2017 CCF 青年精英大会
CCF青年精英大会旨在为IT领域的青年精英提供深入交流和提升的机会，促进青年领军人物的成长，提升他们的领导力，促进相互之间的合作。会议邀请国内外业界知名专家作特邀报告。
参加者为中国IT行业的青年精英，主要有：知名院士、知名企业家、青年创业者、CCF青工委委员、杰出青年基金获得者、来自各地YOCSEF委员、特邀人士等约500人。
科研·产业·融合
2017 CCF 青年精英大会
CCF Young Elite Forum 2017, YEF2017
2017.5.20 北京国家会议中心
主办：中国计算机学会
协办：Xtecher
随着人工智能、云计算、大数据、区块链等技术的迅速崛起，新一代信息技术变革已经到来。学术界、产业界、投资界的青年才俊纷纷把关注的目光聚焦到这些领域，希望能把握住这一难得的契机。据中国科学技术信息研究所统计，中国在科研领域取得了长足的进步，论文和专利数量也呈现快速增长的势头。但是社会各界对我国大学和科研机构的科研成果却并不满意，一方面真正可用的高水平成果相对较少；另一方面，一些优秀成果却长期躺在柜子里无法转化为生产力。
为了让科研成果落地，推进与产业融合，中国计算机学会将于2017年5月19-21日在北京举办“2017CCF青年精英大会”。大会将围绕如何做有用的科研、学术界如何和产业界对接等议题，搭建一个科研和产业交融的平台，邀请计算机领域的资深专家、青年计算机工作者和工业界、投资界的精英展开深入的讨论。
CCF青年精英大会（CCF Young Elite Forum , YEF）是由中国计算机学会（CCF）主办的大型年度盛会，自2011年创建以来每年一届，为计算机领域的优秀青年创造展示和交流的平台，提高青年专业人士的领导力和专业能力，结成相互合作的网络。
简要日程
19日
上午9:00-12:00 YOCSEF分论坛培训
下午16:00-18:00 YOCSEF换届年会
晚上19:00-21:00 讨论会：YOCSEF如何改进？
20日
上午8:50-10:50 CCF青年精英大会大会开幕式、特邀报告
10:50-12:30 思想秀
下午13:30-16:00 技术秀
16:00-18:00 技术前沿咨询分论坛
晚上18:30-21:00 CCF青年精英大会颁奖晚宴
（2017-2018主席会议就职仪式、YOCSEF颁奖）
21日
上午8:30-12:00 CCF YOCSEF特别论坛：为什么社会对科技界不满意？
特邀讲者
赵沁平
CCF YOCSEF指导委员会专家，北京航空航天大学教授，CCF会士，中国工程院院士，虚拟现实技术与系统国家重点实验室主任。长期从事计算机软件、虚拟现实技术等方向的科学技术研究。主持完成了国家自然科学基金重大、重点项目、国家863、973、国防预研等20余项国家科技项目。在我国最早提出并开发了分布式虚拟环境，为我国一些单位开始应用虚拟现实技术提供了条件。带领团队坚持二十余年，研制了有创新、有特色的实时三维图形平台、分布交互仿真运行平台等虚拟现实系统软件，研发了2008年北京奥运会开幕式节目创意仿真系统、建国60周年国庆阅兵方案三维推演系统、虚实融合的飞机驾驶舱体验式布局设计装置、虚拟手术模拟器等有影响的虚拟现实应用系统。
发表学术论文180余篇，出版专著3部，获国家发明专利授权60余项，获国家科技进步一等奖1项，二等奖2项，国家技术发明二等奖1项，省部级科技奖9项。培养博士60余名，硕士近百名。
报告题目：
两篇虚拟现实中的科学技术问题有感
报告摘要：
讲者本人2011年在Communications of the ACM上发表了一篇文章，归纳提出了VR中的10个科学问题。今年在中国科学F辑中文刊又发表了虚拟现实中的10个新问题。由此联想到人类创新的动力，目标，条件，科学问题的不同来源及其创新思维，进而延伸探讨了若干教育与科技规律问题。
汤晓鸥
中国科学院深圳先进技术研究院副院长、香港中文大学教授、IEEE Fellow。他1990年毕业于中国科学技术大学获学士学位，1991年于美国罗彻斯特大学获硕士学位，1996年于麻省理工学院获博士学位。其发明的人脸识别技术（Gaussian Face/Deep ID）成为世界上第一个超过人眼识别能力的计算机算法。Gaussian Face于2015年获人工智能领域最顶尖的国际学术会议AAAI首次设立的最佳学生论文奖。他在2009年获得计算机视觉领域最顶尖的国际学术会议CVPR
