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学术报告列表

 

  • 加拿大University of Western Ontario 李硕博士学术报告会

  • “GPU技术发展的新动态及新应用”英伟达GPU计算技术社区活动

  • 香港中文大学王晓刚博士学术报告会

  • 加拿大卡尔加里大学王瑞胜博士学术报告会

  • 中科院自动化所刘德荣研究员、乔红研究员和王亮研究员学术报告会

  • 美国东北大学Patrick S.P. Wang教授学术报告会

  • 中科院自动化所陶建华研究员学术报告会

  • 美国University of Wisconsin Bormin Huang 教授学术报告会

  • 美国宾夕法尼亚大学李纯明教授、夏戈教授学术报告会

  • 美国康州大学张中举副教授来学术报告会

  • 微软亚洲研究院郑宇博士学术报告会

  • 北京大学袁晓如教授学术报告会

  • HPC Advisory Council 高性能计算与大数据研讨会

加拿大University of Western Ontario李硕博士学术报告会

New Opportunities in Medical Image Analysis

Dr. Shuo Li

 

Medical image analysis is going through great changes with tremendous new opportunities showing up. The rise of machine learning, the rise of big data analytics and the rise of cloud computing, have brought wonderful opportunities to invent new generation of medical image analysis, not only to solve new problems appearing, but also to solve many years challenges in conventional medical image analysis with much more satisfactory real time solutions. This talk will share our experience on developing state-of-art new generation of image analytics tools to help physicians, hospital administrative to analyze the huge growing medical data and help them to make the right decision and early decision

 

 Dr. Shuo Li is an associate professor in department of medical imaging and medical biophysics in the University of Western Ontario and scientist in Lawson Health Research Institute. Before this position he was research scientist and project manager in general electric (GE) healthcare, Canada for 9 years. He fund and direct the Digital Imaging Group of London (http://digitalimaginggroup.ca/) since 2006, which is a very dynamic and highly multiple disciplinary collaboration group. He received his Ph.D. degree in computer science from Concordia University 2006, where his PhD thesis won the doctoral prize giving to the most deserving graduating student in the faculty of engineering and computer science.  He has published over 100 publications; He is the recipient of several GE internal awards; He serves as guest editors and associate editor in several prestigious journals in the field; He servers as program committee members in highly influential conferences; He is the editors of five springer books. His current interest is development intelligent analytic tools to help physicians and hospital administrative to handle the big medical data, centered with medical images. 

“GPU技术发展的新动态及新应用”英伟达GPU计算技术社区活动

“西安英伟达GPU计算技术社区”活动顺利举办

                                                                        --GPU 技术发展的新动态及新应用

   3月30日下午,由 AMAX、NVIDIA 主办、西安电子科技大学计算机学院承办的“西安英伟达GPU计算技术社区”活动在西安唐城宾馆顺利举行,计算机学院苗启广教授团队组织了本次活动。第一期活动主题为“GPU 技术发展的新动态及新应用”,活动邀请了美国威斯康辛大学麦迪逊分校黄柏铭博士、NVIDIA公司深度学习技术专员与社区经理Rita Zhang、西安电子科技大学朱虎明副教授、西安电子科技大学陈岩博士和AMAX公司销售经理王磊进行交流,来自NVIDIA的CUDA应用市场总监Allan Hou致开幕辞,活动由计算机学院苗启广和宋建锋共同主持。来自西安电子科技大学、西安交通大学、西北工业大学、长安大学、西北大学等多所高校的师生,以及771研究所、631研究所、宝钢集团研究院等行业相关人士共60余人参加了此次社区活动,现场气氛非常热烈。

 

  “英伟达GPU计算技术社区”是以交流GPU高性能计算技术为主题的产学研社区,每季度举办一次特定主题的GPU技术交流、讨论活动,本次活动为第一期。社区活动内容涵盖计算机视觉、机器学习、智能算法等领域的GPU并行加速技术,邀请相关领域的专家、学者、研究生做相关研究成果的报告,探讨GPU技术的发展动态,推动GPU高性能计算技术的广泛应用。

 Rita Zhang作了题为“针对深度学习的GPU技术及产品介绍”的报告,分析了深度学习在物体识别、物体追踪等领域的应用特点,并重点介绍了英伟达针对深度学习技术应用推出的Tesla M40 GPU卡。黄柏铭博士作了题为“GPU高性能计算”的报告,详细说明了GPU高性能计算的应用场景及CUDA编程的优化方法,重点介绍了GPU高性能计算技术在气象模型预测领域的成功应用。朱虎明副教授作了题为“基于GPU的并行无监督SAR图像变化检测算法”的报告,介绍了提出的基于GPU计算的PLog-FLICM SAR图像变化检测算法,通过GPU并行加速技术提高算法的并行差异图生成、并行差异图归一化和并行无监督聚类等环节的性能。陈岩博士作了题为“并行核外异构(CPU/GPU)高阶矩量法研究”的报告,介绍了计算电磁学中利用GPU加速并行矩量法的计算过程,针对处理器微架构对程序进行优化,并结合核外求解技术,进一步扩大算法的应用范围,快速精确地解决了电磁学实际工程问题。

