产学研融合助力科研探索暨CCF-蚂蚁科研基金发布论坛
举办时间
:10月24日13:30-17:30
地点
:夏苑-乡村俱乐部前会议室2
注:如有变动,请以官网(https://ccf.org.cn/cncc2024)最终信息为准
科技是蚂蚁走向未来最重要的生产力,一直以来,我们都在用科技求解社会问题。自2015年起,蚂蚁集团成立蚂蚁技术研究院,开展前瞻科技探索。在科技创新的征程上,开放开源是我们的基本原则。我们重视科技生态的建设,“一枝独秀不是春”。为此,我们联动全球产学研机构,建立了开放式研究创新体系,扩大和深化外部科研协作网络。
本次论坛我们邀请到国内优秀学者,共话产学研深度融合助力科研探索及人才培养。通过发布蚂蚁InTech科技奖、CCF-蚂蚁科研基金、研究型实习生计划等一系列举措,全面促进产学研协同发展,服务实体,社会共享。
顺序
|
主题
|
主讲嘉宾
|
单位
|
1
|
嘉宾致辞
|
杨士强
|
清华大学
|
2
|
校企合作引领技术、关注人才共创未来
|
曹恺
|
蚂蚁集团
|
3
|
山东大学
-蚂蚁集团产学研合作模式及成果分享
|
鞠雷
|
山东大学
|
4
|
图智能的研究与产业应用
|
王鑫
|
清华大学
|
5
|
钻坚弹性调度,携手绿色计算
|
高晓沨
|
上海交通大学
|
6
|
产教深度融合,创新推进专业学位高质量发展
|
卜佳俊
|
浙江大学
|
7
|
桥接产学研,驱动智能创新的无限可能
|
李晖
|
蚂蚁集团
|
8
|
支付宝开发者大赛|探索以赛事为载体,促进产学研融合的新范式
|
刘洪霞
|
蚂蚁集团
|
9
|
CCF-蚂蚁科研基金介绍暨绿色计算、隐私计算专项基金发布
|
唐卫清
/ 曹恺
|
中国计算机学会、蚂蚁集团
|
杨士强
清华大学教授;中国计算机学会(CCF)会士、监事长
简介:中国图像图形学会常务理事,多媒体技术专委会主任。长期从事多媒体技术与系统研究,获多媒体领域国际学术期刊(T-CSVT)和会议(ACM-MM ,KDD)等最佳论文奖十余次,科技进步奖3次;多次获清华大学“良师益友”称号;2010年获北京市高等学校教学名师、师德先进个人;2016年当选中国科协第九届全委会委员;2018年获CCF杰出教育奖。享受政府特殊津贴。
报告题目:校企合作引领技术、关注人才共创未来
摘要
:在当今快速发展的社会中,技术革新和人才培养是推动社会进步的两大关键因素。校企合作不仅是推进高校与产业双赢的有效途径,更是促进科技进步的重要桥梁。蚂蚁集团始终坚持以科技作为业务发展的原动力,通过基础性突破带动科技能力的发展,重视联动全球高校打造科技合作生态和人才培养体系。目前已与全球数十家高校开展深度交流与合作,成立多家联合实验室。在中国计算机学会(CCF)的指导下,设立“CCF-蚂蚁科研基金”,为学者提供了解产业真实问题的机会,创造科研创新的土壤,引领技术发展。高校不仅是孕育科技成果的沃土,更是创新人才的集结地。蚂蚁通过与高校的联合人才培养,共同推动科研成果在产业中的转化和应用,共创科技未来。
简介:山大-蚂蚁集团隐私计算联合研究中心负责人;“隐语”社区学术委员会常务委员。近年来在MICRO、ASPLOS、HPCA、DAC上发表了多篇隐私计算、软硬件协同加速方面的工作,并致力于推动相关领域的产学研合作。
报告题目:山东大学-蚂蚁集团产学研合作模式及成果分享
摘要
:在CCF-蚂蚁隐私计算专项科研基金合作的基础上,山东大学与蚂蚁集团于2023年度正式成立了山东大学—蚂蚁集团隐私计算联合研究中心,共同探索安全可信数据要素流通领域的前沿科技。报告将分享联合研究中心成立以来,双方在先进密码学及其加速系统方面取得的合作科研成果,以及双方在科教协同育人、实践能力培养、开源社区建设等方面开展的一系列相关工作。
王鑫
清华大学计算机系副研究员,国家优秀青年科学基金获得者
简介:浙江大学计算机科学与技术学士、博士,加拿大西蒙弗雷泽大学计算科学博士。中国计算机学会多媒体专委会副秘书长,清华大学博士后校友会秘书处副秘书长。作为项目/课题负责人承担国家自然科学基金、科技部重点研发计划等项目,获ACM中国新星奖、IEEE TCMC新星奖、达摩院青橙奖、国家自然科学二等奖、教育部自然科学一等奖。主要研究方向为多媒体智能、媒体大数据、机器学习等,3次获ACM Multimedia Asia等最佳论文奖,在IEEE TPAMI、ICML、NeurIPS、ACM Multimedia等相关领域顶级国际期刊/会议上发表论文180余篇。
报告题目:图智能的研究与产业应用
摘要
:图数据,例如社交网络、交通网络、蛋白质网络等,广泛存在于各行各业。时空图、知识图、场景图等也广泛用于大数据分析领域中。因此,图机器学习是近年来数据挖掘和机器学习领域的研究热点之一,已成为网络关联分析、视觉内容推理等多类计算机应用的核心技术。本报告介绍分布外泛化的图机器学习 (Out of Distribution Generalized Graph Machine Learning),即面向开放环境中训练与测试数据非独立同分布情况的图机器学习,包含基本概念、所面临的挑战、研究进展和未来研究方向。
高晓沨
上海交通大学计算机科学与工程系教授、博导,国家高层次青年人才获得者
简介:研究方向数据工程,在计算机领域国际知名期刊会议发表论文150余篇,服务方面,任CCF和中国运筹学会多个分会理事,上海市闵行区政协委员,上海市欧美同学会理事。荣获“宝钢优秀教师奖”、“高校计算机学科优秀教师奖”、“CCF杰出演讲者”、上海市“浦江人才”、“晨光计划”等,10次荣获国际学术会议最优论文奖,教学方面,获全国高校青年教师教学竞赛一等奖(工科组第一名),上海高校青年教师教学竞赛特等奖等。
报告题目:钻坚弹性调度,携手绿色计算
摘要
:在数字化转型与高算力需求的浪潮中,云服务的弹性调度技术成为支撑企业灵活应对业务高峰与低谷的关键。本报告基于与蚂蚁集团的深入合作,分享两年来在云服务弹性调度技术领域的研究成果与实践经验,交流项目合作心得体会。共同探讨在serverless架构下,如何通过系统层面的预测分析来智能调度服务资源配置,实现资源的高效利用,提升数据中心资源利用效率以支持绿色可持续发展的计算需求。
卜佳俊
CCF会士、常务理事、公益工委主任,浙江大学教授
简介:“百千万人才工程”国家级人选,国家“万人计划”科技创新领军人才,中国残疾人信息和无障碍技术研究中心副主任,全省无障碍感知与智能系统重点实验室主任。主要研究方向有智能媒体计算、信息无障碍等。发表高质量学术论文200多篇,获 AAAI 2012最佳论文奖(系该人工智能顶级国际会议1980年创办以来中国大陆学者首篇获奖论文)。出版著作 3 部,授权发明专利40多项,获国家科技进步二等奖1项、国家技术发明二等奖1项,浙江省科技进步一等奖4项。