<kbd id='bxatw5rx'></kbd><address id='bxatw5rx'><style id='bxatw5rx'></style></address><button id='bxatw5rx'></button>

              <kbd id='wl7mylc1'></kbd><address id='wl7mylc1'><style id='wl7mylc1'></style></address><button id='wl7mylc1'></button>

                      <kbd id='dqq4vdar'></kbd><address id='dqq4vdar'><style id='dqq4vdar'></style></address><button id='dqq4vdar'></button>

                              <kbd id='8912dfwj'></kbd><address id='8912dfwj'><style id='8912dfwj'></style></address><button id='8912dfwj'></button>

                                      <kbd id='hfxuweg1'></kbd><address id='hfxuweg1'><style id='hfxuweg1'></style></address><button id='hfxuweg1'></button>

                                              <kbd id='90cev4pt'></kbd><address id='90cev4pt'><style id='90cev4pt'></style></address><button id='90cev4pt'></button>

                                                      <kbd id='sqv1falx'></kbd><address id='sqv1falx'><style id='sqv1falx'></style></address><button id='sqv1falx'></button>

                                                          申博上海浦江大講堂系列活動——大數據大網絡

                                                          閱讀量:409
                                                          2019-04-09

                                                          申博上海申博活動中心

                                                          China Computer Federation Shanghai Chapter

                                                          申博上海浦江大講堂系列活動

                                                          將於2019413日(星期六)8:30-17:00

                                                          在上海交通大學(閔行區東川路800號aaaa,電信羣樓3-200)舉行

                                                          學術論壇aaa,敬請光臨

                                                          大數據大網絡

                                                            隨着大數據和物聯網技術的興起aaaaa,各種新型應用層出不窮aaaaa。如何利用海量數據和大規模物聯網以增強服務智能和用戶體驗aaaaa,已經成爲學術界和工業界的研究和應用熱點aaaaa。本次“大數據大網絡”論壇邀請了來自學術界和工業界的專家aaaa,對此領域進行深入探討aaaa。

                                                          會議組織

                                                          執行主席:吳 帆aaaa,上海交通大學aaaaa,教授

                                                              孔令和aaa,上海交通大學aaa,特別研究員

                                                          聯繫人: 孔令和aaaa,上海交通大學aaa,linghe.kong@sjtu.edu.cn, 18616338305

                                                          會議日程

                                                          08:30 - 08:50 註冊簽到

                                                          08:50 - 09:00 致辭

                                                          申博上海主席谷大武教授致辭

                                                          09:00 - 09:45 報告1、雲原生數據庫:挑戰與趨勢

                                                          李飛飛aaaa,阿里巴巴集團VP、達摩院數據庫首席科學家、ACM傑出科學家

                                                          09:45 - 10:00 茶歇

                                                          10:00 - 10:30 報告2、數據資產的權屬與敏感性研究

                                                          甘似禹aaaaa,上海億通國際股份有限公司副總經理

                                                          10:30 - 11:00 報告3、數海淘金:數據定價的挑戰與初探

                                                          吳帆aaaaa,上海交通大學教授、計算機系副系主任、優青

                                                          11:00 - 13:30 午餐

                                                          申博申博免費aaaaa,非申博自理aaaa,可向會務組購買餐券20/張)

                                                          13:30 - 14:00 註冊簽到

                                                          14:00 - 14:45 報告4、物聯網跨技術無線直聯通訊前沿進展

                                                          何田aaaa,東南大學特聘教授、明尼蘇達大學教授、ACM/IEEE Fellow

                                                          14:45 - 15:15 報告5、從 雲端融合 --端融合:淺析邊緣計算機遇與挑戰

                                                          葉保留aaa,南京大學教授、河海大學計算機學院院長

                                                          15:15 - 15:30 茶歇

                                                          15:30 - 16:00 報告6、非虛擬化架構的移動模擬器設計與應用

                                                          李振華aaaaa,清華大學副教授、優青

                                                          16:00 - 16:30 報告7、知識亦有結構——學術領域發展脈絡剖析與量化

                                                          傅洛伊aaaa,上海交通大學特別副研究員、優青

                                                          如參會aaaaa,請回復下附回執至孔令和(linghe.kong@sjtu.edu.cn)aaaaa,以便提供會務aaaa。

                                                          參會回執


                                                          姓名
                                                          單位
                                                          電話
                                                          Email
                                                          是否申博申博
                                                          申博號