最佳论文奖，这是CVPR历史上来自亚洲的论文首次获奖。现任计算机视觉领域顶级国际期刊IJCV主编，顶级计算机视觉国际会议ICCV2009程序委员会主席及ICCV2019大会主席。
报告题目：
人工智能的明天，中国去哪儿？
雷鸣
雷鸣是百度创始七剑客之一，首席架构师，是百度搜索引擎的早期设计者和技术负责人之一。酷我音乐创始人，快乐智慧创始人兼董事长，北京大学人工智能创新中心主任、国家千人计划特聘专家，北京市海聚工程特聘专家。他获得北京大学计算机科学硕士学位和斯坦福大学商学院MBA学位，曾任北京大学计算机系学生会主席和斯坦福大学中国学生学者联合会副主席。在百度早期，他主要负责搜索引擎的设计和实现工作。作为百度首席架构师，他曾带领公司最重要的项目“闪电计划”，成功的阻击Google中文，确保了百度在中文搜索的领先地位。2005年，获得斯坦福大学MBA学位后，雷鸣回到北京，和怀奇一起创建了酷我音乐并担任董事长兼CEO。酷我音乐为中国超过两亿的用户提供互联网音乐服务，是中国最大的音乐服务商之一。在2014-2016年，酷我音乐与酷狗和QQ 音乐合并。新公司腾讯音乐娱乐集团拥有70％以上的中国在线音乐市场份额。
雷鸣先生在人工智能相关研究，孵化和投资方面倾注了大量心血。现任北京大学人工智能创新中心主任，在北大主持并开设了教学课程——“人工智能前沿与行业趋势”，促进了人工智能领域学术和行业的更深入交流。同时，他已经孵化并投资了几个AI相关的初创公司，包括AI媒体新智元（New AI Era）、人工智能儿童教育机器人公司快乐智慧和人工智能医疗影像公司。
报告题目：
AI时代，科研如何创造产业价值？
激荡思想，引领技术
——CCF青年精英大会思想技术秀
程明明
南开大学副教授，博导，中科协青年人才托举工程、天津市青年千人、南开大学百名青年学科带头人计划入选者。2012年博士毕业于清华大学，之后在英国牛津从事计算机视觉研究，并于2014年加入南开大学。其主要研究方向包括：计算机图形学、计算机视觉、图像处理等。已在IEEE PAMI等CCF-A类国际会议及期刊发表论文20余篇。相关研究成果受到国内外同行的广泛认可，论文他引5000余次，最高单篇他引1700余次。其研究工作曾被英国《BBC》，《每日电讯报》，德国《明镜周刊》，美国《赫芬顿邮报》等权威国际媒体撰文报道。
报告题目：
认知规律启发的图像视频智能处理
报告摘要：
人类大脑获取信息的80%以上来自于视觉通道。视觉是人类进行各种智能活动的重要基础。如何让机器具备类似于人类的强大视觉信息获取与处理能力，改变“四肢发达、头脑简单”的现状，是机器智能产业亟待解决的最主要技术瓶颈。针对上述问题，多数研究从机器学习、特征计算等角度出发，进行了大量的深入探索。汇报人从认知机理入手，结合脑认知科学与计算机科学的研究成果，在理论、算法及应用等方面开展了一些特色研究。本次报告中，汇报人将介绍在认知规律启发的图像视频智能处理领域进行的一些探索，重点关注视觉显著性物体检测、候选物体快速生成、以及智能分析与交互技术中的一些关键问题。
段润尧
悉尼科技大学终身教授，澳大利亚研究委员会Future Fellow (大致相当于国家千人计划或基金委杰出青年基金)，自2016年9月15日起担任“量子软件和信息中心”创办主任 (Founding Director)。分别于2002和2006年获得清华大学计算机科学与技术工学学士和计算机科学工学博士。曾获2006年清华大学十大学术新秀称号，2006年清华大学优秀博士学位论文一等奖、以及首届中国计算机学会(CCF) 优秀博士学位论文奖(排名第一)。自2002年起从事量子计算和量子信息论研究并做出一系列重要贡献。特别地，他与Andreas Winter教授一起于2016年首次给出著名的Lovász number的完整信息论解释，从而圆满解决了这一信息论和图论中自1979年以来悬而未决的难题。截至目前，已经在国际顶级学术期刊会议上发表论文80余篇。曾担任QIP会议(量子计算和量子信息理论方面最顶级学术会议)管委会委员和2015年主席，并作为组委会主席在悉尼成功举办QIP2015。
