青年基金资助、当选中国计算机学会杰出会员。山东大学-领信人工智能研究院执行院长、山东大学-融瓴智能产业研究院院长。在TIP、TKDE、TIFS、TMM等国际期刊和ICML、AAAI、IJCAI、CVPR、MM等国际会议发表论文40余篇。所发表论文迄今累计谷歌学术引用4700+、单篇最高引用320+，H-index为36。主持国家自然科学基金重点项目、国家重点研发专项计划等课题。获山东省科技进步二等奖2项（第一完成人）。山东省优秀研究生导师，山东大学优秀研究生导师。现担任山东省人工智能学会理事长，中国计算机学会人工智能与模式识别专委会常委、副秘书长，中国人工智能学会机器学习专委会常委等学术兼职。
科技创新2030新一代人工智能重大项目第二届“群智涌现机理与演化计算方法”论坛
论坛报告:
主题报告一：跨平台的群智协同行为分析与预测
报告人：顾宁 教授 复旦大学
报告人： 张鹏 博士 复旦大学
报告简介
在互联网开放环境下，大规模用户以群组或社区的模式组织、以群智汇聚涌现的方式实现大规模复杂任务的协同处理，形成了以“基于群体编辑的维基百科、基于群体开发的开源软件、基于众问众答的知识共享以及众包众享的共享经济”等典型应用为代表的新型计算模式—群智协同计算（Crowd Cooperative Computing）。由于群智平台功能的差异性及用户期望的多样性，用户通常活跃于多个平台，用户行为模式呈现碎片化和稀疏性，如何融合多个平台系统研究群智协同行为是近年来CSCW等领域持续关注的热点问题。针对该问题，本报告介绍国内外研究进展，并详细介绍本团队创新性开展的跨群智平台的用户生成内容分享行为分析、内容主题协同预测和内容风格转换等研究工作，对未来工作进行总结和展望。
个人简介
顾宁，复旦大学计算机科学技术学院教授、博士生导师，复旦大学社会计算研究中心主任，中国计算机学会会士，CCF协同计算专委会荣誉主任。长期从事以人为中心的协同计算研究，包括分布式协同、社会化协同和群智协同的理论与技术。围绕上述研究方向，作为负责人先后承担了三项国家自然科学基金重点项目等，成果发表在CSCW、CHI、UbiComp、WWW、TPDS等权威会议和期刊。
张鹏，博士，复旦大学计算机科学技术学院助理研究员。研究方向为协同计算、CSCW与社会计算、人机交互等，以第一作者/通讯作者在CSCW、CHI、TOIS、TWEB、WSDM等权威学术会议和期刊上发表(录用)学术论文24篇，2次获得ChineseCSCW最佳论文奖，以及上海市计算机学会协同与信息服务专委会优秀论文奖，指导学生获得首届ChineseCSCW杯数据竞赛一等奖。目前作为项目负责人，主持国家级科研项目/课题3项，担任CSCW、KBS、WWWJ等权威学术会议和期刊的审稿人。
主题报告二：群智任务参与者能力动态分析与提升
报告人：孙海龙 教授 北京航空航天大学
报告人：王子哲 博士生 北京航空航天大学
报告简介
群体智能通过汇聚大量廉价的互联网人群资源为很多难题的解决提供了新途径，成为我国新一代人工智能发展规划的方向之一。在开放的互联网环境下，群智任务参与者能力差异大、行为不确定，给群智任务的任务分发、结果汇聚、恶意参与者检测等带来了挑战，对其能力进行分析是群体智能研究的关注重点。而对参与者能力的动态分析与教学提升则是解决这类问题的关键。报告首先简要介绍群体智能的研究背景和主要挑战，然后介绍在参与者能力动态分析和基于机器教学的参与者能力提升方面的研究进展，最后对工作进行总结和展望。
个人简介
孙海龙，北京航空航天大学教授，博士生导师。担任软件开发环境国家重点实验室副主任，中国计算机学会协同计算专委副秘书长、常务委员。主要研究群体智能、智能化软件方法和开源软件等。近年来，主持国家重点研发计划项目及课题3项、国家自然科学基金项目3项。在OSDI、AAAI和ICSE等发表论文100余篇，获得中国发明专利授权40余项、美国发明专利授权2项。获国家技术发明二等奖2项、教育部科技进步一等奖3项，入选中组部“万人计划”青年拔尖人才、教育部新世纪优秀人才和北京市科技新星计划。
王子哲，北京航空航天大学计算机学院，博士生。主要研究群体智能和机器教学。在AAAI、ASE、CIKM等国际会议上发表论文4篇，申请中国发明专利4项。
主题报告三：面向社会网络的预算可行性激励机制
报告人：蒋嶷川 教授 东南大学
报告人：王万元 博士 东南大学
报告简介
在面向图结构的社交网络中的拍卖场景中，买方希望从卖家处采购物品，而所有参与者（买方和卖家）在拍卖中只能直接与邻居节点进行信息交互，因此，买方面临的问题是如何利用有限的预算激励卖家向邻居传播拍卖信息，从而使更多的卖家得知拍卖信息，进一步使得买方采购到更多的物品。针对该问题，我们提出了在大规模市场中的高效的预算可行性扩散机制，该机制同时保证了个体理性、预算可行性、强预算平衡、能够保证卖者报告真实私人成本和扩散拍卖信息的激励相容性。此外，所提出的机制还实现了采购总值在最优解的对数系数内的对数近似。与大多数相关的没有考虑卖家之间的个体互动的预算可行机制相比，我们的机制可以激励卖家进一步向其他潜在卖家传播拍卖信息。
个人简介
蒋嶷川，东南大学特聘教授、博士生导师。中国计算机学会杰出会员，IEEE高级会员，国家重点研发计划项目负责人，任《计算机学报》及7家国家期刊编委，长期担任国际人工智能顶级会议IJCAI/AAAI/AAMAS的程序委员，代表性论文发表在国际顶级期刊IEEE Transactions（30篇）及顶级会议IJCAI/AAAI/AAMAS。获教育部新世纪优秀人才、江苏省首届杰出青年基金、全国优博论文提名奖、江苏省六大人才高峰等荣誉；近年承担国家重点研发计划项目、国家自然科学基金（5项）、863计划、广东省重点领域研发计划重大专项等项目。
王万元，东南大学副教授，硕士生导师。主要致力于多智能体系统、运筹优化和机制设计等相关技术，在协同对抗和智慧城市交通等实际应用中的研究。在该领域著名国际期刊会议上发表论文20余篇，其中IEEE Transactions系列期刊论文10篇。获国际人工智能著名会议ICTAI-2014最佳学生论文奖，2017东南大学优秀博士学位论文奖，2017智能体与多智能体系统优秀博士论文奖。主持或参与国家自然科学基金、江苏省自然科学基金，国家重点研发计划以及国家自然科学基金重点项目等多个科研项目。
“群智涌现机理与演化计算方法”论坛
11.27 (星期六) 13:30-16:15
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会议ID：253 565 244 会议密码：211127
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论坛报告：
