CCF走进高校第1226场

敬请关注

由中国计算机学会（CCF）主办，CCF协同计算专委、郑州轻工业大学承办的CCF走进高校活动，将于2025年3月15日在郑州轻工业大学召开，敬请关注。

时间：2025年3月15日9:00--12:00

地点：郑州轻工业大学计算机科学与技术学院217会议室

联系人：李代祎（郑州轻工业大学） 邮箱：903266158@qq.com

报告信息：

报告题目：从群智协同到人智协同——以人为中心计算的视角

报告摘要：在互联网开放环境下，大规模用户以群组或社区的模式组织、以群智汇聚涌现的方式实现大规模复杂任务的协同处理，形成了群智协同计算这一协同工作模式。随着生成式AI尤其是大模型技术的兴起，群智协同计算（Crowd Cooperative Computing）正在经历向人智协同计算（Human-AI Cooperative Computing）的演变，即人与AI互动协作，在信息交互、知识传递、意图理解的基础上优势互补，协同完成复杂任务。人智协同计算不仅使得群智协同计算中团队构建与角色组织、任务分工与结果汇聚等共性问题的复杂性发生升级跃迁，还面临着诸如人智个性化信息传递、信任增强、意义建构、情感优化、价值对齐等涌现问题的全新挑战。围绕上述问题挑战，报告将从以人为中心计算的独特视角切入，介绍研究团队在人智协同计算方面的最新研究工作，并展望大模型时代背景下人智协同计算的发展趋势。

嘉宾简介：

卢暾，复旦大学计算机科学技术学院教授、博导、副院长，上海市数据科学重点实验室副主任，复旦大学社会计算研究中心主任，美国卡耐基梅隆大学（CMU）访问学者。现为中国计算机学会杰出会员、协同计算专委秘书长，上海市计算机学会协同信息服务专委会副主任。研究方向为CSCW与社会计算、人智协同与交互、大模型智能体模拟推演、领域大模型与应用、群智协同与系统、数字社会智能治理等。作为项目负责人承担多项自然科学基金项目、科技部重点研发计划课题、863课题和上海市项目。研究成果发表在UbiComp、CSCW、CHI、NeurIPS、WWW、SIGIR、IEEE TKDE、ACM TOIS等领域权威会议和期刊上，获得过包括CSCW’15和CSCW’18在内的最佳论文（提名）奖5次。常规担任CCF A类会议CSCW、CHI等的AC，担任多个国内外知名学术会议的程序委员会（共同）主席，以及多个国内外学术期刊的副主编和编委。

报告题目：大模型与流程管理

报告摘要：流程管理是用来协调具有多个步骤的工作的技术，它被广泛应用于办公、生产、医疗乃至于数据的智能分析。流程管理涉及到对流程建模、流程执行和流程监控。大模型技术为流程管理带来了新的技术机遇。本报告将介绍流程管理的概念，通过实际案例展示如何利用大模型技术对流程管理的各个环节提供有效支持。

嘉宾简介

曹健，上海交通大学长聘教授、博导，主要研究方向为智能数据分析，协同信息系统，网络与服务计算、分布式人工智能。主持多项国家重点研发计划课题、国家自然科学基金课题，上海市科委重点项目。获得省部级科技进步特等、一等、二等等各类科技奖项9项，入选教育部新世纪优秀人才资助计划。在国内外发表论文300多篇。目前为IEEE高级会员，中国计算机学会杰出会员。担任上海市计算机学会协同与信息服务专委会主任，上海市人工智能学会可信人工智能系统专委会副主任，中国计算机学会协同计算专委会常务委员。

报告题目：社会博弈角色协同及其群智指派

报告摘要：移动互联网有效汇聚群体智慧，群智涌现对社会博弈多方及其个体间彼此利益、策略和行动选择带来重大正面和负面激励。大量微观个体的自主行为涌现为宏观群体的复杂智能，智猪博弈与囚徒困境为代表的零和与非零和社会博弈混杂，动态信息差与频繁冲突极易导致社会效益与协同效应急剧下降，对公共管理、社会治理等领域造成极大影响。面对分布式、自组织的大规模社会博弈，本报告以角色协同与群组角色多对多指派为切入，以广东工业大学高考招生为例，对社会系统博弈中的协同优化问题进行研究，分析公共资源的分配与优化，探讨群智涌现下社会博弈问题的解