报告题目：
量子纠缠：从幽灵到明星
报告摘要：1936年，当年轻的数学家阿兰图灵（Alan Turing）提出188体育投注：计算的革命性数学模型(即后来所称的“图灵机”)时，量子力学的基础还处在一场激烈的争论之中，而所谓的量子纠缠则是这场争论的焦点。事实上, 作为量子力学的逻辑推论，量子纠缠断言两个或多个相距遥远的物理系统之间依然可以存在强大的相关性，且对一个方的操作可以影响到其余各方。即便伟大如爱因斯坦，也因量子纠缠的这一古怪特性而顽固地拒绝接受量子力学。量子纠缠也因此背上了“爱因斯坦的幽灵”的恶名。时至今日, 量子纠缠已经在无数次实验中获得证实, 并且作为一种物理资源在计算和信息处理中获得了广泛的应用。毫无夸张地说, 量子纠缠俨然成为了目前正在进行的量子信息技术革命中最耀眼的明星。而有关量子纠缠的研究则是量子计算和量子通信的核心课题。在这次演讲中, 我们将一同回顾量子纠缠的传奇之路, 并见证 (SEE)其对科学(Science), 工程(Engineering)以及教育(Education)的深远影响。
何源
清华大学软件学院副教授、博士生导师，分别于中国科学技术大学、中国科学院软件研究所、香港科技大学获得工学学士、工学硕士、博士学位。其研究工作获得国家自然科学基金优秀青年科学基金、面上项目、国家电网科研项目、清华-腾讯科研合作项目、华为创新研究计划、973计划青年科学家专题等共同支持。研究方向涉及无线网络、物联网、移动和普适计算等。担任SCI期刊《Ad Hoc & Sensor Wireless Networks》编委，担任SenSys、INFOCOM、ICDCS、SECON、EWSN等国际会议程序委员会委员，兼任全国高校物联网应用创新大赛执委会秘书长、ACM图灵奖五十年中国大会仪式委员会主席。在IEEE JSAC、IEEE/ACM TON、IEEE TMC、IEEE TPDS等学术期刊和SenSys、ICNP、RTSS、INFOCOM等国际会议上发表论文90余篇。Google Scholar统计论文被引用超过2000次，获得IEEE ICPADS 2010年会唯一最佳论文奖。
报告题目：
异构网络融合——工业物联网的思考与实践
报告摘要：
在经历了十多年的探索、实践和反思后，物联网进入了新的发展阶段。工业物联网成为应用层面广泛关注的热点，物联网研究也随之向纵深发展。与本领域前期工作大多部署单一的、孤立的传感网络系统不同，工业流程各环节对物联网的综合运用，呈现出应用需求多样化、网络终端异构化、运维空间同一化的显著特征。如何在异构感知网络中可靠地采集数据、有效地提炼知识并支持科学的管理与诊断，是工业物联网迫切需要应对的技术挑战，而异构网络融合则是其中的关键科学问题。我们以国网特高压换流站无人值守监控和诊断工程为应用背景，围绕异构网络融合问题开展研究，并已在无线网络共存性研究方面取得了若干成果。本报告将简介我们当前的进展，探讨未来的研究方向。
林倞
中山大学教授，国家优秀青年基金获得者，商汤科技执行研发总监，教育部超算工程软件工程研究中心副主任。先后在美国加州大学洛杉矶分校、香港中文大学等机构工作或访问研究。长期从事面向视觉大数据的语义分析与智能学习相关领域的研究，在物体/场景结构化解析、相似性及度量学习、半监督自主学习等方面取得了多项创新成果，并且在商汤科技的一系列产品中应用落地。迄今在顶级国际学术期刊与会议上发表论文70余篇，包括在PAMI/IJCV期刊发表论文10篇，在CVPR/ICCV/NIPS发表论文30余篇。获得NPAR 2010 最佳论文奖, 2012 Google Faculty Award, 2017年度the World’s FIRST 10K Best Paper Diamond Award by IEEE ICME, 2014 Hong Kong Scholars Award，率队获得2016 英特尔杯全国并行应用挑战赛金奖。目前担任顶级期刊IEEE Trans. Human-Machine Systems的Associate Editor。
报告题目：
面向视觉大数据的透彻理解与自主学习
报告摘要：待定
刘奕群
