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CNCC丨直击十位国家奖、CCF科学技术奖得主现场展示,什么样的项目才能获得顶级奖项“青睐”?

2017-11-01 09:20:52 中科院计算所福州分所 阅读

AI 科技评论按:由中国计算机学会(CCF)主办,福州市人民政府、福州大学承办,福建师范大学、福建工程学院协办的 2017 中国计算机大会(CNCC2017)于 10.26—10.28 日在福州·海峡国际会展中心举办。雷锋网作为独家战略合作媒体对大会内容进行了全程覆盖和报道。

在诸多分论坛和活动中,最受瞩目的议程之一莫过于 10 27 日下午举办的 2016 国家奖与 2017 CCF 科学技术奖成果交流会了。交流会协调人中科院计算所的董慧高级工程师表示,很多科研人员存在这样的困惑,成果很好,但是不知道如何申报合适的科技奖励,在对成果的总结提炼、凝练中是否有技巧?针对这些困惑,她在组织此次交流会中进行了有针对性的安排。邀请到 2016 年国家奖获奖项目以及 2017 CCF 科学技术奖获奖项目代表所在团队核心人员进行项目介绍,并与听众进行充分交流。

交流会由董慧博士主持,在交流会开始之际,会议主席、CCF副理事长孙凝晖研究员及 CCF 秘书长杜子德研究员做了嘉宾致辞。美国工程院院士丛京生教授、CCF前理事长郑纬民教授、360 副总裁谭晓生等也来到了现场。

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2016 国家奖成果特邀报告

自然科学二等奖获得者中科院数学院吕金虎研究员;技术发明二等奖获得者,清华大学徐恪教授、北京航空航天大学吕卫锋教授分别作了特邀报告。

基于复杂动态网络的同步、控制与识别理论与方法,吕金虎研究员针对如何精确刻画复杂网络的同步能力,以及如何给出时变网络同步的基本判别做出了相关探索;通过解决少部分关键节点的相互耦合,实现对复杂网络的有效牵引控制;并基于网络规模及结构的复杂性,实现对复杂动态网络的识别。

针对如何支持服务创新的可扩展路由交换关键技术、系统及产业化应用,清华大学的徐恪教授分享了可拓展性路由的开放式构件生成与自动化测试方法,项目成果目前广泛应用于华为、中兴、华三、锐捷等企业等多款路由交换产品,也建立了基于路由交换的高校实验系统。推动了开放式研发体系的初步形成。

徐恪教授认为,虽然工业界的发展非常发达,但在技术趋势的判断上,企业依然有着与高校探讨和交流的需求。另外针对一些关键技术,高校也能帮助企业建立合作并实现技术上的突破。

在特邀报告的中间环节,山东大学的陈宝权教授为现场观众做了专家分享。陈宝权教授以评审的角度出发,分享了评选过程中可能会纳入考虑的几个标准:

1. 事实性。项目所提供的数据需要保证基本的准确性和真实性。

2. 逻辑性。在评选方案的过程中,评委们会非常看重项目从立项到落地的整体逻辑是否流畅,是否有「声东击西」、「移花接木」的不合理性。

3. 故事性。在基本逻辑、事实成立的基础上,评委们再从意义、独特性和社会影响来进行评判,「有的故事可能更精彩一些」。

但在评奖的过程中,陈宝权教授也坦承这是一个「水涨船高」的关系,优秀的项目太多,很多时候也只能优中选优。此外,陈宝权教授也强调了答辩对于整个项目的重要性。

CCF 前理事长郑纬民教授也站起身来赞同陈宝权教授的观点,并提议大家要在 Panel 环节好好「刁难」获奖者们,引来现场阵阵欢笑。

2017 CCF 科学技术奖成果特邀报告

随后,会议邀请了六项2017 CCF 科学技术奖成果特邀报告。自然科学一等奖获得者代表北京邮电大学马华东教授与清华大学朱军副教授;技术发明一等奖获得者代表陈益强研究员与单羿博士;科技进步卓越奖获得者代表陈鹏总监和盛克华杰出工程师等获得者依次做了报告。

北京邮电大学马华东教授分享了他在多媒体传感网络基础理论与方法的研究。基于物联网引领信息产业革命的第三次浪潮,针对模式多样、异构性强、数据量大、计算复杂的特点,团队建立高效感知、可靠传输、时效计算的多媒体传感网络,并率先提出有向传感网概念并建立其理论基础,建立了有向感知模型,提出了有向传感网覆盖控制方法。揭示了多媒体传感网数据融合路由机理,解决了多媒体传感网传输开销和融合开销的融合优化问题。该成果突破了传统传感网在信息感知和处理能力的局限。

