报告人：周晓康，日本滋贺大学数据科学学院副教授

报告时间：2024年3月16日 (星期六)  15:30-17:00

报告地点：国家超算长沙中心1号楼304会议室

报告摘要：The high development of emerging computing paradigms, such as Ubiquitous Computing, Mobile Computing, and Social Computing, has brought us a big change from all walks of our work, life, learning and entertainment, along with increasing attention from both academia and industry. In this talk, we concentrate on "Deep Neural Networks for Big Data Analytics in CPSS", specifically, discuss models and methods on big data aggregation, organization and mining using machine learning/deep learning techniques. As for implementations, mechanisms and algorithms are introduced based on the design of several deep neural network models for smart applications, including personalized recommendation, anomaly detection, object detection, data augmentation, developed in modern cyber-physical-social systems.

普适计算、移动计算、社会计算等新兴计算范式的高度发展，给我们的工作、生活、学习和娱乐等各个方面带来了巨大的变化，也越来越受到学术界和工业界的关注。在本次演讲中，我们将聚焦于“CPSS中用于大数据分析的深度神经网络”，具体讨论使用机器学习/深度学习技术进行大数据聚合、组织和挖掘的模型和方法。在实现方面，介绍了基于现代网络-物理-社会系统（CPSS）中开发的个性化推荐、异常检测、对象检测、数据增强等智能应用的几种深度神经网络模型的设计机制和算法。

报告人简介：周晓康，现任日本滋贺大学数据科学学院副教授。2014年毕业于日本早稻田大学，获人类信息科学(Human Sciences)博士学位。2012至2015年，于早稻田大学人间科学学术院任研究助手(Research Associate)。2017年起，于日本理化研究所革新知能综合研究中心（AIP）兼职任客员研究员。主要从事计算机科学，数据科学，及社会人类信息学的跨学科多领域研究工作。研究兴趣包括：大数据、机器学习、行为认知、普适计算智能与安全。发表学术期刊/会议论文170余篇，其中SCI期刊论文110余篇 (中科院1区，IEEE/ACM Trans 70余篇，入选ESI高被引15篇，ESI热点7篇)。入选2023斯坦福大学发布全球前2%顶尖科学家。荣获多项国际性奖励与荣誉，如2023, 2020 IEEE SMC Society Andrew P. Sage Best Transactions Paper Award最佳汇刊论文奖, 2023 IEEE Industrial Electronics Society TC-II Best Paper年度最佳期刊论文，2022 IEEE HITC Award for Excellence in Hyper-Intelligence (Early Career Researcher)优秀青年科学家，2021滋贺大学校长奖，2020 IEEE TCSC Award for Excellence for Early Career Researchers优秀青年科学家等。目前在AIHC担任区域编委，TCE, IoTJ, Big Data Mining and Analytics, JCSC, CAEE, HCIS等担任副编委，并于多个IEEE重要国际学术会议担任程序委员会主席。目前为美国IEEE CS, ACM，日本IPSJ, JSAI，中国CCF会员。

邀请人：李肯立

联系人：李梦泉