朱大铭

山东大学 教授

CCF高级会员，理论计算机科学专委会常务委员，生物信息学专委会委员。长期从事生物信息学组合问题算法研究。发表算法与计算复杂性、生物信息学/计算生物学学术论文150余篇，188体育投注：生物序列结构相似性比较问题的算法与复杂性结果受到国内外同行的广泛关注，被他人引用800余次。参与获得国家自然科学基金资助十余项，主持完成国家自然科学基金项目7项。曾获教育部科技进步奖，山东省自然科学奖/科技进步奖，二、三等奖励共四次。撰写的算法设计与分析一书，被我国多所高校采纳用于计算机科学，软件工程相关专业的研究生和高年级本科生教材。

报告题目：字符串比较问题和算法

基因组一般地表示为字符序列或字符序列(串)集合。通过序列结构比较分析，确定基因组片段的功能，推断生命的亲缘关系，是生物信息学/计算生物学的基本内容。

介绍寻求两个或多个字符串的最长公共子串或公共子序列的几个组合问题和解答问题的算法进展。重点介绍最长公共样本子序列和最长k元公共子串求解算法。

介绍基因组的重组现象，和寻求字符排列和字符串重组排序的几个组合问题和问题的算法与计算复杂性进展。重点介绍序列的翻转和移位排序问题的求解算法。

浅谈字符串结构相似分析算法设计面临的新挑战，和算法在实际组学数据分析应用中面临的新挑战。

陆品燕

上海财经大学 理论计算机科学研究中心主任/教授 

CCF杰出会员，2009年1月于清华大学计算机系获博士学位后加入微软亚洲研究院，历任理论组副研究员，研究员，主管研究员。2015年12月加盟上海财经大学，领衔组建理论计算机科学研究中心（ITCS）。他也是华为理论计算机实验室创始主任，首席科学家。主要研究方向是理论计算机，并注重与其它学科的交叉。在理论计算机的三大会议STOC/FOCS/SODA共发表论文30余篇。荣获ICALP2007、FAW2010、ISAAC2010 等重要国际会议最佳论文奖。担任FAW-AAIM 2012、WINE 2017、FAW 2018、ISAAC 2019等国际会议程序委员会联合主席，以及多次担任STOC，FOCS，SODA等顶级国际会议的程序委员会委员。曾荣获ACM杰出科学家奖（2019）、第八届世界华人数学家大会ICCM数学奖（原晨兴数学奖）银奖（2019）、中国计算机学会青年科学家（2014）、微软学者（2008）、清华大学特等奖学金（2007）等荣誉。

报告题目：求解器：算法+工业应用

求解器把问题的建模和求解算法完全解耦开，可以同时使用于很多不同的应用场景，是现代工业软件的核心组成部分。在这个报告中，我会简要介绍求解器的分类、在不同场景中的应用、以及其核心的算法。特别的，我们发现来自理论计算机、启发式算法和运筹优化等不同领域的算法设计方法论在求解器上得到了很好的融合。

易珂

香港科技大学 教授

ACM杰出科学家，2001年于清华大学计算机系获得学士学位，2006年于杜克大学计算机系获得博士学位。曾获ACM SIGMOD最佳论文奖（两次）、ACM PODS时间检验奖、ACM SIGMOD最佳系统展示奖等奖项。研究方向为数据库理论及算法、数据安全和隐私、并行和分布式算法等。

报告题目：差分隐私下的实例最优性

近年来，随着各国政府对个人信息保护的重视，差分隐私技术受到大量关注。对于敏感度有限的问题，现有的研究已经取得了很多成果。然而，对于很多敏感度无限的问题，由于传统的最坏情况最优性无法应用，使得这类问题的算法均缺乏有意义的理论保证。本报告讲阐述如何将实例最优性应用于差分隐私，并介绍一系列这方面的近期成果。

孔雨晴

北京大学 助理教授

188体育app官网：8月博士毕业于密歇根大学安娜堡分校计算机系，理论计算机方向。2013年6月毕业于中国科学技术大学数学系。主要研究方向是理论计算机与经济学的交叉方向，包括同伴预测，预测市场，以及它们在机器学习领域的应用。在ACM EC，WWW，WINE, ITCS, ACM TEAC，SODA，NeurIPS, ICLR, AAAI, IJCAI, ECCV等会议期刊发表若干论文，在顶级计算经济会议ACM EC、WINE以及重要理论计算会议ICALP等机构担任程序委员，并在CCF计算经济专业组担任执行委员。

报告题目：无验证下的信息收集与汇总

“你喜欢吃北京烤鸭吗?”“你对这个产品打几分?”收集人群的反馈往往是必不可少的流程。同伴预测问题[Miller, Resnick, Zeckhauser 2004]探讨了在反馈是主观且无法被验证的情况下，如何设计恰当的奖励机制激励反馈者提供诚实的反馈，哪怕他是少数派。然而，过去的同伴预测机制往往需要先验知识，或者需要较高的样本复杂度，本次报告将会介绍第一个只需少量问题的诚实占优同伴预测机制 [Kong 2020]，以及如何运用同伴预测思想无先验学习思考等级 [Kong and Schoenebeck 2018, Kong Li Zhang Huang Wu 2022]。

田国敬

中科院计算所 副研究员

CCF量子计算专业组执行委员，CCF理论计算机专委执行委员。主要研究方向是：量子算法设计、量子电路优化、量子非局域性、量子模拟等，目前共发表论文近二十篇，博士毕业论文被评为中国通信学会优秀博士学位论文（全国共10篇）。作为项目负责人，先后获得了北京市自然科学基金和国家自然科学基金青年项目的资助，并入选了博士后创新人才支持计划（全国计算机专业共16人）。

报告题目：量子态制备线路合成与优化

本次报告将从一般量子态制备和拓扑结构限制的稀疏量子态制备这两个方面来介绍量子态制备线路的合成与优化。在一般量子态制备线路合成与优化方面，我们利用m个辅助量子比特构造了规模的量子态制备线路，即深度和规模同时达到渐进最优。接着，在拓扑结构限制的稀疏量子态制备线路合成与优化方面，我们证明了任意s-稀疏的n-量子比特态在任意拓扑结构限制下都可以用O(sn)-规模的量子线路完成制备。