大会特邀报告

• 报告摘要

    首先回顾了人类经济社会发展历程，从农业经济到工业经济、再到数字经济的发展要素及特点，阐述了科技创新是人类经济社会变革与发展的原动力；指出了数字经济的发展瓶颈，分析了当前新一代信息技术发展过程面临的重大挑战；最后在分析全球主要国家的数字经济发展各自侧重点，以及中国在数字经济发展过程中如何破解瓶颈，实现跨越式发展的战略与方案，从而打造数字经济竞争新优势。

• 报告人简介

    蒋昌俊，计算机领域专家，中国工程院院士。同济大学讲座教授、Brunel University London名誉教授、英国工程技术学会会士、中国人工智能学会监事长、中国云产业创新战略联盟副理事长、中国自动化学会常务理事、上海市科协副主席等。他长期致力于网络计算方面的研究，相关成果被美国、英国、德国、瑞典、印度等国家院士等知名专家正面评价和引用，主持建立了我国首个网络交易风险防控体系、系统及标准，为我国在该领域成为国际“领跑者”做出了开拓性贡献。

无人集群智能协同技术发展及研究实践

报告人：周兴社  教授  西北工业大学

• 报告摘要

    论述无人集群特点及其领域应用基础上，综述无人集群及其智能协同关键技术；具体论述无人集群通信网络与信息共享，无人集群智能协同的结构、层次与规模；面向典型无人机集群，结合承担的相关国家项目，介绍无人集群智能协同模型、方法以及机制研究实践。

• 报告人简介

    周兴社，西北工业大学计算机学院教授；CCF会士，CCF咨询委员会委员；国家基金委员会第五届监督委员会委员，国家重点项目-群体智能操作系统专家组成员、中国工业互联网研究院专家委员会委员；陕西省计算机学会理事长。

    主要从事网络化嵌入式计算与信息物理融合系统、分布式计算与云计算及其应用研究，主持相关国家重点基金、国家重大专项、863计划以及国防预研等课题，发表学术论文100余篇，获得发明专利20余项，获得省部级科技奖多项，是国家多个重大研究计划的评审与咨询专家。

基于事理图谱的认知推理

报告人： 刘挺 教授 哈尔滨工业大学

• 报告摘要

    历史事件是人类社会发展的重要记录，人们的社会活动往往是事件驱动的。事件之间在时间、空间上相继发生的演化规律和模式是一种十分有价值的知识。然而，现有的典型知识图谱主要是以实体及其属性和关系为研究核心，缺乏对事理逻辑这一重要人类知识的刻画。为了弥补这一不足，事理图谱应运而生，它能够揭示事件的演化规律和发展逻辑，刻画和记录人类行为活动。本次报告首先介绍事理图谱的概念，随后重点介绍基于事理知识的认知推理方法，在多个因果事件推理任务上事理知识都表现出了明显的优势，最后介绍事理图谱的潜在应用。

• 报告人简介

    刘挺，哈尔滨工业大学教授，哈工大校长助理、计算学部主任兼计算机学院院长、自然语言处理研究所所长。国家“万人计划”科技创新领军人才，“十四五”国家重点研发计划“先进计算与新兴软件”、“社会治理与智慧社会科技支撑”两个重点专项的指南专家、教育部人工智能科技创新专家组专家。中国计算机学会会士、理事，中国中文信息学会副理事长，黑龙江省计算机学会理事长，黑龙江省中文信息处理重点实验室主任，黑龙江省“人工智能”头雁团队带头人。主要研究方向为人工智能、自然语言处理、社会计算和智慧医疗等，是国家重点研发项目“人机融合会诊”的首席科学家。主持研制“语言技术平台LTP”、“大词林”等科研成果被业界广泛使用。曾获国家科技进步二等奖、省科技进步一等奖、钱伟长中文信息处理科学技术一等奖等。

个性化新闻推荐的责任与挑战

报告人：谢幸  微软亚洲研究院首席研究员

• 报告摘要

    人工智能的突飞猛进带动了媒体行业的飞速发展。人工智能技术被广泛应用于新闻生产的整个业务流程，包括采写、编辑和分发中。近年来，个性化新闻推荐已经成为在线新闻网站和移动新闻应用的主流分发方式。它可以代替人工编辑的重复劳动、减轻用户的信息过载并提高用户的阅读体验。在这个报告中，我会介绍个性化新闻推荐遇到的一系列挑战，包括用户数据的隐私保护问题、推荐结果的公平性问题、使用大模型带来的计算通讯开销问题等。我还会介绍我们为了应对这些挑战展开的一系列研究，并期待有更多学者加入这个领域，引导个性化新闻推荐系统往更负责任的方向发展。