2007年在清华大学获得计算机科学与技术博士学位，现任清华大学计算机系长聘副教授。目前为中国计算机学会高级会员、信息学奥林匹克科学委员会委员，中国人工智能学会理事，中国中文信息学会理事、信息检索与内容安全专委会副主任等职务。他的主要研究兴趣集中在信息检索与互联网搜索技术。获得SIGIR2015(CCF A类)最佳论文提名奖。受邀担任信息检索领域国际著名学术期刊FnTIR联合主编，国际高水平学术会议SIGIR 2017短文主席、SIGIR2018程序委员会主席、NTCIR-13程序委员会主席等重要学术职务。以第一完成人获得北京市科学技术一等奖和钱伟长中文信息处理科学技术奖—汉王青年创新一等奖。2016年获得国家自然基金委优秀青年科学基金资助。
报告题目：
群体智能支撑的互联网搜索技术及其应用
报告摘要：
互联网搜索引擎提供了访问海量网络信息的高效便捷渠道，从而深刻的改变了人们的认知过程和信息获取方式。当前，主流中文搜索引擎每日需应对数亿次用户查询，在毫秒级处理每条查询，并从数千亿网页中定位与用户需求相符的资源，其技术难度可见一斑。本次演讲将介绍我们利用群体智能方法，应对搜索引擎在组织、利用海量规模异构异质网络数据，理解、匹配高度动态复杂的用户信息需求等方面技术挑战的诸多努力。具体而言，我们从互联网搜索用户的群体交互规律和个体认知过程两方面着手，在宏观和微观两个层面对网络用户行为中蕴含的丰富反馈信息进行挖掘，在信息需求理解、资源质量评估、搜索结果排序三个搜索系统的核心技术环节取得了一系列技术创新。
王瀚漓
2001年和2004年于浙江大学获学士和硕士学位；2007年于香港城市大学计算机科学系获博士学位，并获杰出毕业论文奖。2007年至2008年于香港城市大学从事研究员工作，同期访问美国斯坦福大学从事访问学者研究。2008年至2009年于美国加州硅谷公司Precoad Inc.担任软件工程师。2009年至2010年于德国哈根大学从事洪堡学者研究工作。2010年回国，现任同济大学计算机科学与技术系教授、博导。主要研究领域包括视频编码、计算机视觉和机器学习等，发表学术论文100余篇，2014年、2015年和2016年入选爱思唯尔 “中国高被引学者”，并获得了国家自然科学基金优秀青年科学基金、教育部新世纪优秀人才、上海高校特聘教授（东方学者）及其跟踪计划、上海市曙光学者、上海市浦江人才等人才类计划项目。
报告题目：
视频编码高效能计算
报告摘要：
随着多媒体大数据时代的来临，以视频图像为代表的数字视觉信息量及其应用需求正呈现爆炸式地增长。面对海量的视频数据信息，如何对其进行有效地存储和传输变得至关重要。视频编码是研究有效去除海量视频数据中信息冗余的关键技术,为多媒体数据存储和传输提供必要的理论基础和技术支撑。针对视频编码中的两大挑战：实时并发和带宽受限，本报告首先介绍稀疏变换和模式决策，用来有效降低视频编码的计算复杂度。其次，介绍码率控制策略，在满足目标码率的前提下，优化编码后的视频图像质量。在此基础上，介绍大规模视频联合编码和视频编码多粒度计算，为高效能视频编码提供核心算法和关键技术，为大规模视频数据的压缩存储提供新的解决方案。
熊德意
苏州大学计算机科学与技术学院教授、计算机系系主任。国家优秀青年科学基金（国家优青）获得者，江苏省“333工程”和“六大人才高峰”培养对象，苏州市“高等院校、科研院所紧缺高层次人才”引进对象。2007年至2012年在新加坡资讯通信研究院任研究科学家。主要研究方向为机器翻译、多语言信息获取、自然语言理解和深度学习等。在Computational Linguistics、 IEEE TASLP、 AI、JAIR、 AAAI、 IJCAI、 ACL等国际著名期刊和会议上发表论文60余篇，Springer出版英文专著一部。2009年获得北京市科学技术奖二等奖，2016年获得中文信息学会“钱伟长中文信息处理科学技术奖-汉王青年创新奖”一等奖。曾是亚洲自然语言处理联合会AFNLP干事、新加坡中文与东方语文信息处理学会理事会成员。目前是中文信息学会理事，中文信息学会青年工作委员会执行委员。
报告题目：
从统计机器翻译到神经机器翻译：范式更替与融合
报告摘要：