清华大学朱军副教授围绕《贝叶斯机器学习理论与方法》做了主题报告。概率统计是现代人工智能的重要理论基础,朱军副教授针对知识与统计融合、学习理论与假设合理性指出,如何跳出经典框架成为长期的难题。朱军副教授团队提出正则化贝叶斯理论,为贝叶斯推理提供第三维自由度,显著提升灵活性(由面到体);将20多年来长期分离的最大间隔学习和非参数化贝叶斯方法有机融合在一起,指导发展新模型和方法;提出分布式和在线的快速推理算法,应用到TB级文档,万亿级参数的大规模主题挖掘与分类等问题。朱军副教授还介绍了珠算概率编程库,有效支持大规模贝叶斯深度学习模型和应用。

中科院计算所的陈益强研究员作了基于《无障碍普适计算系统关键技术及应用》的报告。项目构建了一个无障碍普适计算平台,系统地从感知层、平台层、交互展等方面切入,突破了高鲁棒感知、自适应融合、无障碍交互等七项关键技术。推出了盲-汉转换技术、电视手语合成技术、远程沉浸呈现技术等多项应用,并推出了「一卡一图两系统」的内容。基于残疾人服务一卡通,团队融合社会服务,金融功能、业务管理和身份证明于一体,便捷残疾人在北京市区内的日常生活;借助室内外无障碍地图服务,积累大量的残疾人活动数据;此外,项目还建设了国内外首个大规模远程信息无障碍交互系统,以及全国最大规模残疾人人口基础数据库管理系统。

随后,深鉴科技的单羿博士以《稀疏化神经网络压缩与硬件加速研究》做了主题报告。在介绍深鉴科技在神经网络压缩的技术难点所做的突破外,单羿博士介绍了深鉴科技在模型开发工具——DNNDK 的工具链上的一些尝试,以解决异构环境下进行协同编译的问题。这一过程得以缩短开发者的编程周期。在处理器的设计上,深鉴科技通过并行计算和细粒度的策略,着重强调从四个维度的标准做处理器的设计。

来自腾讯的陈鹏总监针对互联网大数据实时处理与分析平台向现场观众做了细致的分享。作为一家具有万亿级别数据量的企业,陈鹏介绍了腾讯大数据的发展历程及背后的 Gaia 资源调度管理的一系列运营数据。面向自 2015 年至今进入的机器学习的时代,腾讯所具备的机器学习的能力支持十亿维度,解决超大规模数据训练效率问题。通过去中心化、扩缩容、灾备和数据分级等措施,保证腾讯在日常数据操作及特殊事件应急的系统安全性。

作为最后一位演讲嘉宾,滴滴出行杰出工程师盛克华结合公司业务,做了《基于大数据的新一代移动出行平台》的报告。基于「让出行更美好」的理念,目前滴滴的日订单超过 2500 万,超过 4.4 亿用户。结合云计算、大数据和机器学习,盛克华介绍了滴滴大脑在派单、地图、拼车等多种基于 App 业务的核心技术。

在报告结束之后,中国人民大学孟小峰教授作为 Panel 主持人,与孙凝晖研究员、李晓维研究员、刘志勇研究员与多位报告嘉宾进行了精彩的圆桌讨论,本次成果交流会圆满落下帷幕。

奖励能驱动和指导我们的工作,能够我们反思自己的工作价值何在。孙凝晖研究员首先肯定了奖励的重要性;其次,承接陈宝权教授的观念,孙凝晖研究员也同样认同,对国家做出重要贡献的研究,确实更容易获得国家级奖项的青睐。最后,企业为什么也能在这样看似学术气氛浓厚的奖项中摘得突出成绩?

孙凝晖研究员也表示,现在的互联网创业企业水平比以前高多了,解决的问题很多也都是世界性的挑战性的问题。对企业给予肯定,同样也是企业看重科研、对技术的一种嘉奖。李晓维研究员也认为,学术共同体是否能获得国家级奖项,是判断学术水平的重要标准。他表示,科研成果有一定的时效性,申报科技奖励要及时。

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会议持续了四个多小时,会场座无虚席,与会者讨论激烈,纷纷表示受益匪浅,意犹未尽。