                                                          會場方位示意圖


                                                          地點:東川路800號上海交通大學閔行校區電信學院羣樓3-200

                                                          自駕:從東川路600號校門進校aaaaa,沿橙色路線可到達電信羣樓停車場aaaa。


                                                          軌道交通:1號線(莘莊方向)至莘莊aaa,換乘5號線(閔行開發區方向)aaa,至東川路站出站aaaaa。出站後aaaa,可乘坐江川3路aaaaa,在東川路淡水河橋站下車aaaa,然後步行到達上海交通大學電信羣樓3號樓aaaa;或直接Taxi到上海交通大學電信羣樓3號樓aaaaa,閔行本地出租車10元aaaa。

                                                          公交巴士:江川3虹橋樞紐4aaaa,在東川路淡水河橋站下車aaaaa,然後向北步行進校5分鐘可會場aaa。



                                                          演講嘉賓



                                                          李飛飛

                                                          雲原生數據庫:挑戰與趨勢

                                                          在雲計算時代aaaa,雲原生數據庫開始崛起aaaaa,因爲彈性擴展、按量付費等特性獲得了大量企業用戶的青睞aaaaa,挑戰Oracle等傳統數據庫廠商的位置aaa。爲了滿足彈性擴展、彈性計算、以及按需按量付費等雲上應用需求,雲原生數據庫需要利用軟硬件一體化設計,基於新興的RDMANVM等高速硬件aaaa,研發全用戶態的IO與網絡協議棧以提供極低的延遲aaa。同時探索新的體系架構例如通過shared-storage來實現shared-everything和存儲計算分離aaaa,提供一寫多讀的擴展能力aaaaa。在某些高併發、對水平拓展有強需求的應用場景下,雲原生數據庫同時也需要探索基於shared-nothing的分佈式架構來提供分佈式數據庫能力來處理分佈式SQL查詢和分佈式事務處理aaaaa。同時, 金融級高可用、異地多活等技術挑戰也是雲原生數據庫所必須提供的關鍵能力aaa。阿里巴巴數據庫團隊自主研發的存儲引擎X-Engine充分利用數據的冷熱特性以及計算機系統結構的分層內存體系aaa,通過冷熱數據分離存儲技術aaaaa,提升寫性能的同時降低成本aaaa。基於對以上技術挑戰的不斷探索和實踐, 阿里巴巴數據庫團推出了雲原生數據庫POLARDB和其分佈式版本POLARDB-X,經受了2018年阿里巴巴雙十一的交易峯值挑戰並在阿里雲上取得了商業化的成功aaa。本次報告會基於我們近期在VLDB, SIGMOD上的論文內容, 結合我們的核心系統設計原理aaaaa,來介紹雲原生數據庫技術的挑戰和發展趨勢aaaa。

                                                          報告人簡介

                                                          李飛飛aaaa,阿里巴巴集團VP, 達摩院數據庫首席科學家, ACM傑出科學家aaa。阿里雲智能事業羣數據庫產品事業部負責人, 達摩院數據庫與存儲實驗室負責人aaaaa。猶他大學計算機系終身教授aaa。曾獲NSFACMIEEEVisaGoogleHP、華爲等多個獎項aaaaa,獲IEEE ICDE 2014 10年最有影響力論文獎、ACM SIGMOD 2016最佳論文獎、ACM SIGMOD 2015最佳系統演示獎、IEEE ICDE 2004最佳論文獎、美國NSF Career Award、中國基金委海外重點研發獎aaa。擔任多個國際一流學術期刊和學術會議的編委、主席aaaaa。

                                                          演講嘉賓



                                                          甘似禹

                                                          數據資產的權屬與敏感性研究

                                                          數據蘊含了豐富的信息aaa,數據形成資產進入流通領域後aaaaa,更可深度挖掘其商業價值aaaa。鑑於數據資產的特殊性aaa,數據集權屬關聯複雜、各數據項敏感度不同aaaaa,而且數據資產在生命週期不同時段權屬焦點變遷aaaa,非敏感性數據項融合可能衍化成敏感數據導致數據安全危害aaaaa。當前aaaa,國內數據產業競爭激烈aaa,對數據權屬定義不清晰、敏感數據的甄別保護共識不足aaaa,數據資產缺乏行業規範和法律保障aaaaa。本報告就上述問題aaa,從數據資產的定義出發aaaa,剖析數據單元的業務邏輯aaaaa;在數據資產的生命週期中aaaa,研討數據涉及的複雜權屬集aaaaa,如數據主體的人格權、知情權aaaaa,數據控制者的財產權、鄰接權aaaaa,以及數據各相關方的收益權等aaa。並嘗試通過數據敏感性控制模型aaa,清晰並緩解數據權屬和隱私保護aaaa。

