李建中，哈尔滨工业大学教授，博士生导师，中国计算机学会“王选奖”获得者。 现任中国计算机学会常务理事和会士、物联网专业委员会主任、中国自动化学会大数据专业委员会副主任、ACM SIGMOD China主席。

他多年致力于海量数据计算的理论与算法、无线传感网等方面研究，主持过多项国家科技部和国家基金委的重大和重点项目，解决了诸多科学技术问题， 在国内外发表学术论文300余篇，其中国际顶级学术刊物和顶级学术会议论文110余篇，被他引近2万次，H-因子50，多篇论文获VLDB等国际顶级和重要会议最佳论文奖 ，是第一位在VLDB等国际顶级学术会议发表论文的中国大陆学者。他还主持研制了我国自主研制生产的DJS-100系列计算机的操作系统、我国第一个机群计算机系统和机群并行数据库系统， 在很多领域得到应用，获国家科技进步二等奖1项、省部级科技进步一等奖和自然科学一等奖3项，其他奖励10余项。 他还30余次担任国际顶级和重要学术会议指导委员会主席、大会主席、程序委员会等职务。

罗军舟，东南大学计算机科学与工程学院教授、博导，江苏省网络与信息安全重点实验室主任。 1982年1月获得东南大学应用数学学士学位，毕业留校在计算机学院任教至今，先后获得东南大学计算机应用技术专业计算机网络方向硕士学位和博士学位（导师均为顾冠群院士）。

三十多年以来，他长期从事计算机网络方面的研究，研究兴趣包括：下一代网络体系结构、协议工程、网络安全、无线网络、云计算与大数据等，获得国家科技进步二等奖1项、 教育部和江苏省科技进步一等奖4项、江苏省教学成果一等奖1项。自2002年起他参加诺贝尔物理学奖获得者丁肇中教授领导的AMS-02大型物理实验十五年， 负责建成东南大学AMS科学数据处理中心。他现任IEEE CSCWD技术委员会主席、ACM SIGCOMM China主席、国务院学位委员会计算机科学与技术学科评议组成员、 中国计算机学会网络与数据通信专委会主任、教育部计算机类专业教学指导委员会委员和“云计算和大数据”项目首席科学家。

李向阳，现为中国科学技术大学计算机科学与技术学院教授、博导、执行院长。现任 ACM 中国共同主席、ACM 理事会常务理事、 ACM SIGMobile China 联合主席、ACM Publication Board 成员。2015 年入选国家专家，2015 年获 IEEE Fellow 和 ACM Distinguished Scientist 称号， 2016 年获中国自然基金委基金资助，2019 年获评 ACM Fellow。1995 获得 清华大学计算机科学和工商管理双学士，1999 年获得美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校硕士， 2001 年获得美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校博士。自 2000 年以来，曾任伊利诺伊理工大学计算机科学系教授，清华大学 EMC 讲席教授，微软亚洲研究院访问教授。

李向阳教授研究方向包括智能物联网、大规模无线网络与安全可信的基础理论和系统构建、移动边缘计算、大数据的隐私保护和共享计算等方面研究。作为项目负责人承担了计划项目、 国家自然科学基金（海外合作基金，人工智能重点应急项目）、中科院先导计划等 20 余项。自 2000 年以来已在高水平国际期刊及会议累计发表 400 余篇学术论文， 其中包括知名 IEEE Transactions 系列期刊上面 100 余篇论文，及计算机网络领域著名的学术会议 ACM MobiCom 论文 16 篇（近 10 年来获该会议最佳论文奖 1 次， 最佳论文奖提名 2 次，最佳演示奖 1 次，最佳 Poster 一次）。李向阳教授 7 次获得国际会议最佳论文奖，如 ACM MobiCom 2014 的最佳论文奖。论文 Google 学术引用 22500 余次。 Google Scholar H-Index 76。撰写了一本无线网络领域的专著《Wireless Ad Hoc and Sensor Networks: Theory and Applications》。作为第一发明人， 获 20 余项国内发明专利，4 项美国临时专利。 担任了《IEEE/ACM Transactions on Networking》，《IEEE Transactions on Mobile Computing》， 《IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems》等多个顶级国际期刊的编委和多个知名国际学术会议程序委员会主席或者大会主席。

报告简介：人工智能最近获得了各个领域广泛关注，在多个领域获得了巨大的成功，人工智能新兴技术不断推陈出新，人工智能相关的创业公司如雨后春笋。 在这个报告中我将分享在近年来人工智能浪潮下物联网新的研究热点。物联网作为信息系统向物理世界的延伸，极大拓展了人类认知和控制物理世界的能力， 已经被称为继计算机和互联网之后的世界信息产业的第三次浪潮，正在深刻地改变着人类的生存环境和生活方式。物联网的核心任务是无处不在的低功耗深度感知、 以无线为主的万物互联、以及智能化的数据共享计算。在这个报告中，我将和大家分享我们团队在智能物联网方面的一些初步研究成果和探索， 包括基于RFID和无源的智能感知，大规模无源、低功耗网络，智能边缘计算，和智能物联网的安全隐私保护。

王新兵， 上海交通大学教授，约翰·霍普克罗夫特计算机科学中心执行主任， ACM 中国理事会主席。研究物联网性能分析与大数据信息挖掘， 担任网络领域期刊 IEEE/ACM Transactions on Networking的资深编委。获得获宝钢优秀教师特等奖提名奖，国家级教学成果奖二等奖（排名第二），上海市教学特等奖(排名第二)。