  活动结束后,苗启广教授与NVIDIA CUDA应用市场总监Allan Hou、AMAX公司资深销售经理王磊共同探讨了后续几期社区活动的主题,并协商了进一步的合作等事宜。

香港中文大学王晓刚博士学术报告会

5月25日上午,应计算机学院王泉院长和苗启广教授邀请,香港中文大学助理教授王晓刚博士在西安电子科技大学北校区科技楼609报告厅做了题为“DeepID-Net: Deformable Deep Convolutional Neural Networks for Object Detection”的学术报告,报告会由计算机学院苗启广教授主持,生命科学技术学院梁继民教授、电子工程学院田春娜副教授、计算机学院权义宁副教授、纪建副教授、罗林波副教授以及多个学院的老师和同学参加了此次报告会,现场气氛非常热烈。

深度学习是人工智能领域又一次的突破,在计算机视觉的很多方向取得了突破性的进展。深度模型由于能够自动从数据中学习到层次化的特征表达,联合优化关键部件,因此极大地提升了解决计算机视觉问题的能力。在报告中,王晓刚博士介绍了一种基于深度卷积网络的目标检测方法,结合自己在深度学习方面的理解,介绍了深度学习的本质,即大数据的学习和特征的学习。详细介绍了深度学习在行人检测、人脸关键点定位、人脸解析、行人解析、人脸识别、人脸属性识别等方面的应用。王晓刚博士重点讲解了基于深度卷积网络的目标检测方法,该方法首先选择搜索框,然后丢掉一些更可能是背景的搜索框,接着通过预训练、卷积模型和搜索框的回归来完成目标的检测。王博士的精彩讲座,赢得了各位老师和同学的阵阵掌声,大家纷纷表示,讲座开阔了视野,受益匪浅。

讲座结束后,王博士与西安电子科技大学计算机学院、通信学院、电子工程学院等学院的老师和同学们展开了热烈的讨论。关于深度学习的本质、深度学习在人脸识别中的应用问题以及深度学习学习到的特征与传统的手动提取的特征的对比问题,解决了大家的疑问。

5月25日下午,王晓刚博士与苗启广教授实验室的研究生同学进行了零距离交流,同学们提出了很多问题,如:王晓刚博士所在的团队提出的跨层连接技术的可行性问题,深度学习如何解决像素级的分类问题,如何调整参数使得深度学习得到的模型具有泛化能力并且在自己的研究的应用领域得到很好的效果等等,王博士对大家的疑问进行了详尽的解答,大家收获颇丰。

会后,王晓刚博士与学校校长助理高新波教授、计算机学院院长王泉教授、网络与计算研究所苗启广教授进行了深入交流,并初步达成了合作意向。王晓刚博士也表示,将继续与西电进行深入合作,争取将更多工作做到实处,取得更多更好的合作成果。

讲者简介:王晓刚博士,2001年获得中国科技大学电子工程与信息工程系学士学位,2003获得香港中文大学硕士学位,2009年获得美国麻省理工学院博士学位,2009年至今在香港中文大学电子工程系任助理教授,主要研究领域包括视频监控、运动分析、目标跟踪及识别、人脸识别及机器学习等。他已在TPAMI、IJCV、CVPR、ICCV、ECCV、NIPS等国际顶级杂志和会议上发表学术论文80余篇,相关工作被引用次数超过2600次。2011年获得自动人物行为分析方面的杰出青年研究员。

 

加拿大卡尔加里大学王瑞胜博士学术报告会

      5月13日上午,应计算机学院王泉院长和苗启广教授邀请,加拿大卡尔加里大学王瑞胜博士在西安电子科技大学北校区科技楼609报告厅做了题为“Scene Parsing using Graph Matching on Street-view Data”的学术报告,报告会由计算机学院苗启广教授主持。

 

       在报告中,王瑞胜博士介绍了一种街景数据的解析方法。街景数据包括了摄像机收集到的图像数据和车载激光雷达收集到的LiDAR点云数据两种类型。这两种数据各自具有特点和优势:一方面,一般图像数据具有更多的细节和色彩信息,然而对于空间和距离的描述能力不足;另一方面,LiDAR点云数据对空间信息有非常精确的描述,然而缺乏物体的颜色等具体描述。

      王瑞胜博士介绍的街景数据解析方法首先利用图像语义对于点云数据进行分割预处理,之后提取多种特征并使用随机森林方法对点云数据对应的位置进行分类,在此基础上完成了两种不同数据的融合和解析,得到了同时具备摄像数据和LiDAR点云数据优点的街景解析结果,王瑞胜博士用精彩的演示动画说明了解析的过程和结果,引起了在场老师和同学们的强烈兴趣。

 

 