                                                          報告人簡介

                                                          甘似禹aaaaa,上海億通國際股份有限公司副總經理aaaa,1991 年獲得上海交通大學智能儀器專業碩士學位aaaa,2005 年獲中歐工商管理學校 EMBA 碩士學位aaa。長期從事信息化研究、研發和管理工作aaaa,在國際物流信息化領域多有建樹aaaaa。牽頭設計並建設全國首例地方電子口岸平臺aaa,爲上海國際航運中心提供一站式口岸信息服務aaa。多次參與國家科技部十一五、十二五、十三五有關國際貿易關鍵技術攻關aaa。曾負責大數據應用研究aaaaa,對大數據產業鏈的數據資源、技術發展和行業應用進行了深入研究aaaaa,提出的大數據交易市場標準體系爲全國信標委審議通過aaaaa。長期致力於大數據治理研究和實踐aaaa,研究數據資產管理和應用aaaa,推動數據權屬研究和認證、數據資產轉化技術、數據資產價值兌現和衍生品嚐試aaaa。近年來研究並嘗試區塊鏈技術在國際航運行業的應用aaaa。

                                                          演講嘉賓



                                                          吳帆

                                                          數海淘金:數據定價的挑戰與初探

                                                          被喻爲21世紀新金礦的大數據aaaa,其內在價值已經得到了廣泛的關注aaaaa,並已經成爲世界各國競相發展的關鍵領域aaa。然而aaaa,現有的數據大都被其擁有者內部分析和使用aaaaa,缺乏流通、共享aaaa,形成了大量的數據孤島aaaaa,成爲大數據產業發展的瓶頸aaa。因此需要開放的數據交易平臺來促進數據在互聯網上的交易和流通aaaa,進一步挖掘大數據的經濟價值aaa,發現各類數據背後的應用潛力aaaaa。本報告將從計算機科學研究的角度介紹數據商品展現出的新特性aaa,以及對數據商品進行定價的技術挑戰和開放問題aaaaa。最後以感知數據爲例介紹數據商品的構造方法和動態適應市場供需變化的數據定價機制aaa。

                                                          報告人簡介

                                                          吳帆博士aaaaa,上海交通大學計算機科學與工程系教授、博導、副系主任aaa。2004年獲南京大學學士學位aaaaa,2009年獲美國紐約州立大學布法羅分校博士學位aaaa,20092010年在美國伊利諾伊大學香檳分校擔任博士後研究員aaaaa,2010年加入上海交通大學計算機科學與工程系aaaa。在無線網絡與移動計算、博弈論算法與應用等領域取得了一系列科研成果aaa,已發表學術論文160餘篇aaaa,論文發表在JSACTONTMCTPDSTOCTKDE等國際著名期刊aaaaa,以及MOBICOMMobiHocCoNEXTINFOCOMKDDICDEVLDB等重要國際會議aaaa。曾獲教育部自然科學獎一等獎、國家自然科學基金優秀青年科學基金、ACM中國新星獎、申博-騰訊犀牛鳥卓越獎、申博-Intel青年學者提升計劃、上海市浦江人才等aaaa。研究項目得到了科技部、國家自然科學基金委、上海市科委、騰訊公司、Intel公司等的資助aaaa。

                                                          演講嘉賓



                                                          何田

                                                          物聯網跨技術無線直聯通訊前沿進展Recent Advances in Cross-Technology Communication in IOT Environments

                                                          Recent advances in Cross-Technology Communication (CTC) have improved efficient coexistence and collaboration among heterogeneous wireless devices (e.g., WiFi, ZigBee, Bluetooth, and LTE-U) operating in the same ISM band. However, until now the effectiveness of existing CTCs, which rely on packet-level modulation, is limited due to their low throughput (e.g., tens of bps). This talk introduces our recent breakthrough towards high-throughput CTC via physical-level emulation. Our technique uses a high-speed wireless radio (e.g., WiFi OFDM, LTE) to emulate the desired signals of a low-power radio (e.g., ZigBee/BLE) without any hardware and firmware modification - a feature allowing zero-cost fast deployment on existing WiFi/LTE infrastructure. Building upon WEBee, researchers can further develop cross-technology services that reach beyond what individual technology can accomplish. Related techniques have been published in MobiCom (Best Paper Award), ICDCS (Best Paper Award), SenSys, MobiSys, and INFOCOM.