得益于平行语料的大规模累积、计算能力的不断增强以及翻译算法和模型的持续更新，机器翻译性能取得了飞速的发展。构建于大数据和云计算技术基础之上的机器翻译已经大规模成功地应用于日常生活中。在过去70多年的发展中，机器翻译的研究范式发生了几次重大的历史性更替。继上个世纪90年代从基于规则的范式转变到基于统计的方法之后，其研究范式在最近两年再次发生重大变革。2016年，神经机器翻译异军突起，在许多语言对的翻译性能上迅速超过发展了20年的统计机器翻译。本报告将介绍这一历史性转变，同时回顾历史，知晓未来：范式更替必伴随范式融合，由此阐述我们在范式的更替中探索范式融合的研究思路及工作。
查正军
中国科学技术大学信息科学技术学院教授、博士生导师，中科院特聘研究员，国家优秀青年基金获得者、入选中部组“青年千人”计划、中科院“百人计划”。主要从事多媒体分析与检索、计算机视觉、人工智能与模式识别等方面研究。发表学术论文百余篇，包括IEEE/ACM汇刊及顶级国际会议论文数十篇。多次获得国际会议论文奖励，包括顶级国际会议ACM Multimedia最佳论文奖、ACM Multimedia最佳学生论文奖等。
报告题目：待定
报告摘要：待定
赵鑫
北京大学博士，中国人民大学信息学院教师。研究领域为社交数据挖掘和自然语言处理领域，共发表CCF A/B、SCI论文40余篇， Google Scholar引用近1400次。博士期间的研究工作主要集中在社交媒体用户话题兴趣建模研究，同时获得谷歌中国博士奖研金和微软亚洲学者称号。其中ECIR’11提出的Twitter-LDA成为短文本主题建模重要基准比较方法之一，单文引用次数超过600次。目前主要关注与社会经济紧密相关的商业大数据挖掘，研究用户意图检测、用户画像以及推荐系统，将理论技术运用到实践之中，承担国家自然科学青年基金、北京市自然科学青年基金，入选第二届CCF“青年人才托举计划”。担任多个国际顶级期刊和学术会议评审、AIRS 2016出版主席、SMP 2017领域主席以及NLPCC 2017领域主席。
报告题目：
面向社交媒体平台的用户兴趣挖掘
报告摘要：
些年来，越来越多的用户拥有社交媒体账号，而社交媒体应用与现实生活越来越为紧密。“线上社会”与“线下社会”的联系愈加紧密，边界则日益模糊。在线社交身份绑定了多种线下生活服务，包括购买产品、订购餐馆等等。因此，需要一种更为新颖而统一的角度来思考、理解以及满足用户多类型的、综合的兴趣需求。本次报告试图以用户的“社交媒体身份”来进行用户兴趣的挖掘，从而建立一种更为统一的思考方式和研究方法。整体上来说，包括三个方面的内容，兴趣（或意图、需求）检测、画像构建以及需求推荐。试图通过数据驱动与构建精准模型相结合的方法来充分挖掘社交大数据中的知识，更好地理解与满足用户兴趣需求。特别地，将围绕产品推荐系统这一具体领域展开介绍。
邹磊
北京大学副教授；国家自然科学基金优秀青年基金项目获得者。邹磊分别于2003年和2009年毕业于华中科技大学计算机科学与技术学院，获得工学学士和工学博士学位；其博士学位论文获得2009年中国计算机学会优秀博士学位论文提名奖和湖北省优秀博士论文奖。2009年9月加入北京大学计算机科学技术研究所，任讲师；并于2012年8月晋升副教授。他目前的研究领域包括图数据库，RDF188体育app官网：，尤其是基于图的RDF数据管理。目前他已经发表了30余篇国内外学术论文，包括数据库领域国际顶级期刊/会议论文（SIGMOD，VLDB等）20余篇；其论文被引用超过1200多次（根据Google Scholar的统计），单篇最高被引用260余次。邹磊承担了包括国家自然基金、国家重点研发项目等多项国家科研攻关项目；其研究也到了包括微软、腾讯和方正电子等产业界公司的资助。
报告题目：
图数据——大数据时代的“轻骑兵”
报告摘要：
相比其他类型的大数据，例如文本、图像等，现实场景中“图数据”的原始文件规模小，但是图可以更加方便的表征数据中关联语义，是一种非常灵活的数据类型，犹如大数据时代的一支“轻骑兵”。由于其灵活性和关联性强等特点，经典的大数据系统并不适合针对“图数据”的管理和计算。本次报告，首先回顾现有图数据系统，包括图数据库系统和图计算系统状况；以图数据实际应用的流程为出发点，分析现有系统的优缺点，并提出自己的设想和框架。报告后半部分，我将介绍在这样的“设想框架”下我们团队目前已经完成的工作---基于图的RDF数据管理系统gStore；并提出在gStore系统基础上后续的主要研究点。