      报告结束之后,王瑞胜博士与西安电子科技大学计算机学院、通信学院、物理与光电学院等学院的老师和同学们展开了热烈的讨论。关于点云LiDAR数据的开源共享、图匹配算法效率的瓶颈以及遥感图像的分析等方面的问题,解答了大家的疑问。

 

讲者简介:

王瑞胜博士是加拿大卡尔加里大学地理信息工程系教授,智能空间信息研究室主任。主要研究方向为大规模三维城市建模中的航空和移动激光技术的整合、激光和图像中智能特征的提取识别及三维重建技术、航空图像和探测数据的智能处理等。他毕业于武汉大学摄影测量与遥感专业,获加拿大新不伦瑞克大学地理信息工程专业硕士学位及加拿大麦吉尔大学计算机工程专业的博士学位。在麦吉尔大学,获Benedek研究生奖,Vadasz学者奖,麦吉尔大学工程博士奖,和加拿大国家自然科学基金会博士奖学金(NSERC PGS-D).王博士在美国芝加哥诺基亚公司位置与商务部任研究员(2008-2012),主要研究方向是基于移动激光的下一代地图制作和导航技术,并先后八次获得重大创新发明奖。于2012年加入卡尔加里大学,获得谷歌研究奖(Google Research Award,2014),并被Elsevier和ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing评为优秀审稿人。目前任国际摄影测量与遥感学会激光点云数据处理工作组学术秘书和国际摄影测量与遥感期刊的顾问编委会成员(ISPRS Journal).

 

中科院自动化所王亮、刘德荣、乔红来校访问作学术报告

中科院自动化所王亮、刘德荣、乔红来校访问作学术报告

4月28日下午,应计算机学院王泉院长和苗启广教授的邀请,中科院自动化所刘德荣研究员、乔红研究员和王亮研究员分别做了题为“深度学习与视觉模式分析”、“基于数据的控制和优化”和“机器人‘手、眼、脑’的研究”的学术报告,报告由计算机学院苗启广教授主持。

在题为“深度学习与视觉模式分析”的报告中,王亮研究员深入浅出地介绍了深度学习的背景和发展现状。之后介绍了所在研究组在目标检测、行人区域识别、语义图像检索、步态识别等具体的应用问题中,成功使用深度学习取得的成果。同时,王亮研究员对深度学习未来在循环神经网络结构等方面的发展前景进行了分析和展望。

王亮研究员“深度学习与视觉模式分析”报告

刘德荣研究员报告的题目是“基于数据的控制和优化”,以控制和最优化领域几十年发展的介绍开始,描述了基于数据的控制和优化理论和算法,具体说明了自适应动态规划这一在实际应用中取得了良好经济效益的优化算法。同时从类脑算法的角度,阐述了自适应动态规划和人脑工作模式的关联,启发同学们结合传统理论、实际应用和创新思路。

刘德荣研究员“基于数据的控制和优化”报告

乔红研究员的报告题目是“机器人‘手、眼、脑’的研究”,报告中,乔红研究员利用丰富的视频资料介绍了现代机器人研究的最新研究成果,展示了机器人在工业、安防、家居、娱乐等多个领域的应用前景。之后乔红研究员重点介绍了机器人手、眼、脑互相融合的机器人研究思路,以及在三指机器手抓取物体方面的成功应用,使同学们了解到机器人领域研究的前沿进展。

乔红研究员“机器人‘手、眼、脑’的研究”报告

 

讲者简介:

王亮,研究员,博导,IEEE高级会员、国际模式识别协会会士(IAPR Fellow),模式识别国家重点实验室副主任、计算机学会计算机视觉专业组秘书长、图像视频大数据产业技术创新战略联盟秘书长。2004年获中科院自动化所工学博士学位。2004-2010年分别在英国帝国理工学院、澳大利亚莫纳什大学、墨尔本大学及英国巴斯大学工作。2010年入选中国科学院“百人计划”。主要从事机器学习、计算机视觉和模式识别等相关领域的研究,目前Google Scholar引用约6500次。现为《IEEE Transactions on Information Forensics and Security》、《IEEE Transactions on Cybernetics》等国际学术刊物的编委,IEEE AVSS2012、IAPR ACPR2015等国内外会议的程序主席。

 

刘德荣,中国科学院自动化研究所研究员,博士生导师,复杂系统管理与控制国家重点实验室副主任。2005年当选IEEE Fellow,2008年入选中国科学院“百人计划”,2010年入选中组部“千人计划”,2011年获国家特聘专家称号,2013年当选INNS Fellow(国际神经网络学会),2014年获得亚太神经网络联合会杰出成就奖。现任IEEE神经网络与学习系统汇刊主编。目前从事智能控制、非线性系统控制、自适应动态规划和神经网络的理论与方法等方面的研究工作。在国际权威杂志上发表SCI论文140多篇、同他人合作共出版过15本书。

 

