简介：1939年10月生于美国华盛顿州西雅图。1964年获美国斯坦福大学博士学位。曾获ACM图灵奖（1986）、IEEE冯诺依曼奖（2010）、美国工程院西蒙雷曼奖创始人奖（2017）。现任美国康奈尔大学教授，美国国家科学院（2009）、国家工程院（1989）、国家艺术与科学院（1987）院士。曾任美国总统国家科学委员会成员（1992-1998）。现为北京大学讲席教授、图灵班指导委员会主任。上海交通大学校长特别顾问  、访问讲席教授 。

题目：Improving Computer Science Undergraduate Education for the digital transformation

摘要：The digital transformation is driving an information revolution that will be as important as the agricultural and the industrial revolutions.  Talent will be important for world powers instead of oil, agricultural land, or other material resources.China’s top government officials understand this and are focused on improving university education in China.  This talk will discuss the ongoing effort to improve education in China.

简介：Barbara Liskov，2008年度美国计算机学会（ACM）图灵奖（Turing Award）获得者。美国国家工程院院士、美国计算机学会会员、以及美国艺术与科学院院士。1972年，Barbara成为麻省理工学院（MIT）的教授，并一直主管研究工作，是计算机科学与人工智能实验室编程方法论小组负责人。美国第一个获得计算机科学博士学位的女性（1968年，斯坦福大学），其创新性研究给计算机编程领域带来了巨大变革，事实上，它巩固了用户和企业应用计算机的基础。曾发表许多论著，其中一本是与John Guttag合著的《编程发展的抽象与规格》（Abstraction and Specification in Program Development），这本书教育了几代学生怎样编写软件程序。在进入MIT之前，她曾是Mitre集团的一名技术人员。她在加州大学伯克利分校获数学学士学位，在斯坦福大学获博士学位，担任人工智能课题的研究助理。

简介：陈维江，山东淄博人，1958年出生，高电压与绝缘技术专家，博导。1982年毕业于合肥工业大学电机系，1985年在中国电力科学研究院获硕士学位，2015年11月当选中国科学院院士。现任国家电网有限公司顾问，中国科协常委。长期从事电力系统电磁瞬态分析方法及防护技术研究，主持交、直流特高压输电系统电磁与绝缘特性基础问题研究，支撑我国自主研发成功特高压输电技术；系统研究了电网雷击先导放电机理与绝缘线路雷击断线机理，提出了基于雷击风险概率分布实施疏、堵措施的差异化防护方法，在电力系统和高铁牵引供电系统获得广泛应用。2008年获国家技术发明二等奖（排名1），2012年获得国家科技进步特等奖（排名2），2015年获国家科技进步二等奖（排名1）。

题目：数字化赋能电网转型升级

摘要：电力是当今人类社会赖以生存和发展的基础。目前，我国已经建成了世界上电压等级最高，互联范围最广，装机容量最大的电力系统，在中央“碳达峰 碳中和”战略目标的指引下，我国正在积极构建以新能源为主体的新型电力系统，其中借助数字技术、打造数字生态、挖掘利用数据资源，通过数字化转型提升电网的新能源消纳能力是新型电力系统建设的重要组成部分。报告将系统介绍我国电网发展历程，分析电网数字化转型发展趋势，解读电网数字化转型目标和思路，分享近年来电网数字化转型探索过程中的典型案例，为传统行业的数字化转型贡献思路，凝聚共识。

简介：郭光灿院士, 1965年毕业于中国科学技术大学, 之后留校任教。长期从事量子光学与量子信息的教学和科研工作。2003年当选中国科学院院士，2009年当选第三世界科学院院士。现任中国科学技术大学教授，中国光学学会常务理事。培养博士90余人，其中全国百篇优秀博士论文获得者5人，国家杰出青年基金获得者8人，优秀青年基金获得者13人，中国青年科技奖获得者4人。2003年荣获国家自然科学二等奖、何梁何利奖，2006年获安徽省科学技术一等奖， 2007年获安徽省重大科技进步奖，2013年获教育部高校技术发明奖一等奖、CCTV年度科技创新人物；2014年获高等学校科学研究优秀成果奖自然科学一等奖、军队科技进步一等奖；188体育app官网：获得安徽省科学技术一等奖；2020年获国家自然科学二等奖。

题目：量子计算机发展状况

摘要：量子计算是量子信息领域最具有颠覆性的技术，在国家安全、大数据、金融工程、生物医学等领域有巨大应用前景。近年来量子计算机研发取得重要进展，正从实验室的基础研究开始迈向实际应用。本报告将简要介绍量子计算机的工作原理及优势，着重报告近年来国内外发展状况，并提出我国应加快营造量子计算机“研发—应用”的发展生态的建议，以期在此领域的国际竞争中占据有利态势。