报告简介：目前全球已经发表了上亿篇论文，同时每年也有数百万篇新的论文发表，如何从如此海量的论文数据中找到有价值的学术信息， 已经成了一个急需解决的问题。为了解决这个问题，我们主要从两个方面入手：为了提升对论文质量的评估，我们提出了考虑论文创新度与引用强度的论文评价指标 J-Index， 该指标挖掘出了一篇论文与其引用的论文之间的联系强度，因此能够更好的挖掘一篇论文的创新度以及这篇论文对整个学术界的贡献。这对论文价值的评估、学者关系的挖掘、 机构与会议的分析都有很大的帮助，同时该指标挖掘出的信息也帮助我们绘制出了更有价值的学术地图。为了更加清晰的展现学术个体之间的关系， 我们将我们挖掘出的学术信息进行可视化，提出了学术地图的概念。在原本的学术数据中，每篇论文、每位学者、每个会议等等都是独立的个体，它们之间的关系都是不够明朗的。 我们通过学术地图的方式，将学术数据网络可视化地呈现给每一位学者，帮助学者更加直观明了的看出学术界的发展脉络、看出学者之间的关系、看出会议之间的异同点等多种信息。

张燕咏， 博士，教授，博士生导师，中国科大计算机学院副院长，1997年获中国科大计算机科学与技术学士，2002年获美国宾州州立大学计算机科学与工程系博士学位 。曾任美国罗格斯大学电子与计算机工程系教授，知名无线网络实验室Winlab的主要成员之一。2017年当选IEEE Fellow。

长期从事智能感知方面的研究。作为项目负责人承担了美国自然科学基金六项。2006年获美国国家自然科学基金的优秀青年奖 （US NSF CAREER Award）。回国后作为项目负责人承担科技部2030新一代人工智能重大项目及科学院基础前沿科学研究计划。 在高水平国际期刊及会议发表120余篇学术论文，H-Index指数为43, 文章总引用次数超过1万次。担任多个顶级国际期刊如IEEE TMC、ACM/IEEE TON、IEEE TSC、Elsevier SmartHealth的编委。

报告简介：感知(perception)是无人驾驶系统的前端和瓶颈，其目标是利用摄像头、激光雷达、GPS等传感器，通过对其产生的实时数据进行持续学习， 实现对场景和车位姿的感知。 现今的无人驾驶系统面临数据爆炸、学习模型爆炸、场景爆炸以及车载算力不足等问题，导致很难实现精准、实时的感知。 为了解决以上问题，我们提出基于多模态融合以及端边云协作的感知元模型。该元模型可以实现多种传感器的有效前融合，传感器数据与车载算力及边缘算力的动态适配，并实现跨场景的精准感知。

Dr. Yunhuai Liu is now a professor with Peking University, P.R. China. He received his B.E in Computer Science from Tsinghua University, and PhD degree in Computer Science and Engineering from Hong Kong University of Science and Technology in 2008. In the year 2010, he joined Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences. From 2011 to 2016, he was with the Third Research Institute of Ministry of Public Security, China. He is the receipt of National Distinguish Young Scientists Foundation, and National Talented Young Scholar program. He received the third-class personal medal of Ministry of Public Security. He is now serves as the Vice chair of ACM China Council, and served as the Associate Editor for IEEE TPDS, IEEE TNSE, and TPC members of ACM Sensys, IEEE INFOCOM and etc. He received the Outstanding Paper Award at the 2008 the 28th IEEE ICDCS, and 2018 the 25th SANER. He has published over 100 peer-reviewed technical papers with over 4800 citations (google scholar).

Abstract:With the rapid development of mobile Internet and O2O businesses, new service models based on instant delivery are becoming increasingly popular, which enables many new applications such as instant takeaway delivery, supermarket freshexpress[26], and city express. In 2017, mainland China has over 10 billion instant delivery orders with a 314% year-on-year increase, accounting for 25% of the logistic volume. With these O2O business, many new human mobility data can be collected in a non-intrusive manner with extremely low cost. In this talk, we will introduce our recent collaboration works with a major instant delivery service provider, showing many new opportunities and unique challenges in this new service model. We will show how to exploits the crowdsensing techniques to solve the emerging problems and point out some future work directions.

唐杰 ，清华大学计算机系教授、系副主任，获杰青。研究人工智能、认知图谱、数据挖掘、社交网络和机器学习。发表论文300余篇， 引用16000余次，获ACM SIGKDD Test-of-Time Award（十年最佳论文）。主持研发了研究者社会网络挖掘系统AMiner。担任IEEE Transactions on Big Data、 AI OPEN主编以及WWW’21、CIKM’16、WSDM’15的PC Chair。获北京市科技进步一等奖、人工智能学会一等奖、KDD杰出贡献奖。

报告简介：图神经网络将深度学习方法延伸到非欧几里得的图数据上，大大提高了图数据应用的精度。在这个报告中， 我将简单回顾一下图神经网络（GNN）并探讨如何提高GNN在图数据上的表示学习能力，并且有效避免传统GNN存在的过平滑（Over-smoothing）、 过拟合（Over-fitting）以及鲁棒性差的问题，同时我也会探讨负采样在GNN表示学习中的重要性。 其次我会介绍最近我们在GNN自监督学习（Self-supervised Learning）方面的一些工作。这些方法的有效性在包括阿里巴巴等多个超大规模数据集上得到验证。