乔红,中科院“百人计划”研究员,中科院自动化类脑智能研究中心副主任、精密感知与控制中心首席科学家、中科院自动化所-中科大联合实验室副主任,博士生导师。2007年获得国家杰出青年基金、2009年获"新世纪百千万人才工程"国家级人才、2011年获《科学中国人》年度人物、2012年获北京市科学技术一等奖、2012年获国务院政府特殊津贴、2013年当选IEEE机器人与控制学会管理委员会委员(首次由大陆学者当选,全球会员超过1万人)和青年科学家奖提名委员会成员、2014年获国家自然科学奖二等奖(第一完成人)。

乔红研究员于1986年、1989年在西安交通大学获得工学学士学位和工学硕士学位;1992年在英国Strathclyde大学获得工学硕士学位;1995年在英国De Montfort大学获工学博士学位;1997年至2002年受聘为香港城市大学的研究助教授和助教授;2002年至2004年在英国曼彻斯特大学任永久教职;2004年底放弃国外永久教职,通过中国科学院"百人计划"引进回国并组建"机器人理论与应用"团队,主要从事面向制造业的机器人研究,特别是高精度操作("手")-特定视觉("眼")-可学习能力("脑")的研究;承担了二十余项国家课题,并与奇瑞、徐工等大型企业合作,承担十余项横向项目。

乔红研究员担任或曾任: Assembly Automation主编;《自动化学报》副主编;国际著名期刊IEEE Transactions on Automation Science and Engineering;IEEE Transactions on SMC-B等的编委;发表国际论文近150篇,其中国际期刊论文70余篇。工作多次获国际著名期刊和学者的高度评价,乔红研究员“环境吸引域”的工作被美国杂志报导, “环境吸引域”被称为“乔的概念”。

 

美国东北大学Patrick S.P. Wang教授学术报告会

美国东北大学Patrick Wang 教授来西电讲学访问

 

应计算机学院苗启广教授和王宇平教授的邀请,美国东北大学Patrick Wang 教授2014年11月24日来西电讲学访问。

本次报告会由“智能信息处理与模式识别”实验室苗启广教授主持,计算机学院戚玉涛副教授、王晓丽博士出席,学院研究生和青年教师踊跃参加。

24日上午,在老科技楼A 920会议室,王教授做了题为“Similarity-Based Intelligent Pattern Recognition in Interactive Learning Environment, Modeling and Simlation”的报告。王教授首先以ArtificialIntelligence (AI) 和Pattern Recognition(PR)的发展历程为切入点,简单介绍了指纹识别在安全领域的成熟应用和详细分析了PR和AI两者的关系;其次结合自己在人脸识别、图像融合学习和医学影像中的颜色分割等实际研究成果讲解了PR和AI的模式和模型建立方法;最后从Linear combination 的分析方法入手解答了学习、知识和识别三者的层次关系。王教授渊博的知识和精彩的讲解,让在座的师生受益匪浅,激发了广泛的讨论。会中,王宇平教授就如何在大数据环境下建立合适的数学模型来研究PR与王教授展开了深入的探索。

会后,苗启广教授还与王教授就模式识别等方面的问题进行了深入的探讨。

Patrick Wang 教授,博士,IAPR, ISIBM,WASE Fellow,获IEEE及ISIBM杰出贡献奖。现为美国东北大学终身教授,加拿大卡尔加里大学客座教授。同时是四川大学,厦门大学,华东师范大学广西师范大学等重点大学的名誉教授。Patrick Wang 在国立交通大学及俄勒冈州立大学分别获得电子工程学士学位和计算机科学博士学位。先已出版26部专著,发表200多篇关于PR、AI、控制论、图像处理等方面的科技论文,授权3项美国/欧洲专利。国际期刊PRAI的创始人。Patrick Wang 教授还出版了散文集《哈佛冥想曲》以及多部诗集。

 

中科院自动化所陶建华研究员学术报告会

 

中科院自动化所陶建华研究员讲学访问

       应计算机学院院长王泉教授邀请,中国计算机学会常务理事、中国科学院自动化研究所研究员陶建华于9月22日来我校进行讲学访问,并在计算机学院学术报告厅作了题为“人机交互技术新进展”的报告。院长王泉,学院相关研究领域骨干教师万波、戚玉涛、王义峰、赵元哲等以及60余名研究生参加,报告由计算机学院苗启广教授主持。

 

 

    报告会上,陶建华研究员首先简单介绍了计算机和人机交互技术发展的历程,并结合实验室研制出的语音交互、人脸识别等交互系统详细分析了人机交互理论和技术框架,以自己的最新成果为例展示了新型自然人机交互技术及其应用,并对未来交互发展进行了展望。陶老师渊博的知识和精彩的讲解,让在场的师生受益匪浅。期间,他还与师生就脑机交互研究、人脸模式识别等研究领域的热点问题进行了热烈的讨论。