主题报告一：Advances in Evolutionary Transfer Optimization
报告人：Kay Chen Tan 教授 IEEE FELLOW 香港理工大学
报告简介
It is known that the processes of learning and the transfer of what has been learned are central to humans in problem-solving. However, the study of optimization methodology which learns from the problem solved and transfer what have been learned to help problem-solving on unseen problems, has been under-explored in the context of evolutionary computation. This talk will touch upon the topic of evolutionary transfer optimization (ETO), which focuses on knowledge learning and transfer across problems for enhanced evolutionary optimization performance. I will first present an overview of existing ETO approaches for problem-solving in evolutionary computation. I will then introduce some of our recent work on evolutionary multitasking. It will end with a discussion on future ETO research directions, covering various topics ranging from theoretical analysis to real-world applications.
个人简介
Kay Chen Tan is currently a Chair Professor (Computational Intelligence) of the Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University. He has co-authored 7 books and published over 200 peer-reviewed journal articles. Prof. Tan is currently the Vice-President (Publications) of IEEE Computational Intelligence Society, USA. He was the Editor-in-Chief of IEEE Transactions on Evolutionary Computation from 2015-2020 (IF: 11.554) and IEEE Computational Intelligence Magazine from 2010-2013 (IF: 11.356). Prof. Tan is an IEEE Fellow, an IEEE Distinguished Lecturer Program (DLP) speaker since 2012, and an Honorary Professor at University of Nottingham in UK. He is also the Chief Co-Editor of Springer Book Series on Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications since 2020.
主题报告二：Morphogenetic self-organization of swarm robots
报 告 人：Yaochu Jin教授 IEEE FELLOW 德国比勒菲尔德大学/英国萨里大学
报告简介
Self-organization is one of the most important features observed in social, economic, ecological and biological systems. Distributed self-organizing systems are able to generate emergent global behaviors through local interactions between individuals without a centralized control. Such systems are supposed to be robust, self-repairable and highly adaptive. However, design of self-organizing systems is very challenging, particularly when the emerged global behaviors are required to be predictable or predictable. This talk introduces a morphogenetic approach to the self-organizing swarm robots using genetic and cellular mechanisms governing the biological morphogenesis. We demonstrate that morphogenetic self-organizing algorithms are able to autonomously generate patterns and surround moving targets without centralized control. Finally, morphogen based methods for self-organization of simplistic robots that do not have localization and orientation capabilities are presented.
