时间：2022年8月19日 9：00-12：00

论坛主席：

王莹洁，博士，副教授，现任烟台大学计算机与控制工程学院副院长。CCF高级会员，中国计算机学会服务计算专委会执行委员（学术秘书），中国计算机学会人工智能与模式识别专委会执行委员，中国计算机学会协同计算专委会执行委员，中国人工智能学会智能服务专委会常务委员，中国人工智能学会机器学习专委会通讯委员，中国电子学会物联网专家委员会青年专技组委员，CCF YOCSEF青岛候任副主席，山东省人工智能学会常务理事/标准化工委会秘书长，山东省计算机学会理事。主要从事群智感知计算、服务计算、人工智能、边缘计算等领域的研究工作，发表SCI论文50余篇，2篇ESI高被引论文，主持多个国家级和省部级课题，山东省高等学校青创科技计划创新团队负责人，获得2021年山东省自然科学奖三等奖（信任路径搜索及其在移动众包系统中的应用研究），2020年山东省人工智能科学技术奖优秀青年奖（群智感知环境下移动众包的关键问题研究），2020年山东省高等学校科学技术奖三等奖（群智感知网络中移动众包系统的关键理论及技术研究），2021年山东省人工智能学会最美科技工作者。

崔立真，博士，山东大学教授，博士生导师，美国佐治亚理工学院访问学者、新加坡南洋理工大学访问教授。现任山东大学本科生院院长、软件学院院长、SDU-NTU人工智能国际联合研究院（C-FAIR）联合院长。中国计算机学会（CCF）理事，数据库专委会常委委员，大数据专家委员会委员、服务计算、协同计算专委会委员，教育部软件工程专业教学指导委员会委员。主要研究方向为数据与认知智能、可信人工智能。先后主持国家、省部级科研项目30余项，获省部级科技奖励5项，国家教学成果一等奖1项，发表高水平学术论文100余篇。

论坛安排：

报告题目：CrowdOS：群智感知理论、方法与系统平台

主讲人：

於志文，西北工业大学教授，计算机学院院长，教育部“长江学者”特聘教授，国家杰出青年科学基金获得者，国家“万人计划”科技创新领军人才，国家重点研发专项项目首席科学家。智能感知与计算工信部重点实验室主任，陕西省嵌入式系统技术重点实验室主任，陕西省重点科技创新团队负责人。主要从事移动互联网、普适计算、人机系统、社会感知等领域的研究工作。已在国际顶级学术期刊和会议上，如IEEE TMC、IEEE TKDE、INFOCOM、UbiComp、KDD等发表论文150余篇，SCI收录80余篇，ESI高被引论文7篇。担任国际权威期刊IEEE Transactions on Human-Machine Systems、IEEE Communications Magazine、ACM IMWUT等编委，担任ACM UbiComp、IEEE PerCom、IJCAI等国际会议程序委员或主席40余次。担任ACM西安分会主席、IEEE高级会员、中国计算机学会常务理事、杰出会员、普适计算专业委员会副主任委员、协同计算专业委员会副主任委员等。曾获中国计算机学会优秀博士学位论文奖、中国计算机学会青年科学家奖、霍英东高等院校青年教师奖、国家级教学成果二等奖、教育部自然科学一等奖和陕西省科学技术一等奖。

报告摘要：报告将介绍群智感知概念和挑战，重点介绍西北工业大学研发的面向群智感知的系统平台CrowdOS，以及未来人机物融合群智感知。

报告题目：无人边缘群体智能

主讲人：

刘驰，教授、博士生导师、北京理工大学计算机学院副院长，智能信息技术北京市重点实验室主任，国家优秀青年科学基金获得者、国家重点研发计划首席科学家、中国电子学会会士、英国工程技术学会会士、英国计算机学会会士。分别于清华大学和英国帝国理工学院获得学士和博士学位，后在德国电信研究总院任博士后研究员，及在美国IBM TJ Watson研究中心和IBM中国研究院任研究主管。主要研究方向是：智能物联网技术。主持国家重点研发计划“工业软件”重点专项项目、国家自然科学基金青年/面上/优青/重点项目、国家重点研发计划课题、国防科技173计划技术领域基金、装备预研航天科技联合基金等；发表CCF-A类论文47篇，授权国内外发明专利31项，谷歌引用6000余次，H index为35。获得ACM SigKDD 2021最佳论文亚军、ACM MobiCom 2021最佳社区论文亚军，及省部级一等奖、二等奖、三等奖各1项。培养的多名学生获得北京市优秀本科毕业设计论文、中国电子学会优秀硕士论文等。现任国家信息产业“十四五”规划专家顾问组成员、第四届全国信标委技术委员会委员、中国电子学会理事、中国计算机学会杰出会员， IEEE Transactions on Network Science and Engineering编委等。