                                                          報告人簡介

                                                          何田aaa,東南大學計算機科學與工程學院特聘教授aaaa,明尼蘇達大學教授aaaaa,ACM/IEEE Fellow,在頂級期刊和著名國際會議上發表280餘篇文章(Google Scholar 被引用次數超過 23,000 H-Index 69)aaaaa。現任包括ACM/IEEE TONaaa,IEEE TC, ACM TOSN在內的七個國際期刊的編委aaaa,曾擔任包括SenSysICDCS在內的多個會議主席和程序委員會主席aaaaa。近年獲得的獎項包括:明尼蘇達大學McKnight Land-Grant Professor冠名教授頭銜、George W. Taylor AwardNSF CAREER Award, K. C. Wong Awardaaaa,八項國際會議的最佳論文獎(包括MobiCom’17aaaa,SenSys’17ICDCS’18)aaa,國家自然科學基金委員會港澳及國際合作項目兩次(基礎及延續aaaaa,原海外傑青)aaaa。其培養的八位博士生在美國Rutgers University 大學、George Mason University大學、香港城市大學等知名大學獲得tenure-track助理教授職位aaa,從事教學科研工作aaaa。

                                                          演講嘉賓


                                                          葉保留

                                                          從“雲端融合”到“雲--端融合”:淺析邊緣計算機遇與挑戰

                                                          近年來aaaaa,智能終端設備的泛在普及在不斷提升感知處理能力的同時aaaaa,也導致網絡邊緣設備產生的數據急劇增加aaa,對傳統基於“中心交付”的雲計算模式帶來挑戰aaaaa,因此aaaa,邊緣計算應用而生aaa,並使得雲端融合成爲相關技術研究的熱點aaa。雲端融合的核心是如何通過構建有效的邊緣計算機制aaaa,實現雲和端資源在分佈式網絡環境下的動態協同與高效利用aaa。本報告將結合邊緣計算理念及雲端融合目標aaaaa,從體系架構設計、資源優化模型、服務協同方法等角度總結相關技術研究進展aaaa,分析面臨的核心挑戰aaaaa,並探討未來發展趨勢aaaaa。

                                                          報告人簡介

                                                          葉保留aaa,現爲南京大學計算機科學與技術系教授、博士生導師aaaa,申博理事、分佈式計算與系統專委會祕書長aaaaa,兼任河海大學計算機與信息學院院長aaa。主要研究領域包括分佈式計算與系統、無線網絡、雲計算、邊緣計算aaaa,近5年來先後主持包括國家重點研發計劃課題、國家自然科學基金重點項目/面上項目、江蘇省重點研發計劃項目、國家電網公司科技計劃項目等在內的國家級及部省級重要科研項目的研究工作aaaaa,在包括IEEE Journal on Selected Areas in CommunicationsIEEE Transactions on Parallel and Distributed SystemsIEEE Transactions on ComputersIEEE Transactions on Mobile ComputingMobiHocICDCS等在內的國內外重要學術刊物及國際會議發表論文100餘篇aaaa,其中發表在IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems上的論文遴選爲當期亮點論文aaa,研究成果先後獲得江蘇省科學技術一等、國家電網公司科技進步一等獎aaa。

                                                          演講嘉賓



                                                          李振華

                                                          非虛擬化架構的移動模擬器設計與應用

                                                          移動模擬器在移動操作系統及其應用的研究、開發、調試、跨平臺執行方面具備基礎性支撐作用aaa。在過去的20年裏aaa,伴隨雲計算和虛擬化技術的發展aaa,移動模擬器的核心架構經歷了從硬件虛擬化(如QEMU)、全虛擬化(如VirtualBox)、半虛擬化(如Xen)到操作系統虛擬化(如Windows Subsystem for Linux)的變遷aaaaa,以適應移動模擬不斷增長的資源和性能需求aaaa。每一次核心架構的升級aaaaa,都進一步縮小了移動虛擬機和x86宿主機之間的性能差距、提升了模擬效率aaaa;但由於兩者在指令集、操作系統、媒體設備之間的高度異構性aaaa,模擬效率始終存在一個上界、無法支持三維重型移動應用(如“吃雞遊戲”)的流暢執行aaaa。爲突破模擬效率的瓶頸aaaaa,近年來我們深度探索非虛擬化架構的移動模擬技術aaa,讓移動操作系統及其應用繞過虛擬化的中介與阻礙、直接運行於x86宿主機aaaaa,從而達到接近本地執行的流暢效果aaa。研究成果應用於騰訊手遊助手aaa,是目前國際上效率最高的移動遊戲模擬器aaaa,受益用戶約5000萬aaaa。