• 报告人简介

    谢幸，微软亚洲研究院首席研究员，中国科学技术大学兼职博士生导师。他的主要研究方向包括数据挖掘、社会计算和普适计算等。他1999年获首届微软学者奖，2019年获ACM SIGSPATIAL十年影响力论文奖及中国计算机学会青竹奖，2020年获ACM SIGSPATIAL十年影响力论文荣誉奖，2021年获ACM SIGKDD China时间检验论文奖，2022年获ACM SIGKDD时间检验论文奖，并曾在KDD、ICDM等会议上获最佳论文奖。他曾担任ACM UbiComp 2011、PCC 2012、IEEE UIC 2015、SMP 2017、ACM SIGSPATIAL 2021、IEEE MDM 2022、以及ACM SIGSPATIAL 2022等会议程序委员会共同主席，并将担任PAKDD 2024与IEEE BigData 2025大会程序委员会共同主席。他是中国计算机学会会士、IEEE会士、ACM杰出会员。

移动计算与人类行为动力学

报告人：吕欣  教授  国防科技大学

• 报告摘要

    对人群个体和整体行为规律的了解是建立科学的管理决策模型的基础。近年来，随着各种移动和网络设备的普及，大规模数据的出现使得定量方法更多地应用到人类行为学的研究中来。本报告将结合吕欣教授课题组及国内外相关机构对大规模人群行为方面开展的相关工作，讲述如何对数以百万计人类个体的行为在时空维度上进行分析和挖掘，进一步探索从个体到整体的群体行为作用机制和演化模式。主要包括大规模人群行为统计规律挖掘，出行模型设计与验证，以及基于移动大数据的应急管理应用。

• 报告人简介

    吕欣，国防科技大学系统工程学院教授，博士生导师。主要研究方向为大数据挖掘、复杂网络、应急管理、人类行为动力学等。通过将大数据技术应用于灾害条件下大规模人类行为规律挖掘和模式提取，其研究在多个国内外重大灾害事件的应急救援中得到广泛应用。其技术被MIT Technology Review列为 “全球十大突破性技术”，研究成果发表在Nature、Physic Reports、National Science Review、Nature Microbiology、Nature Communications、PLOS Medicine、Global Environmental Change、PNAS等顶级期刊上，得到解放军报（2017, 2020）、科技日报（2020，2021）、MIT（2013，2014）、BBC（2011，2014，2015，2020）、纽约时报（2011，2020）、Science Daily (2017, 2019, 2020)、UNOCHA等科研机构、国际媒体、联合国组织的高度评价。获世界移动大会最佳应用奖（GLOMO Award），湖南省高等教育教学成果特等奖，教育部科技进步二等奖，中国仿真学会自然科学一等奖，军队科技进步二等奖。

情感识别方法与应用

报告人：张通 教授 华南理工大学

• 报告摘要

    人工智能，并不能简单的理解为机器模仿人的智能，在部分领域或场景下，机器的智能可能比人更强大；但是，人工智能之所以无法超越我们人类，其中一个重要的原因，是因为它们并不具备像人类一样的多维情感和思维能力。未来机器人能有与人类一样，拥有一定的情感思维能力，加上强大严密的数据处理能力和不眠不休工作能力，将会给我们带来什么样的改变？

    本报告将从包括脑电波和面部表情在内的人体生理与行为数据等方面，介绍基于深度学习和宽度学习的情感识别方法研究和相关工作的进展；具有情感的人工智能，不仅仅可以告诉我们数据是什么，进一步的解释这些数据意味着什么，更可以揭示出数据背后的情感类型，实现机器可以“看的清”、“读的懂”，相关的技术与研究成果，在精神状态评估等医疗领域和智慧教育等领域具有广泛的应用。

• 报告人简介

    张通博士，山东菏泽人，现任华南理工大学计算机科学与工程学院教授，博士生导师，院长助理。国家优秀青年科学基金和广东省杰出青年基金获得者。担任中国自动化学会青年工作委员会副秘书长，中国医学救援协会神经生物反馈治疗与干预分会副秘书长；健康智能感知与数字平行人教育部工程研究中心副主任，广东省计算智能与网络空间信息重点实验室副主任。曾获广东省科技进步一等奖，第十届“吴文俊人工智能优秀青年奖”，ACM广州新星奖及IEEE SMC学会Franklin V. Taylor最佳论文奖。

    主要从事人工智能，情感计算和小样本学习等算法及相关应用研究，主持国家自然科学基金，广东省自然科学基金和与企业合作项目10余项，发表学术文章70余篇。担任IEEE Transactions on Computational Social Systems的期刊副编，2020年指导学生获第六届全国互联网+大赛总决赛国家金奖2项。