个人简介
金耀初分别于 1988、1991 及 1996 年在浙江大学电机系获学士、硕士及博士学 位，并于 2001 年在德国波鸿鲁尔大学神经信息研究所获工学博士学位。 现为德国比勒菲尔德大学工程学院“洪堡人工智能讲席教授”，兼任英国萨里大学计算系“计算智能”讲席教授。曾任“长江学者奖励计划”讲座教授，“芬兰杰出教授”，澳大利亚悉尼科技大学“杰出访问学者”。欧洲科学院院士，IEEE Fellow。 长期从事计算智能，机器学习，计算生物学和计算神经科学，形态发育机器人学等交叉学科的 理论研究和工程应用。先后获得欧盟第七框架研究计划（EU FP7），英国工程和自然科学研究会（EPSRC）， 英国皇家学会，芬兰技术创新局、德国联邦教育与科技部，以及包括 Santander，Honda，Bosch，华为，HR Wallingford，Airbus，Aero Optimal，Pirbright 及 NPL 等多家国际著名企业、研究机构的资助。出版专/编著及会议论文集 9 本，发表学术论文 400 余篇。论文被引用总次数 28,000 余次, h-index 为 80 (据 Google Scholar），是2019、2020 年度 Web of Science “全球高被引科学家”。获 2018、2021 年度“IEEE 进化计算汇刊杰出论文奖“，2015、2017、2020年度“IEEE计算智能杂志杰出论文奖”。
主题报告三：分布式群体智能决策与优化
报 告 人：陈伟能 教授 华南理工大学
报告简介
介绍项目课题“群体智能的时空敏感协同决策与可持续研究”的研究内容与进展。主要针对分布式、异构、大规模等场景，从维度分布、种群分布、目标分布和数据分布等场景，构建面向动态、开放环境的可持续、可扩展群体智能协同决策方法体系。报告将首先介绍分布式群智演化优化的主体框架，并探讨与传统的协同演化（Cooperatively Coevolution）相比，分布式群智演化存在的主要区别和面临的主要挑战。接着，报告将以“城市大脑”应用中的人群行为管理调控优化为例，从个体行为建模、群体调控与决策优化目标建立、群智演化算法设计等方面，阐述基于群智演化优化的人群路径规划方法。最后，报告将进一步分析后续值得进一步探索的研究方向。
个人简介
陈伟能，华南理工大学计算机科学与工程学院教授、博士生导师、副院长。主要研究方向是群体智能、演化计算及其应用，已发表国际期刊和国际会议论文100余篇，其中IEEE Transactions长文50余篇；主持国家科技创新2030“新一代人工智能”重大项目、国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金-英国皇家学会牛顿基金项目等国家和省部级项目10余项，任大数据与计算智能粤港联合创新平台负责人。2016年获国家优秀青年科学基金资助，2015年获广东省杰出青年科学基金资助；2018年获霍英东青年教师奖。博士学位论文先后获IEEE CIS（计算智能学会）杰出博士学位论文奖和中国计算机学会（CCF）优秀博士学位论文奖。现任IEEE广州分会副主席，中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会委员，《IEEE Transactions on Neural Network and Learning Systems》及《Complex and Intelligent Systems》副编辑。
主题报告四：城市大规模视觉智能实践
报 告 人：金仲明 博士 阿里云计算有限公司
报告简介
如今，城市中每天产出海量的原始视频数据，如何通过视觉识别与群体智能分析的手段，发掘这些视频数据中的价值，为城市精细化管理、智能化运行赋能，是当前亟待解决的世界性难题。利用丰富的城市数据资源和以云计算、大数据及人工智能为代表的互联网技术创新来推动社会经济发展和完善社会治理是城市大规模视觉智能的前瞻性实践，其核心思想是把数据资源当作城市发展中比土地和水资源更重要的自然资源来对待，通过对整个城市的全局和实时的数据分析和研判，有效调配和使用公共资源，不断修正城市运行中的缺陷，解决城市发展中的一些关键问题。本报告介绍了我们在城市大规模视觉智能中的探索与实践工作，展示了其中视觉识别方面的研究进展与落地情况，在海量视频中获取的视觉识别结构化数据，可作为群体智能研究的输入，以便进行后续更深入的决策优化和搜索挖掘的研究。
个人简介
金仲明博士，现任阿里巴巴达摩院城市大脑实验室高级算法专家，在计算机视觉和大规模机器学习等领域有十余年研究经验，曾任百度研究院大规模机器学习研究员，期间主导开发了百度新一代大规模机器学习系统。在相关国际会议和期刊已发表论文二十余篇，并长期担任审稿人。
