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1946伟德网页版:微软亚洲研究院带来 3 场重要讲座

2011.11.29

微软亚洲研究院 12 月 1 日到1946伟德网页版访问,期间安排 3 场讲座。
时间:12 月 1 日 15:30
地点:张江校区行政楼 106 报告厅

题目:知识库和人工智能的新时代
摘要:Integrating, representing, and reasoning over human knowledge is a computational grand challenge for the 21st century. In this talk, I will discuss recent progresses toward using knowledge to enable machines to understand human language. Much interest has been devoted to building universal ontologies, either automatically constructed or built by community effort, but these have limited scope. For example, Freebase, the best-known community-built taxonomy, contains approximately 1,500 concepts, a far cry from covering everything that exists. We build is a universal, probabilistic taxonomy more comprehensive than any current taxonomy. It contains more than 2 million concepts, harnessed automatically from a corpus of 1.68 billion web pages and two years’ worth of search-log data, and it enables probabilistic understanding of text in natural languages.
简历:王海勋,微软亚洲研究院高级研究员。加州大学洛杉矶分校计算机科学博士,上海交通大学计算机科学学士、硕士。2000 年加入 IBM 美国研究院, 2009 年加入微软亚洲研究院。主要研究方向包括数据库系统,数据库查询语言设计,数据挖掘,图数据库系统和算法,知识库。IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 编委,Knowledge and Information Systems 编委,Journal of Computer Science and Technology 编委。最近担任 CIKM 2012, WAIM 2011, ICMLA 2011 程序委员会主席。



 

题目:云幕后的故事-计算机系统研究的魅力
摘要:日新月异的应用创新给我们带来了搜索,社交网络,云计算,和移动互联网。这些应用不仅潜移默化的影响和改变着我们的生活,也对计算机系统研究带来了前所未有的机遇和挑战。微软亚洲研究院系统研究重点在于这些应用背后的大规模分布式系统,注重原理和实践的结合,并推动系统和数据库,程序语言,软件验证等其它计算机领域的融合。在讲座中,我将结合系统研究组所取得的研究和应用成果,展示计算机系统研究在云计算时代的魅力。
简历:周礼栋,微软亚洲研究院高级研究员,主管系统研究的主任研究员。康奈尔大学计算机科学博士,1946伟德网页版计算机科学学士。毕业后加入微软美国硅谷研究院,2008 年转入微软亚洲研究院。主要研究方向包括大规模分布式系统理论和设计,海量存储系统,操作系统,系统安全性和可靠性,和无线移动网络。ACM Transactions on Storage 的编委,OSDI 2012/2010, SOSP 2011, PODC 2006,和 DISC 2009 等国际会议程序委员会成员。

 

题目:在线社交网络研究的机遇和挑战:对社会影响力传播模型和影响力最大化的研究
摘要:在线社交网络的大规模普及应用,对研究社交网络及更广泛的复杂网络提供了崭新的机遇。我们可以收集到大量真实数据来研究人与人之间社交联系的特性,社交网络的形成和演变,影响力在社交网络中的传播等等。这些研究一方面可以让社会学家,经济学家大大加深对人与人之间社会关系的理解和认识,另一方面也给企业家,市场学家提供了利用社交网络提高企业效益和影响力的依据和方法,最终也使得在线社交网络更好的为大众服务。但以在线社交网络为背景的研究也面临新的挑战,如大规模网络数据存储和处理,从大量噪声数据中抽取有用信息,大规模网络形成和演变的建模,大规模网络的高速算法设计等,需要很多有各方面背景的研究人员来共同参与研究。
简历:陈卫,清华大学学士和硕士,康奈尔大学计算机系博士,微软亚洲研究院主管研究员,负责研究院理论组的工作。主要研究方向包括社交网络算法和数据挖掘,网络博弈论和经济学,分布式计算,容错和可靠系统等。他在容错计算方面的开创性工作----故障检测器服务质量的研究(On the quality of service of failure detectors)荣获 2000 William C. Carter Award. 他与合作者在社交网络社区检测方面的工作获得 2010 EMCL PKDD 最佳学生论文奖。

 

 

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