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CCF-騰訊犀牛鳥基金線上學術報告—大數據空間下的圖性能度量與評估

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發表于 2019-6-13 19:42:02 | 只看該作者 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式
生活圈制作
設立CCF-騰訊犀牛鳥基金線上學術報告交流活動,其主要目的是為參與基金項目的青年學者、企業研發專家及項目相關的研究型人才提供一個廣泛而專業的學術交流平臺。

項目組將定期邀請學界學者與企業研發專家舉行在線或線下學術研討會,討論專項研究課題,分享最新的研究及實踐成果。

基金期待大家在這個平臺上自由地進行分享,理性地進行討論,從而碰撞出更為閃耀的學術火花。通過豐富的學術與思想交流,基金期待更好地助力參與者在產學研合作過程中拓寬學術視野,提升實踐能力,為科技自主研發的探索和創新儲備能量。

報告時間:2019年6月19日20:00-21:30
(因特殊原因,本次報告臨時調整到周三)
報告形式:QQ群線上直播
(報名形式參見下文)

分享主題一
知識亦有結構——學術大數據空間中的
知識發現與知識度量
嘉賓介紹



傅洛伊 上海交通大學

博士,上海交通大學特別副研究員,博士生導師,國家優秀青年基金獲得者,ACM中國優秀博士學位論文獲得者;獲上海市技術發明獎二等獎,相關成果入選上海市科委“優秀學術帶頭人計劃項目”;發表IEEE期刊論文33篇,CCF A類論文30篇,代表性一作論文10篇,含在IEEE/ACM Trans. On Netw. 主要從事網絡多播性能分祈、社交物聯網、大數據、隨機圖與算法等方面的研究工作;擔任國際頂級學術會議IEEE INFOCOM, ACM MobiHoc的TPC成員;擔任多個重要囯際學術期刊和會議的評審;先后承擔及參與國家自然科學基金、科技部重點研發計劃等多個項目;單篇最高引用次數239。


分享內容介紹:
長期以來,人類對于知識的認知始終流于表面,缺乏有效的、可解釋的度量方法。以學術大數據領域為例,盡管近年來學術數據庫的不斷完善豐富了對學術網絡的研究,但如何對學術實體進行知識感知與測度始終未得到有效解答。知識本身作為抽象的、哲學般存在的概念,其所依賴的大數據實體間其實蘊含著豐富的內在結構特征。事實上,這種結構本身對于知識的解釋有著深刻而復雜的意義,但從未被充分挖掘。有鑒于此,我們相繼從定性和定量兩個角度出發,首次對知識載體之間形成的復雜結構進行了抽取和度量。首先,從定性角度上,我們創新性地提出了“領域脈絡樹”的概念,設計了相應的脈絡樹提取算法有效抽取出不同學術領域的主干結構,揭示出學術網絡的主線發展脈絡,并依據其性質的不同,分別定性歸納不同類別發展脈絡的獨特性質,分析其背后成因;繼而,從定量角度上,我們基于所抽取的脈絡樹,首次引入了“知識熵”的概念來度量脈絡樹中的節點學術價值,并給出了知識熵的計算方法,將其擴展到了互知識熵和條件知識熵等內容。在此基礎上,我們將文章的影響力和知識量分別以“樹熵”和“點熵”的形式加以量化,定量地刻畫學術網絡中學術實體的知識量,為知識這一抽象概念提供了基于結構的有效度量方式。上述機理和方法進一步應用在12個代表性學術文章、3篇經典學術專著以及nature、science刊物發表文章及其引文所分別構成的學術網絡星云圖中。實驗結果驗證了我們所設計的脈絡樹提取算法與知識熵計算對于任意學術領域知識量化的通用性,并幫助我們揭開了不同領域中的各類有趣現象。

分享主題二
Alchemy:一個新的評估圖網絡性能的數據庫
嘉賓介紹





陳廣勇 騰訊量子實驗室

騰訊量子實驗室高級研究員。2012年本科畢業于南京大學,2016年于香港中文大學獲得博士學位,之后在香港中文大學繼續從事博士后研究。2018年初加入騰訊量子實驗室,負責人工智能基礎研究及其在量子領域的應用。目前已經在多個國際知名期刊與雜志發表多篇工作,包括ICML、CVPR、ICCV、TPAMI、TKDD等。

分享內容介紹:

計算機輔助藥物設計(CADD)已經被廣泛用來加速制藥流程,近年來由于實驗數據的積累以及AI算法的迅猛發展,AI輔助藥物設計(AADD)受到了研究人員越來越多的關注。不過這一領域的發展也面臨著問題,即實驗數據通常包含大量的噪聲,以及由于版權保護,實驗數據無法開放共享,這些問題都大大的制約了相關AI算法的評估與發展。本次分享將介紹量子實驗室在這一問題上的嘗試。基于第一性原理,研究人員使用量子模擬的方法計算海量分子的量子力學性質,包括分子偶極矩、自由能、熱容量、焓、極化性等。通過部署PySCF,研究人員可以得到分子高質量的量子力學性質。與傳統的量子力學分子數據庫相比,該數據庫中的分子含有的原子數目更多,種類更豐富,并且量子力學的性質更精確。為了鼓勵AI學界對制藥問題、非結構化數據問題的關注,前段時間量子實驗室也聯合多個高校組織發起Alchemy競賽。

加入方式:
掃描下方二維碼或搜索群號607259978
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