11.27 (星期六) 13:30-16:15
论坛链接：
腾讯会议链接：https://meeting.tencent.com/dm/LVoj1oCvo1Gp
会议ID：341 509 262 会议密码：211127
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论坛报告
主题报告一：增量学习：实现更好的可塑性-稳定性权衡
报 告 人：赖韩江 副教授 中山大学
报告简介
“可塑性-稳定性困境”是增量学习中普遍存在的问题，其中“可塑性”指学习新知识的能力，“稳定性”指保留已有任务知识的能力。由于缺乏以往任务的训练样本，在可塑性和稳定性之间很难取得平衡。为了实现更好的塑性-稳定性权衡，使用零空间投影方法学习旧任务和简单的SGD方法学习当前任务，我们发现两个独立优化的网络的简单平均加权，就能够在保留已学知识和赋予学习新任务足够的灵活性之间取得有意义的平衡。这种简单的线性连接也为我们提供了一种新的视角和技术来控制可塑性和稳定性之间的权衡。在几个基准数据集上对该方法进行了评价。结果表明，该方法简单易行，改进效果显著，对以往的任务和当前的任务都有较好的效果。简而言之，我们的方法是一种非常简单的方法，并且实现了一个更好的平衡模型。
个人简介
赖韩江，博士。2014年获中山大学工学博士学位。2014年到2015年作为Research Fellow在新加坡国立大学Learning & Vision 实验室进行计算机视觉方面的研究。2015年起加入中山大学，2018年转聘为副教授。近年来主要从事大数据与人工智能方面的研究，包括多模态数据分析、多智能体强化学习、信息检索等方向的研究。作为项目负责人或参与人先后承担了多项国家及省部级项目的研发工作，获2019年广州市珠江科技新星。近年在相关领域的国际会议和期刊上发表论文多篇。学者网个人主页为https://www.scholat.com/laihanj
主题报告二：图神经网络增强的非负矩阵分解社区发现方法 及其在学习者关系网络的应用
报告人：贺超波 教授 广东省服务计算工程研究中心、仲恺农业工程学院
报告简介
社区发现有助于理解复杂网络的结构和功能，并已成为复杂网络分析领域的热门研究话题之一。由于简单、灵活、有效和可解释，基于非负矩阵分解(NMF)的方法已被广泛用于社区发现。然而，现有大多数基于NMF的社区发现方法是线性的，在面对具有多样化结构信息的复杂网络时，其性能往往受到限制。为此提出了一种基于非线性NMF的方法NMFGAAE，其包含两个主要模块：NMF和Graph Attention Auto-Encoder (GAAE)。NMFGAAE主要借助图神经网络和深度聚类来提高基于NMF的社区发现性能。具体而言，GAAE引入一种面向基于NMF社区发现的注意力机制来学习节点表示，NMF则用于分解节点表示以揭示社区结构。设计了一个统一的优化框架来联合训练GAAE和NMF模块，以有利于获得更好的社区发现结果。在多个人工合成网络和真实网络进行了大量实验，结果表明NMFGAAE不仅优于现有最具代表性的基于NMF的社区发现方法，而且还优于一些典型的基于网络表示学习的方法，包括DeepWalk+k-means和LINE+k-means。此外，通过将NMFGAAE应用于在线学习者关系网络，可以挖掘其中存在的学习兴趣主题社区，并可以对社区整体和社区成员个体进行特征分析，分析结果可为引导学习者的在线交互协作行为提供决策支持。
个人简介
贺超波，博士、教授、硕士生导师，主要从事机器学习、大数据理论与技术以及智慧教育等方面的教学与科研工作。目前以第1作者在IEEE TBD、TCSS、《计算机学报》、《中国科学:信息科学》等刊物发表论文40余篇，SCI/EI索引20余篇次；出版学术专著1部，主编教材2部；主持国家自然科学基金、教育部人文社会科学研究青年基金、省自然科学基金等项目共计20余项；获得授权发明专利及软件著作权30余项；作为负责人或主要完成人获得2019年省教育教学成果奖一等奖、2015年全国计算机支持的协同工作学术会议最佳论文奖、第19届全国教育教学信息化大奖赛二等奖以及2016年省计算机教育软件评审活动一等奖等奖励50余项。
主题报告三：在线教育环境中概念先决关系预测与群体推荐
报告人：张俊涛 博士 武汉大学
报告简介