报告会结束后,院长王泉进行了总结,他感谢陶建华研究员带来的精彩报告,并希望研究生们以扎实的态度做好科学研究和工程项目,继续在学院营造“崇尚学术、回归工程”的学术氛围,努力推进学院科研和人才培养工作的持续发展,也为将来的事业发展打下坚实的基础。<?XML:NAMESPACE PREFIX = "O" /><?XML:NAMESPACE PREFIX = "O" /><?XML:NAMESPACE PREFIX = "O" /><?XML:NAMESPACE PREFIX = "O" /><?XML:NAMESPACE PREFIX = "O" />

会后,陶建华研究员还与学院相关领域的教师进行了深入的探讨研究,并就进一步合作达成了共识。

 

 陶建华,于2001年毕业于清华大学计算机系并获博士学位,中国计算机学会常务理事,CCF杰出演讲者。中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室副主任、研究员、博士生导师、国家杰出青年科学基金获得者。目前还担任中国人工智能学会理事、中国中文信息学会理事、中国图像图形学会虚拟现实专业委员会委员、中国电子学会信号处理分会委员、模式识别国家重点实验室技术委员会委员,同时还是国际期刊的编委,并多次担任国际和国内学术会议主席或委员。承担过国家863(含重点项目)、国家自然科学基金(含重大项目)、工信部电子信息产业化、国家发改委等项目三十余项,在国内外主要期刊或会议上发表论文150余篇,申请专利10余项,研究成果多次在国内外学术会议上获奖,并被国际同行较多引用。

黄柏铭教授学术报告会

美国University of Wisconsin Bormin Huang教授来西安电子科技大学讲学访问

     应计算机学院苗启广教授的邀请,University of Wisconsin Bormin Huang教授2014年7月31日来西电讲学访问。  

    本次报告会由“智能信息处理与模式识别”实验室苗启广教授主持,美国Lafayette College夏戈教授、计算机学院权义宁、盛立杰、黄伯虎、宋建锋等老师出席,学校研究生和青年教师踊跃参加。

    7月31日上午,在计算机学院316会议室,Bormin Huang教授做了题为“GPU High-Performance Computing”的报告。在讲座中,Bormin Huang教授介绍了GPU高性能计算的发展状况、基本原理及应用前景,结合嫦娥探月图像编码的GPU加速、超光谱红外反演、电池植被散射的GPU加速和地震探测等案例详细分析了GPU在科学计算、工程应用、气象预报、灾害检测等领域的设计与应用。Bormin Huang教授渊博的知识和精彩的讲解,让在座的师生受益匪浅,激发了广泛的讨论。

    7月31日下午,在计算机学院334会议室,Bormin Huang教授应邀参加计算机学院部分研究课题讨论会。会议由苗启广教授主持,美国Lafayette College夏戈教授、计算机学院权义宁、盛立杰、黄伯虎、宋建锋老师等出席,此外还有10余名博士生参加。其中权义宁、盛立杰、黄伯虎、宋建锋老师等简要介绍了各研究课题的最新进展以及其中存在的一些问题。在此过程中,各位老师就目前研究课题中存在的相关问题进行了深入探讨,特别是针对课题中的某些方面使用GPU高新能计算的可行性进行了较为详细分析和讨论。本次讨论会,对各课题中存在的某些问题提出了相应的解决方案,为课题的进一步研究提供了先进的理论和方法的指导。此外,黄老师与各位老师就项目合作方面进行了深入交流,达成了初步的合作意向,并将进一步推进。

Bormin Huang教授是威斯康星大学麦迪逊分校空间科学及工程中心研究科学家,先后获得台湾大学理学士、美国密歇根大学安娜堡分校航空航天工程硕士、美国威斯康星大学麦迪逊分校卫星遥感专业博士,他的GPU应用包括天气预测模型构建、辐射传输模型构建、地震模拟、海啸模拟、植被的微波散射、高光谱解混、卫星数据压缩、通讯编码和影像处理等。在过去的三年里,带领其GPU团队以及指导多所大学的师生在地球科学及遥感领域发表超过70篇与高性能计算应用有关的论文,是IEEE应用地球观测和遥感专题期刊以及SPIE应用遥感期刊等期刊副编辑,SPIE卫星数据压缩通讯和处理国际会议主席、SPIE欧洲遥感高性能计算国际会议主席、IEEE遥感并行及分布式计算国际研讨会主席。目前担任高性能计算实验室主任、卫星数据压缩试验室主任、威斯康星大学麦迪逊分校INTEL并行计算中心主任、英伟达CUDA研究中心共同主任、西安电子科技大学境外讲座教授、台北科技大学国际讲座教授以及西班牙大加那利岛拉斯帕尔马斯大学、吉林大学、杭州电子科技大学和成都理工大学等校的客座教授。

美国宾夕法尼亚大学李纯明教授、夏戈教授学术报告会

      

美国宾夕法尼亚大学李纯明教授、夏戈教授等来西电讲学访问

     应计算机学院苗启广教授的邀请,美国University of Pennsylvania李纯明教授、Lafayette College夏戈教授7月11日来西电讲学访问。