嘉宾简介

刘冬宁博士、教授、博士生导师，中国计算机学会（CCF）杰出会员，CCF协同计算专委常务委员、CCF物联网专委执委、CCF教育专委执委；IEEE Senior Member，IEEE SMC Magazine副主编、IEEE分布式智能系统执委会技术执委（TC Member）；ACM广州秘书长；广东工业大学教务处副处长、计算机学院副院长。主要研究领域为协同计算与社会计算、工业软件与系统工程，曾于2013年底提出极小子结构逻辑系统破解了1973年提出的时态查询线性时间复杂度问题、于2015年底使用带回溯的Kuhn-Munkres算法破解了1955年提出的匈牙利算法多对多最优指派问题。“吴文俊人工智能科学技术奖”会评专家。主持国家重点研发计划课题、国家自然科学基金项目、省市科技计划多项。在IEEE Trans.，计算机学报、软件学报等SCI索引源与核心期刊发表论文逾110篇。

报告题目：面向少量中医药样本的AIDD方法研究及应用

报告摘要：人工智能辅助药物发现(AIDD)为药物研发带来了革命性变革。中医药为现代药物开发提供了丰富的类药资源。本研究首先构建了免费且标准化的中医药数据库TCMBank，包含9191种草药、61,966个不重复的成分、15,179个基因靶标、32,529种疾病以及它们之间的关系。然后针对中医药虚拟筛选中AIDD的少量样本和域偏移问题，提出一系列分子表征模型，包括基于深度上下文感知的自监督学习模型、基于元学习的图注意网络和跨域元学习基准。最后阐述了少量样本下中医药虚拟筛选方法的应用实践，并通过体外湿实验验证了AIDD方法的正确性。

嘉宾简介：

吕秋杰，副研究员（郑州大学 计算机与人工智能学院、软件学院），长期致力于小样本学习、生物信息等领域的研究工作，在IEEE TNNLS、STTT、JCTC、Chem Sci、Neural Networks、ESWA等学术期刊发表论文20余篇，研究成果荣获2024年 IEEE HITC 杰出博士论文奖、2024年深圳市科协第四届优秀科技学术论文、2023年中国中药领域十大医学研究。主持或参与多项国家自然科学基金，河南省自然科学基金项目，担任CCF TCCC执行委员。联系方式：lvqiujie@zzu.edu.cn。

报告题目：深度神经网络模型加速方法

报告摘要：去除深度神经网络模型中的冗余参数和计算可以有效降低模型的存储空间，加快模型的训练和推理速度，节省模型运行过程中的能源消耗。此外，对深度神经网络模型进行简化可以使得高性能的网络模型部署到资源受限的边缘设备上，提高端测设备的智能程度。

嘉宾简介：

刘德彬，郑州大学副研究员，主要从事神经网络模型架构设计、网络模型压缩与加速、边缘计算、3D点云生成、计算机视觉方面研究，在IEEE TPAMI(CCF A, 人工智能国际顶级期刊)、IEEE TIP（CCF A，图像处理国际顶级期刊）、IEEE TIFS（CCF A）、IEEE TPDS（CCF A，并行分布式计算国际顶级期刊）、ICME（CCF B,获得最佳论文提名）、TITS（CCF B,智能交通领域国际顶级期刊）、ACM TOMM（CCF B，多模态数据领域国际顶级期刊）发表20多篇期刊会议论文，获得2024 IEEE TCSC杰出博士论文奖，并多次获得国际会议最佳领导奖项。在模型部署方面，将自己设计的轻量化模型部署到边缘盒子，实现32路摄像头多目标多功能检测，并已经落地应用，在江苏无锡工地、南通厂房和南非工地进行部署与应用。

报告题目：面向心电个体差异性的深度学习辅助诊断算法研究

报告简介：由于心电图在心血管疾病检查方面有着不可替代的作用，因此利用计算机辅助诊断ECG是医疗界和学术界重点关注的话题之一。近些年，随着人工智能技术的发展，许多ECG辅助诊断算法不断问世。然而，由于患者间个体差异性的影响以及现实中复杂多变的应用场景需求，这些算法仍存在一定限制。因此，如何研究并借助深度学习、迁移学习、主动学习及联邦学习等人工智能算法，构建更安全、高效且可扩展的心电智能诊断系统，进一步提升ECG辅助诊断算法的可靠性和普适性，成为当前研究的关键问题。

讲者简介：

何紫阳，男，博士，郑州大学网络空间安全学院副研究员。郑州大学计算机与人工智能学院、软件学院博士后。河南省2024年度“中原英才计划”—中原青年拔尖人才（中原青年博士后创新人才）。2023年6月毕业于武汉大学计算机学院，获得计算机科学与技术博士学位。研究方向包括深度学习，迁移学习，联邦学习，医疗信号分析。发表SCI论文及会议论文十余篇，授权国家发明专利4项。主持并参与中国博士后科学基金第75批面上项目、国家自然科学基金项目、湖北省重大专项、河南省高等学校重点科研项目等。

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