在线教育的蓬勃发展产生了海量的教育数据，使得学习者搜索与学习海量教育资源时出现“资源过载和信息迷航”的问题，从而导致“教育资源越来越多、知识学习越来越难”的尴尬局面，这已经引起了广泛的关注与讨论。为解决这个问题，我们从概念先决关系和向群体推荐资源两个方向进行思考。面对知识概念先学或后学的问题，我们提出了一种多注意力变分图自动编码器(Multi-Head Attention Variational Graph Auto-Encoders)模型从资源-概念图(Resource-Concept Graph)中预测概念之间的先决关系。该模型引入多头注意力机制计算资源-概念图中顶点之间的潜在关系信息，然后设计了一种门控融合机制将资源的特征信息与概念的特征信息进行融合以有效地预测概念之间的先决关系。关于向学习者群体推荐资源问题，我们提出了一种基于层次注意机制的群体推荐模型(Towards Group Recommendation Using Hierarchical Attention Mechanism)，该模型由两层注意力网络组成，其中第一层学习群体决策过程中每个成员的偏好权重；第二层学习群体中成员之间的交互，以动态地调整成员的影响力权重，从而融合群体决策过程中不同成员之间的偏好以实现向群体推荐合适资源。最后，我们讨论了社会化在线教育的未来研究趋势。
个人简介
张俊涛，武汉大学计算机学院博士研究生，他主要的研究方向是教育数据挖掘与分析、学习群体建模、机器学习等。
主题报告四：学术社交网络混合阶异常检测及数据集开放
报告人：常超 博士 华南师范大学
报告简介
社交网络已改变人们的生活和工作方式，学者交流要求较高的可信性与有效性。面向广大学生和科研人员的学术社交网站学者网，主要提供个人主页、学术咨询、团队平台、课程平台、学者日历等功能和服务。自2009年上线以来，已经积累了海量的用户社交和行为数据，截止目前，包括近20万注册用户、覆盖了包括985、211在内的多家单位和机构，服务了34万学生人次、上亿条学者关系和用户行为日志。为了提供更加可信有效的学术社交服务，异常检测成为越来越重要的课题。本报告将围绕属性网络异常检测领域定义的一个新的属性网络检测问题，称为混合阶异常检测（同时检测异常节点和异常子图）。介绍如何利用混合阶异常检测方法有效检测异常。同时介绍已公开数据集，脱敏处理后的学者网异常检测数据集，包含2022个节点、2500条边和329个三角型模体实例。
个人简介
常超，华南师范大学计算机学院博士生，学者网团队核心成员，研发、维护学者网主站团队/课程平台，负责学者网知识图谱构建工程设计，主要研究方向为知识图谱、社交网络，目前参与两项国家自然科学基金项目子课题研究。
11.27 (星期六) 13:30-16:15
论坛主题报告
论坛主持人：蒋嶷川 教授，东南大学
个人简介
蒋嶷川，东南大学特聘教授、博士生导师。兼任西安科技大学特聘教授、南京财经大学兼职教授、广州环投福山公司首席信息技术专家。中国计算机学会杰出会员，IEEE高级会员，CCF协同计算专委会常委。现为国家重点研发计划项目负责人、广东省重点领域研发计划项目负责人；任《计算机学报》及7家国际著名期刊编委，长期担任国际人工智能最顶级会议IJCAI/AAAI/AAMAS的程序委员，代表性论文发表在国际顶级期刊IEEE Transactions（30篇）及国际顶级会议IJCAI/AAAI/AAMAS。获教育部新世纪优秀人才、江苏省首届杰出青年基金、全国优博论文提名奖、江苏省六大人才高峰等荣誉；以第一完成人获得吴文俊人工智能自然科学奖、江苏省科技奖等。近年承担国家重点研发计划项目、国家自然科学基金（5项）、863计划、广东省重点研发计划项目等项目。
主题报告一：大宗商品交易全过程可信保障系统设计与示范
报告人：狄凯 博士 东南大学
报告摘要
现阶段我国大宗商品电子商务市场已凸显“主体多重关联、交易模式多样、风险复杂多变”的特征，传统的监管与服务模式由于平台间缺乏关联协作、数据缺乏融合共享等，导致了市场主体查验难、交易过程监测可靠性低、交易可信存证缺等一系列问题。该报告首先介绍了报告人之课题组针对上述问题提出的大宗商品电子商务智能化网络化监管方法；然后介绍现阶段的研究工作和已经取得的研究结果；其次展示设计与开发的综合服务平台；最后讨论未来研究方向。
个人简介
狄凯，东南大学博士，主要研究方向：人工智能与电子商务。参与多项国家级、省部级科研项目，包括国家重点研发计划、广东省重点领域研发计划、国家自然科学基金项目等多项科研项目。代表性成果发表在国际著名期刊。
主题报告二：大宗商品交易全过程可信保障系统设计与示范
报告人：吕智慧 教授 复旦大学
报告摘要
报告主要对大宗商品交易可信保障技术的发展现状、未来发展方向以及课题组在项目中设计的大宗商品交易可信保障进行介绍。可信保障技术主要包括事前准入、事中监控和事后存证。
个人简介
吕智慧，复旦大学计算机科学技术学院教授，博士生导师，主要研究领域包括：服务计算技术、云计算和边缘计算技术、大数据架构技术，区块链分布式技术。中国信息技术标准化委员会SOA分委会云计算标准工作组专家成员，中国计算机学会服务计算专委会委员。DMTF国际标准组织大学成员代表，IEEE会员，国际服务计算学会青年科学家论坛2015中国副主席。上海市区块链工程技术研究中心副主任。