报告摘要：无人边缘群体智能技术利用多种无人移动平台（自动驾驶汽车、无人机、无人艇、无人船等）所携带的丰富的传感器对物联网类大数据进行采集，可以在智慧城市、紧急灾难救助、军事作战等诸多方面发挥重要的作用。与传统基于优化理论或博弈论的解决方案不同，本报告将探讨如何利用深度强化学习和时空数据特征提取技术调度多无人平台进行数据采集，以及面向大数据机器学习的边缘智能技术。

报告题目: Generative Adversarial Networks for Privacy-Preserving Data Publishing

主讲人：

Dr. Zhipeng Cai received his PhD and MS degrees in the Department of Computing Science at University of Alberta, and BS degree from the Department of Computer Science and Engineering at Beijing Institute of Technology. Dr. Cai is currently a Professor in the Department of Computer Science and the College of Business at Georgia State University. Dr. Cai’s research areas focus on Machine learning, Internet of Things, Privacy, and Big data. Dr. Cai is the recipient of an NSF CAREER Award. Dr. Cai's research has been supported by the National Science Foundation, the U.S. Department of State, and other academic and industrial sponsors. Dr. Cai has published more than 100 papers in top journals and conferences including more than 70 IEEE/ACM Transactions papers. His publications have been cited for more than 11000 times. Dr. Cai is the Editor-in-Chief for Wireless Communications and Mobile Computing and Associate Editor-in-Chief for Elsevier High-Confidence Computing Journal. He serves as an editor for several prestigious journals including IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), IEEE Transactions on Vehicular Technology (TVT), IEEE Transactions on Wireless Communications (TWC), IEEE Transactions on Computational Social Systems (TCSS), IEEE Internet of Things Journal, etc.  Dr. Cai is a Steering Committee Co-Chair for the international conferences of WASA, IPCCC and COCOON. He has served as a General/Program Chair for many international conferences such as ICDCS, SocialCom, ISBRA, etc. Dr. Cai has graduated more than 10 PhD students, among whom 7 are tenure-track faculty members in US institutions and 2 are faculty members in Chinese universities.

报告摘要: Generative Adversarial Networks (GANs) are widely applied to estimate a density function over an unknown data-generating distribution. A variety of GAN models have been proposed to improve the performance of data publication, data management, knowledge discovery, information fusion, etc. Besides benefit, GAN also bring unique challenges to people, among which privacy issues are extremely urgent yet intractable concerns to be extensively investigated. In this talk, we will introduce three novel GAN models in cybersecurity domain, including Seed Free Graph De-anonymization, Privacy Graph Embedding Data Publication and Generative Adversarial Networks for Auto-Driving Vehicles. The results of extensive real-data experiments validate the superiority of our proposed models.

报告题目：待定

主讲人：

崔立真，博士，山东大学教授，博士生导师，美国佐治亚理工学院访问学者、新加坡南洋理工大学访问教授。现任山东大学本科生院院长、软件学院院长、SDU-NTU人工智能国际联合研究院（C-FAIR）联合院长。中国计算机学会（CCF）理事，数据库专委会常委委员，大数据专家委员会委员、服务计算、协同计算专委会委员，教育部软件工程专业教学指导委员会委员。主要研究方向为数据与认知智能、可信人工智能。先后主持国家、省部级科研项目30余项，获省部级科技奖励5项，国家教学成果一等奖1项，发表高水平学术论文100余篇。

报告题目：面向多空间群智感知的服务协同与优化

主讲人：王莹洁

王莹洁，博士，副教授，现任烟台大学计算机与控制工程学院副院长。CCF高级会员，中国计算机学会服务计算专委会执行委员（学术秘书），中国计算机学会人工智能与模式识别专委会执行委员，中国计算机学会协同计算专委会执行委员，中国人工智能学会智能服务专委会常务委员，中国人工智能学会机器学习专委会通讯委员，中国电子学会物联网专家委员会青年专技组委员，CCF YOCSEF青岛候任副主席，山东省人工智能学会常务理事/标准化工委会秘书长，山东省计算机学会理事。主要从事群智感知计算、服务计算、人工智能、边缘计算等领域的研究工作，发表SCI论文50余篇，2篇ESI高被引论文，主持多个国家级和省部级课题，山东省高等学校青创科技计划创新团队负责人，获得2021年山东省自然科学奖三等奖（信任路径搜索及其在移动众包系统中的应用研究），2020年山东省人工智能科学技术奖优秀青年奖（群智感知环境下移动众包的关键问题研究），2020年山东省高等学校科学技术奖三等奖（群智感知网络中移动众包系统的关键理论及技术研究），2021年山东省人工智能学会最美科技工作者。

报告摘要：随着网络空间复杂性的增强，对多空间群智感知服务质量和运行机制的优化具有重要的研究意义。多空间群智感知网络呈现出异构、多维和多目标特点，现有的群智感知激励方法已不能高效且低成本地完成任务分配，这为多空间群智感知计算带来了新的挑战。本报告重点介绍究面向多空间群智感知的服务协同与优化，包括超多目标众包任务组合优化方法，时空数据的多目标、轻量级安全控制方法和感知数据的多目标质量控制方法，并展望人机物融合下多空间群智感知计算的未来研究方向。