                                                          報告人簡介

                                                          李振華aaa,清華大學軟件學院副教授、博導、特別研究員aaaa,研究領域包括雲計算、雲存儲、雲下載和移動互聯網aaaaa。在領域重要學術會議(如NSDIFASTMobiComMobiSys)及期刊(如TPDSTMCTCCTOMM)發表論文40餘篇aaa,多項研究成果被騰訊、百度、小米、連尚網絡(WiFi萬能鑰匙)等公司實際採用aaaa。曾獲得2009年中國大學出版社圖書獎首屆優秀學術著作一等獎、2015年中國人工智能學會優秀博士論文獎、2015年教育部自然科學獎一等獎、2016申博-騰訊犀牛鳥基金科研優秀獎、2017ACM多媒體系統年會最佳學生論文獎、2018年國家自然科學優秀青年基金aaa。

                                                          演講嘉賓


                                                          傅洛伊

                                                          知識亦有結構——學術領域發展脈絡剖析與量化

                                                          學術網絡飛速發展aaaa,海量的文章aaa,學者aaaaa,和研究領域爆炸式涌現aaaaa,呈指數增長aaaa。表面上aaaa,學者科研收穫的資源也在相應增多aaaa。而當面臨海量學術信息時aaa,學者往往容易無所適從aaaa,難以在大體量學術信息中即時提取真正有效的信息甚至知識aaaaa。

                                                          以學術文章爲例aaaaa,大量發表的文章質量參差不齊aaaa,貢獻創新大小不一aaaa,並非每篇都具有均等價值aaaaa。例如aaa,對於每個領域開山之作和在此基礎上延拓性的工作aaaaa,前者的創新和深度一般高於後者aaa。此時aaaa,對於需要迅速獲知該領域主體全貌的學者來說aaaaa,參閱開山作比閱讀延拓性工作的文獻更容易在短時間收穫核心知識aaaa。換而言之aaaaa,開山作的知識量和信息含金量一般大於延拓性工作aaaa。然而aaa,對於知識的理解目前依然停留在概念性的感知層面上aaaa,缺乏一個有效統一的度量標準aaa,因此難以衡量學術領域文獻的創新度和思想深度aaaaa,對於海量學術信息中的有效知識提取與判定帶來了極大的困難aaa。如何設計知識的有效定義方式aaa,設計該知識度量下的大規模學術網絡知識高效提取方法aaa,並在多樣化學術環境中應用驗證aaaa,對於學術信息含金量的判別aaa,學術工作創新衡量具有重要意義aaaa,也爲學者進行領域的全面理解及文獻選取方面帶來了重要的參考借鑑意義aaaaa。對於上述問題aaa,我們從知識的結構入手aaaaa,進行了初步的探索與分析aaaa。

                                                          報告人簡介

                                                          傅洛伊aaa,女aaaa,博士aaa,上海交通大學特別副研究員aaaaa,博士生導師aaa,國家優秀青年基金獲得者aaa,ACM中國優秀博士學位論文獲得者aaaaa;獲上海市技術發明獎二等獎aaaa,相關成果入選上海市科委“優秀學術帶頭人計劃項目”aaa;發表IEEE期刊論文30篇aaaa,申博 A類論文32篇aaa,代表性一作論文10篇aaa,含在IEEE/ACM Trans. 主要從事網絡多播性能分祈aaaa,社交物聯網、大數據、隨機圖與算法等方面的研究工作aaaaa;率先運用隨機過程圖論等理論aaaaa,解決了如何從海量數據中快速判斷特定用戶的可交互性aaa,進而提出了網絡中的連通性分析框架與最優判斷方法aaaa;擔任國際頂級學術會議IEEE INFOCOM ACM MobiHocTPC成員aaaaa;擔任多個重要囯際學術期刊和會議的評審aaaaa;先後承擔及參與國家自然科學基金、科技部重點研發計劃等多個項目aaaa;單篇最高引用次數237aaaa。