主题报告三：一种面向大宗商品交易知识图谱的强化学习推理方法
报告人：赵刚 教授 北京信息科技大学
报告摘要
知识推理是解决知识图谱中知识缺失问题的重要方法，现阶段知识图谱补全研究中仍存在大规模知识推理效率和准确率较低的问题，特别是推理的可解释性逐渐受到领域研究者的关注。对此，本文提出了一种将知识表示和深度强化学习相结合的方法。将知识图谱中的所有的三元组信息，通过知识表示方法映射成保留其语义信息的低维向量空间中的稠密向量，将知识图谱映射到含有三元组语义信息的向量空间中。建立强化学习环境，将知识图谱中知识推理问题转化为马尔可夫序列决策问题。通过单步择优策略网络和多步推理策略网络的训练，使强化学习智能体在与环境交互过程中,高效挖掘推理规则进而完成推理。通过知识表示和强化学习相融合的方法充分挖掘知识图谱中的有效推理规则，控制智能体选择的路径质量，高效完成大规模知识图谱的补全任务。在公开数据集上的实验结果表明，相比于其他先进方法，该方法在大规模数据集推理任务中取得更好的表现。该方法将服务于大宗商品交易领域多样化数据的获取、组织和融合，助力于交易平台、交易商、交易商品等关联分析和不同场景的综合应用。
个人简介
赵刚，工学博士，北京信息科技大学信息管理学院教授，管理科学与工程、网络空间安全学科方向硕士导师。从事人工智能、信息安全等领域的科研和教学工作。主持参与多项国家级、省部级纵向科研项目，包括国家社会科学基金重大项目、国家重点研发计划课题、国家科技支撑计划项目、国家自然科学基金项目、北京市自然科学基金项目、北京市科技计划重大课题等多项科研项目。发表学术论文90余篇，取得发明专利4项，出版专著1部、教材1部。
主题报告四：智能协同平台助力大宗商品电子商务行业监管与服务的网络化、智能化升级
报告人：唐泽宇 研发中心副总经理 北京金网安泰信息技术有限公司
报告摘要
近年来，随着5G、大数据、人工智能等先进技术的不断发展，大宗商品电子商务领域的传统经营方式和监管模式均发生了巨大变革，因此，探索科技对大宗商品电子商务领域监管与服务的催变已经成为必行之事。北京金网安泰作为大宗商品电子商务行业向智慧化、数字化转型的积极推动者，携手国内多家高校、交易平台和监管机构，设计推出了“大宗商品电子商务市场综合服务平台”。该平台通过市场主体在线智能查验技术、交易过程实时监测技术、可信交易信息证据保全技术、交易风险智能分析与预警技术，达成了监管机构、交易平台、客户的多方协同，实现了市场准入、智能监管、可信交易的创新升级。透过科技赋能，为大宗商品电子商务领域监管与服务的网络化、智能化升级探寻出一条清晰的实施路径。
个人简介
唐泽宇，北京金网安泰研发中心副总经理，2008 年7月毕业于西安工程大学计算机科学与技术专业。毕业后任职于北京金网安泰，长期致力于大宗商品行业电子商务创新技术的研究和产品开发，秉承全球宏观、本土智慧的独特视角，研究行业前沿技术，包括区块链技术、大数据分析技术等，将技术向应用转化，主导开发了数字资产交易系统、供应链金融系统等多套行业核心产品。
主题报告五：大宗商品电子商务市场的监管与服务综合应用示范
报告人：金春华 教授 北京京信科高端信息产业技术研究院有限公司
报告摘要
大宗商品电子商务市场从最初的“快速发展，无限扩张”阶段已经逐步转移到了“加强监管，逐步规范”阶段，国家迫切需要符合行业实际需求的高效监管服务，因此有关大宗商品交易市场监管与服务技术已经成为亟需的研究内容，引起了学术界、交易市场和有关部门的共同关注。该报告首先介绍报告人之课题组的主要研究内容，包括应用示范的流程以及内容；然后讨论对接示范交易市场以及监管部门需要重点注意的研究问题；其次介绍报告人之课题组的相关研究工作和目前进展；最后讨论示范结果对平台的优化发展以及未来的研究方向。
个人简介
金春华，教授，北京京信科高端信息产业技术研究院有限公司研究部主任，绿色发展大数据决策北京市重点实验室副主任，中国系统工程学会应急管理专委会常务理事。研究领域包括：信息管理、数字化转型、知识管理等。主持或参与国家级、省部级课题10余项，已发表学术论文40余篇，其中SCI/EI/CSSCI收录论文20余篇，出版专著3部。研究成果曾获得北京市科学技术奖二等奖，北京市哲学社会科学优秀成果奖二等奖、中国商业科技进步奖一等奖等。
第二届“基于开放架构的工业互联网平台及关键技术”论坛
论坛链接：
会议ID：253 792 026 会议密码：211127
论坛流程：
论坛主题报告
论坛主席：孙海龙 博士生导师，北京航空航天大学教授
个人简介