  计算机学院王宇平、张军英教授,以及部分研究生和青年教师参加了报告会。

  11日下午,在计算机学院316会议室,李纯明教授作了题为“Image Segmentation and Related Issues in Medical Imaging”的报告。报告中,李纯明教授介绍了一个能够同时分割与校正图像灰度不均匀性的能量极小化模型,以及水平集方法在大脑和心脏图像分割的两个新的模型。报告还详细阐述了基于多个脑图谱(multi-atlas)的水平集方法和有效利用心脏解剖学几何性质的变分水平集模型,这两个方法分别在2013年的医学图像的顶级国际会议MICCAI举办的分割算法竞赛中分别取得了并列第一和第二的成绩。

  夏戈博士随后作了题为“SPANNERS FOR WIRELESS AD HOC NETWORKS”的报告,分析了无线网络的现有问题,提出了新的路由算法,报告涉及的一些前沿性技术,引起了与会师生的极大兴趣。报告会现场,师生们就报告的内容和自己研究中存在的问题积极提问,两位教授进行了一一解答。

  报告会结束后,两位教授与苗启广教授进行了深入的学术讨论,双方希望今后能够展开实质性的科研项目研究,并就合作指导博士/硕士研究生等方面进行了深入交流。

  此外,夏戈博士将应邀在苗启广教授的实验室进行为期一个月的学术交流。

  李纯明教授现任宾夕法尼亚大学 (University of Pennsylvania) 影像系高级研究员,兼任卡内基梅隆大学生物医学工程博士学位论文答辩委员会成员,同时担任IEEE TIP,IEEE PAMI, IEEE TMI,MRI等顶级专业期刊和CVPR,ICCV,MICCAI等国际会议的审稿人和程序委员会成员。其学术专长是图像处理、医学影像分析和计算机视觉,以第一作者在这些领域的顶级期刊和国际会议上发表了多篇原创性的、具有广泛国际影响的学术论文。这些论文自发表至今的六年时间里,总共被引用累计1400余次,其中有一篇关于Level Set Method的论文已经被引用高达800多次。

  夏戈博士于1998年、2005年分别获得同济大学体系结构专业学士、Texas A&M University 计算机科学博士学位,一直在拉斐特学院计算机科学系任教。其研究方向包括计算复杂度、图论算法、计算几何、无线网络、计算生物学,已经发表了40多篇学术论文。

美国康州大学张中举副教授学术报告会

美国康州大学张中举副教授来西电交流访问

      应智能信息处理与模式识别实验室苗启广教授的邀请,美国康州大学张中举副教授7月5日来西电讲学访问。

  5日上午,张中举副教授在计算机学院316会议室作了题为“Participation in open knowledge communities and job hopping”的学术报告。报告重点介绍了社区网络环境下大数据与行为之间的关系,并详细解答了机器学习与数据模型之间的关联。报告吸引了大量师生前来聆听。

  报告结束后,张中举副教授与智能信息处理与模式识别实验室的师生进行了交流,就社区网络与大数据相关难题进行了探讨。

  张中举,University of Washington Michael G. Foster大学博士,现任美国康州大学副教授。其研究方向包括Business Intelligence、Big Data、 Social Network Analysis等。

微软亚洲研究院郑宇博士学术报告会

报告题目:城市计算:用大数据来解决城市中的大挑战(Urban Computing: Using Big Data to Solve Urban Challenges)

时间:2013年12月6日 15:00-17:00

地点:北校区主楼I区316

个人简介:郑宇  博士

CCF 高级会员,CCF杰出讲者,微软亚洲研究院主管研究员,上海交通大学志远学院讲座教授,IEEE和ACM资深会员。主要研究方向为基于位置的服务、时空数据挖掘、地理信息系统和普适计算等。他发表学术论文近百篇,其中以主作者身份在ACM SIGMODKDDTKDE等知名国际会议和刊物上发表论文50余篇,并四次获得最佳论文奖(如ICDE 2013ACM SIGSPATIAL GIS 2010)和一次最佳论文提名(UbiComp 2011。他的研究成果获得22项国际发明专利和三项技术转化奖,并多次被科技评论等国际权威媒体报道。由他主编的《Computing with Spatial Trajectories》一书(Springer出版)被美国、加拿大、澳大利亚、中国和韩国的高校选用为教材。他是GeoInformatica4个国际学术期刊的编委和副主编,并在ICDE、UbiComp、SSTD等十几个国际会议中担任过程序委员会主席、工业界主席和本地主席等职位。他受邀在ISKE’13和WGDC’13等多个国际会议上做大会主题报告,并多次在MIT、CMU、康乃尔等顶尖学府讲学。他在微软亚洲研究院以实习生导师的身份先后指导了40余名来自于世界各地的博士生,并跟多名IEEE/ACM院士、美国科学院院士和图灵奖获得者保持着密切的合作关系。2008年他被评为Microsoft Golden Star。2013年他被MIT科技评论评为全球杰出青年创新者(MIT TR35),并作为现代创新者代表登上了美国的《时代周刊》(Time Magazine)。

报告内容

城市计算:用大数据来解决城市中的大挑战(Urban Computing: Using Big Data to Solve Urban Challenges)