简介：孙凝晖，男，1968年3月出生，1989年毕业于北京大学，1999年于中国科学院计算技术研究所获博士学位，现为中科院计算所学术所长，计算机体系结构国家重点实验室主任，研究员，博士生导师，基金委杰青，先后参加了曙光一号并行计算机，曙光1000大规模并行机，领导了曙光2000-I、曙光2000-II高性能计算机、曙光3000超级服务器、曙光4000超级服务器、曙光5000A高效能计算机、曙光6000高性能计算机、新型高通量计算机和专用智能计算机的研制，1999年获中国科学院青年科学家奖一等奖，2001、2003、2006、2013年四次荣获国家科技进步二等奖，2005年获中国科学院杰出科技成就奖，2006年获得“中国青年科技奖”和“中国十大杰出青年”荣誉称号，2019年当选中国工程院院士。主要研究领域是高性能计算机、计算机系统结构。

题目：从工程科学视角看计算机系统中的规律

摘要：在报告中将从工程科学中的基本方法出发，分析计算机系统中的基本规律，介绍计算机和高性能计算机成为通用设备的技术发展过程，最后从当前计算机系统的几个工程科学规律出发探讨未来可能的重要创新。

简介：王怀民院士，分布计算领域专家，主要从事面向网络的分布计算研究。1962年4月出生于江苏省南京市。1983年毕业于中国人民解放军信息工程学院应用数学专业，1988年获国防科学技术大学硕士学位，1992年获国防科学技术大学博士学位。2019年当选为中国科学院院士。

题目   软件开发范式的变革

摘要：软件开发技术发展历程中两次范式变革，即工程范式变革和开源范式变革，工程范式遵循“自上而下、逐步求精”的原则，聚焦确定性问题的软件开发，追求确定性结果。开源范式遵循“自下而上、关联演化”的原则，全面拥抱不确定性，但对结果不做确定性承诺。这两次范式变革反应了人类对世界的两种科学认知，即机械还原论与成长演化论。报告指出在“人-机-物”日益融合的三元世界中，计算平台的泛在化可能孕育新的软件开发范式变革，称其为群智范式变革，报告提出群智范式应遵循“宏观演化，局部求精”原则，在群智激发与汇聚上寻求确定性。

简介：冯登国院士，网络与信息安全专家，主要从事保密通信、网络安全和可信计算等理论与技术研究。1965年5月生于陕西靖边。1988年毕业于陕西师范大学数学系，1993年和1995年分别于西安电子科技大学获硕士学位和博士学位。2019年当选为中国科学院院士。

题目：从可信计算到机密计算

摘要：报告回顾了可信计算与机密计算的研究背景，总结了可信计算的技术体系，介绍了团队在可信计算领域的代表性创新成果，概述了可信计算与机密计算的关系以及机密计算的优势和不足，展望了可信计算与机密计算的发展趋势。

简介：Yolanda Gil博士是南加州大学信息科学研究所战略人工智能和数据科学计划的高级主管，也是计算机科学和空间科学研究教授。她也是数据科学项目和南加州大学知识动力跨学科数据科学中心的主任。她获得了卡内基梅隆大学的计算机科学硕士和博士学位，重点研究人工智能。她的研究方向是知识捕获和发现的智能接口，她在科学发现、基于知识的规划和问题解决、信息分析和信任评估、语义注释和元数据以及社区范围的知识库开发等多个项目中进行了研究。Gil博士与不同领域的科学家在语义工作流和元数据捕获、社会知识收集、计算机介导的协作和自动发现方面进行合作。她是计算机协会(ACM)、科学促进会(AAAS)和电气和电子工程师协会(IEEE)的会士。她也是人工智能发展协会(AAAI)的会士，并担任其第24任主席。

题目：Artificial Intelligence for Scientific Discoveries through World-Wide Collaborations

摘要：Artificial intelligence will play an increasingly more prominent role in scientific research ecosystems, and will become indispensable as more interdisciplinary science questions are tackled. While in recent years computers have propelled science by crunching through data and leading to a data science revolution, qualitatively different scientific advances will result from advanced intelligent technologies for crunching through knowledge and ideas.  In this talk, I propose the development of intelligent systems that can be collaborators and partners for scientists, and discuss its potential for accelerating scientific discovery in world-wide collaborations.