孙海龙，北京航空航天大学教授，博士生导师。担任软件开发环境国家重点实验室副主任，中国计算机学会协同计算专委副秘书长。主要研究群体智能、智能化软件方法和开源软件等。近年来，主持国家重点研发计划项目及课题3项、国家自然科学基金项目3项。在OSDI、AAAI和ICSE等发表论文100余篇，获得中国发明专利授权40余项、美国发明专利授权2项。获国家技术发明二等奖2项、教育部科技进步一等奖3项，入选中组部“万人计划”年拔尖人才、教育部新世纪优秀人才和北京市科技新星计划。
主题报告一：工业互联网：新兴技术展望
报 告 人：任磊 教授 北京航空航天大学
报告摘要
工业互联网作为工业4.0的重要基石。已上升为我国重要国家创新战略，是新基建的重要内容之一。国家科技部、工信部、自然科学基金委均设立了相关重大专项推动工业互联网基础理论与关键技术“卡脖子”问题的攻关与突破。本报告将介绍新一代人工智能与新一代智能制造的发展脉络与背景下，工业互联网的新兴热点技术，包括工业互联网+5G、工业大数据+工业智能、云制造+云边协同、工业建模仿真+数字孪生、工业安全可信+区块链等关键技术和挑战的最新进展。
个人简介
任磊，北京航空航天大学教授，博士生导师，李伯虎院士团队核心骨干之一。北航云制造技术研究中心副主任，智能制造与仿真技术实验室副主任，复杂产品先进制造系统教育部工程研究中心研究员，中国工业互联网产业联盟人才工作组副主席。担任CCF大数据专委/人机交互专委、CAAI智能服务专委、CAA能源互联网专委、CSF智能物联系统专委(副主任)、及IEEE云计算及数据工程技术委员会等国内外10余个专委会委员。曾担任IEEE CPSCOM等国际会议或论坛主席数十次。担任IEEE汇刊如TNNLS、国际仿真学会汇刊SIMULATION等顶级国际期刊编委。曾担任国家863云制造主题重大项目总体办主任，曾参与科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目、国家重点研发计划“网络协同制造和智能工厂”与“工业软件”重点专项、国家工业互联网专项、国家自然科学基金“未来工业互联网基础理论与关键技术”重大研究计划等重大科技专项的规划建议工作。作为负责人主持国家重点研发计划课题、国家自然科学基金重点项目课题、国家工业互联网重大专项课题等20余项，在IEEE Transactions等国际知名期刊或顶级会议发表论文100余篇，含ESI、影响因子大于10.0的论文10余篇，累计引用5000余次。主持或参与制定国家标准10项。以我国大型制造企业为应用背景，领导研发了20余个工业软件系统，申请专利和软件著作权50余项，获省部级科技奖励一等奖、二等奖。工业互联网核心技术成果应用于卡奥斯、航天云网、浪潮等多个国家级工业互联网平台与航天科工、中车、海尔、联想等大型制造业企业。是云制造领域国际首个理论技术体系、首个原型系统、首个国家标准的核心贡献者之一。
主题报告二：浪潮云洲赋能产业高质量发展
报告人：彭传军 高级方案架构师 浪潮集团
报告简介
随着《工业互联网创新发展行动计划(2021-2023年)》的落地实施，进一步清晰了工业互联网在赋能产业和企业方面的实现路径，也为工业互联网如何深化推进企业数字化转型指明了方向。本报告从工业互联网国家政策出发，然后重点结合浪潮在工业互联网方面的实践阐述企业应如何借助工业互联网实现自身转型。
个人简介
彭传军，浪潮集团高级方案架构师。作为项目技术负责人，负责2020年国家重点研发计划重点专项项目实施方案-2.25基于开放架构的中小企业应用服务平台课题5项目平台建设及运营体系构建的研发管理工作，负责工信部2019年工业互联网创新发展工程项目——工业互联网平台大数据分析专业工具软件的研发管理工作。作为项目课题成员，参与科技部国家科技重大专项项目2项，参与《工业互联网平台白皮书》、《工业大数据白皮书》等多项行业技术文件编写，参与信通院、电子一所、标准院等《工业互联网发展评价标准》、《信息物理系统参考体系架构标准》、《工业互联网平台参考架构》等多项标准及架构的编写和评审工作。
主题报告三：数用一体企业级无代码平台在智能工厂的实践
报告人：王朝 首席解决方案架构师 数睿数据科技有限公司
报告简介
为了应对日益复杂的外部环境以及不断变化的市场需求，传统工业企业亟需在激烈的竞争中通过主动变革完成数字化转型。工业数字化转型本质上是对数据资产的高效利用，为了实现这个目标，则要通过应用软件来定义数据流转、呈现的规则，实现“状态感知—实时分析—科学决策—精准执行”的数据闭环。数用一体的企业级无代码平台
改变了工业应用软件的开发模式，通过拖拽、编辑的方式，能够快速构建工业应用。这种模式可以让行业专家将自身掌握的知识快速转换为应用软件，指导实际生产，完成知识价值的变现。同时，无代码平台具备设备广泛连接和数据全面管理能力，通过对数据有效利用，来驱动生产运营和决策，实现工业控制和管理的最优化。本报告将介绍企业级无代码平台如何赋能工业领域的业务专家，通过快速响应需求、快速开发应用、高效利用数据，提高工业互联网的落地能力，加快工业企业的数字化进程。