Abstract:Urban computing is a process of acquisition, integration, and analysis of big and heterogeneous data generated by a diversity of sources in urban spaces, such as sensors, devices, vehicles, buildings, and human, to tackle the major issues that cities face, e.g. air pollution, increased energy consumption and traffic congestion. Urban computing connects unobtrusive and ubiquitous sensing technologies, advanced data management and analytics models, and novel visualization methods, to create win-win-win solutions that improve urban environment, human life quality, and city operation systems. In this talk, I will present our recent research into urban computing, introducing the applications and technologies for integrating and deep mining heterogeneous data. Examples include large-scale dynamic ridesharing, identifying different functional regions (e.g., residential and commercial areas) in urban spaces, crowd sending city-wide gas consumption, and fine-grained air quality inference throughout a city. These examples have been published in top-tier conferences and journals recently, such as KDD, UbiComp, ICDE, received 4 best paper awards.

北京大学袁晓如教授学术报告会

题目:社会媒体数据的可视化与可视分析
时间:2013年11月29日 周五 9:00-11:00

地点:主楼I区316

简介:以Facebook, QQ等为代表的社交网络的流行,以及Twitte、微博等社会媒体的迅速崛起,每天都会产生TB/PB级别的数据。但是拥有大量的数据并不等于获得相应数据的价值。只有能够有效理解数据,才能真正利用好大数据。复杂数据,例如微博的用户关系、庞杂的事件发展对发展相应的分析工具提出了新的挑战和要求。可视化和可视分析和其他分析手段不同,利用人类视觉认知的高通量特点,通过图形的形式表现信息的内在规律及其传递、表达的过程,是人们理解复杂现象,诠释复杂数据的重要手段和途径。本次报告我们将讨论和分析针对社会网络和社会媒体数据可视化和可视分析的前沿算法和新方法。我们将以微博为重要对象,介绍如何可视化微博信息的传播发展,如何可视化微博主题的演化与发展,以及利用微博地理信息,开展相关时空分析。我们特别还将讨论如何利用众包的方式,构建对复杂社会媒体信息的可视分析平台。
 讲者简介:袁晓如,北京大学"百人计划"研究员。任职于北京大学机器感知与智能教育部重点实验室,任信息科学技术学院信息科学中心副主任。1997/98分获北京大学化学/知识产权专业双学位,2006年8月获美国明尼苏达大学计算机科学博士学位。主要研究方向包括科学可视化,信息可视化和可视分析等。在IEEE Visualization, IEEE Information Visualization, IEEE Visual Analytics Science and Technology (VAST), IEEE TVCG, IEEE EuroVis, IEEE PacificVis等重要国际可视化会议以及期刊上发表40多篇文章。其关于高动态范围可视化的工作获得2005年 IEEE Visualization大会最佳应用论文奖。2013年在IEEE VIS可视化大会VAST Challenge竞赛网络安全数据可视分析部分获得Award of Outstanding Situation Awareness。担任IEEE VIS,IEEE PacificVis等国际可视化会议程序委员会委员,2009年IEEE PacificVis组织委员会共同主席。任《计算机辅助设计与图形学学报》, Springer Journal of Visualization等国内外期刊编委。中国计算机学会(CCF)杰出会员,CCF青年工作委员会副主任,CCF YOCSEF 2012-2013年度主席。 

HPC Advisory Council 高性能计算与大数据研讨会

 

HPC Advisory Council 高性能计算与大数据研讨会

暨第二届RDMA大学生编程挑战赛宣讲会

 

 

地点:西安电子科技大学北校区主楼1区316会议室(西安市太白南路2号)

 

日程:7月23日

 

2:00pm - 2:30pm RDMA对高性能计算与大数据效率的影响及比赛介绍(Tong Liu, Director of HPC Advisory Council)

2:30pm - 3:30pm 高性能计算与大数据的创新方案(戴荣博士,HPC总监)

3:30pm - 3:45pm 茶歇

3:45pm - 5:00pm RDMA编程培训

5:00pm - 5:10pm抽奖(4张京东购物卡)

 

关于竞赛:

 

第二届全国大学生RDMA编程挑战赛开赛

The Second Student RDMA Programming Competition

  

主办方

HPC Advisory Council (国际高性能计算咨询委员会) 

支持机构

Cloud Advisory Council、China Grid、中国高性能计算专业委员会、San Diego Supercomputer Center 

支持企业

浪潮、曙光、上海期货交易所

  

HPC Advisory Council (国际高性能计算咨询委员会) 宣布,将面向国内大学生发起第二届RDMA编程挑战赛(The Second Student RDMA Programming Competition),旨在为大学生提供学习RDMA,并成为RDMA编程高手的绝佳机会。大赛自2013年首次举办,就吸引了来自全国各地的20余家高校报名参加,并受到了来自国际顶尖高性能计算、云计算和大数据领域专家的广泛关注和媒体的争相报道。

  