个人简介
王朝，数睿数据科技有限公司首席行业解决方案架构师，负责公司工业无代码智能平台产品的总体架构设计。长期服务于工业制造、能源、交通等领域，从事解决方案设计规划工作十余年。曾就职于西门子、华为等公司，先后在中国石化、宝钢集团、神华煤矿、华电集团、华能集团、鲁能集团、港铁集团等多个项目中担任方案规划、架构设计工作。深入了解工业生产工艺、业务流程、工业信息化与数字化，具备从方案设计规划到项目实施落地的端到端能力。
主题报告四：制造业数字化转型之路
报告人：李铮 主任 中国信息通信研究院
报告简介
当前，互联网、大数据、人工智能等新兴技术实现多点的革命性突破，并加速地融入到制造业当中，智能制造、工业互联网成为制造企业数字化转型的重要赋能力量，形成了网络协同制造、大规模个性化定制、远程运维服务等制造新模式，推动了数字化转型的深入发展。本报告先介绍制造业数字化转型概念内涵，然后重点结合新技术发展阐述转型路径和案例，最后进一步展望未来制造业数字化转型趋势。
个人简介
李铮，中国信息通信研究院两化融合研究所智能制造研究部主任。担任工业互联网产业联盟产业组、需求组副主席，北京工业互联网技术创新与产业发展联盟副秘书长，主要研究智能制造、工业互联网、工业大数据等领域战略与产业研究。深度参与《新一代信息技术与制造业融合发展的指导意见》《工业大数据发展指导意见》《智能制造试点示范》等政策制定，连续四年组织开展工业大数据创新竞赛。
主题报告五：制造服务云边智能协同技术研究
报告人：李孝斌 副教授 重庆大学
报告简介
传统云服务模式下，我国众多公共服务平台边缘侧与云端未实现制造数据、任务等层面实时联动与智能协同，使得制造服务执行过程中边缘端处理能力不足与云端计算资源大量闲置的矛盾较为突出，且云端聚集的大量制造数据、知识和资源也未有效支持制造服务的实时优化运行。该报告首先讨论了工业互联环境下制造服务云边协同关键科学问题；其次介绍报告人之课题组的相关研究工作和研究结果；最后介绍了未来研究重点及方向。
个人简介
李孝斌，重庆大学副教授。现任机械传动国家重点实验室主任助理，重庆市两化融合促进和服务中心副主任，重庆海特克制造业信息化生产力促进中心有限公司（国家级示范生产力促进中心）副总经理。主要研究方向为云制造和网络协同制造等。近年来，作为项目负责人和技术负责人，主持并参研了国家自然科学基金、国家重点研发计划及省部级项目10余项。以第一作者/通讯作者在《Robotics and Computer Integrated Manufacturing》、《Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing》等SCI/EI期刊源发表论文20余篇，参与起草国家标准3项（主要起草人之一），公开国家发明专利8项，获得国家软件著作权近10项，获得省部级二等奖1项。
主题报告六：基于多视角度量的自适应流程挖掘算法研究
报告人：吴元清 教授 广东工业大学
报告简介
流程挖掘是用执行日志中提取流程模型的技术。在现有的流程挖掘算法中，未充分考虑不同活动节点、活动边的重要性的不同且活动中心点的确立依赖于初值选择，为解决这一问题，提出一种新的流程挖掘方法。利用层级化的方法，将活动节点进行分层；利用遗传算法解决中心依赖于初值的问题；结合模糊挖掘算法，构建基于日志的流程模型，最后借助一致性检测算法，验证所构建模型的合理性。
个人简介
吴元清，男，1985年生，浙江大学工学博士，现任广东工业大学自动化学院教授、博士生导师，国家优秀青年科学基金获得者、广东省自然科学杰出青年基金获得者、入选广东省珠江学者青年学者人才支持计划。主要研究方向为应用流程协同优化、分布式协同控制等。近年来，主持并参研了国家自然科学基金、国家重点研发计划及省部级项目10余项。以第一作者发表SCI期刊论文31篇，其中，TAC长文1篇，Automatica 2篇（长文1篇，短文1篇），IEEE Transactions系列论文10余篇，5篇国际期刊学术论文入选ESI-TOP 高被引论文，并且以第一作者发表1本英文专著（Springer 出版社）。担任国际高水平SCI期刊International Journal of Robust and Nonlinear Control，International Journal of Sensors, Wireless Communications and Control和ICIC Express Letters, Part B: Applications (ICIC-ELB)的Associate Editor(编委)职务。