官方网站:http://hpcadvisorycouncil.com/events/2014/rdma-competition/

  

本届大赛将是上届竞赛的全新升级。比赛获得了国内外的多家知名机构的支持,包括:Cloud Advisory Council、圣地亚哥超算中心、中国高性能计算专业委员会、China Grid 等等。评审委员全部由来自国外的资深专家组成,由来自俄亥俄州立大学的网络计算专家Dhabaleswar K. Panda教授出任评委会主席。

  

作为一种先进的网络数据传输方式,RDMA(Remote Direct Memory Access, 远程直接内存访问)技术除了在HPC领域,在云计算、大数据、数据库和高频交易等领域有广泛的应用,和传统的网络相比能显著提升原有应用的效率。它允许网络中的计算机直接从内存里交换数据,而不用涉及任何一台计算机的处理器、高速缓存或者操作系统。

  

随着高性能计算、云计算、与大数据的兴起,业界急需RDMA相关技术人才的培养和选拔。国际高性能计算咨询委员会第二届全国大学生RDMA编程竞赛即日起欢迎全国各大高校的学生参赛(个人或团队形式)。大赛即日起开始,并将于HPC Advisory Council中国大会期间(11月5日)举行颁奖典礼。美国知名高校教授与专家将现场颁奖并会向表现优秀学生伸出入读美国名校的橄榄枝。在上一届比赛中,华中科技大学和西北工业大学荣获一等奖,来自中国科学技术大学和重庆大学的参赛选手夺得二等奖,上海交通大学、武汉大学和西安邮电大学获得了三等奖。去年比赛网址:http://hpcadvisorycouncil.com/events/2013/rdma-competition/] 

  

获胜队伍学生及导师将会接受媒体采访,并且有机会受邀参加HPC Advisory Council在其他国家举办的国际研讨会分享成果。领队导师也有机会通过比赛发现新的研究方向,加强国际合作。我们期待今年会有更多院校参赛,并取得理想的成绩。

  

  

奖项设置:

一等奖2名:各15000元

二等奖2名:各8000元

三等奖3名:各5000元

如果有参赛队的表现十分突出,组委将增设特等奖授予专家组一致认可的杰出团队。

  

参赛人员:每支参赛队伍由1名导师及1 至 5名参赛队员组成(本科或在读研究生)

注册方式:发送Email到rdma@hpcadvisorycouncil.com,注明参赛人员姓名、就读院校与专业、年级、联系方式、有无InfiniBand计算集群、指导老师。我们将会提供比赛试题以及培训资料,并将根据报名情况组织区域性培训。

  

比赛规则:

1、    组委会收到各自申请后随即提供基于socket的比赛源程序及培训资料

2、    参赛者将传统基于TCP通信的Socket程序改成基于RDMA verbs的程序

3、    应用程序需在拥有RDMA能力的网络环境中运行(如InfiniBand),运行节点数与配置根据本校集群条件决定。如参赛队不具备RDMA环境,组委将会提供相应运行环境。

4、    参赛人员提交移植的应用程序源代码与执行文件,并提交详细报告说明改动前后的实际运行性能差异对比,并作出性能提升的解释(英文)

5、    评审委员会审查源程序及报告,并安排远程或面对面的答辩,最终决定优势者

6、    比赛结果将在HPC Advisory Council中国研讨会上颁布(11月5日,广州). 大会将邀请多位国外知名专家为获胜者颁奖

  

大赛评审委员会

  

主席

D. K. Panda        Professor of Computer Science at the Ohio State University 

  

评审委员

Gilad Shainer           HPC Advisory Council Chairman 

Richard Moore           Deputy Director, San Diego Supercomputer Center 

Addison Snell           Chief Executive Officer, Intersect360 Research 

Tong Liu                Director of the HPC Advisory Council, Asia 

Pak Lui                 HPC Advisory Council HPC Works Special Interest Group Chair 

Tarick Bedeir         HPC Advisory Council Programming Advisor 

  

RDMA相关资料:

  

http://www.hpcadvisorycouncil.com/pdf/rdma-read-and-write-with-ib-verbs.pdf 

http://www.rdmamojo.com 

http://www.hpcwire.com/hpcwire/2006-09-15/a_tutorial_of_the_rdma_model-1.html 

  

关于HPC Advisory Council:

国际高性能计算咨询委员会(HPC Advisory Council)成立于美国硅谷,是一个拥有超过330家成员的非营利性国际组织。委员会致力于探索高性能计算技术在各领域的应用以及未来的技术。目前委员会拥有若干专项组,包括HPC|Cloud, HPC|Scale, HPC|GPU, HPC|Storage. HPC|Works, HPC|FSI等,并提供对成员免费使用的计算中心。国际高性能计算咨询委员在国际上每年举办多个具有相当影响力的国际研讨会与国际竞赛。

 

刘通

国际高性能计算咨询委员会亚太区总监

北京市海淀区苏州街维亚大厦

手机:18612838655

www.hpcadvisorycouncil.com

 

 

 

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