CCF YOCSEF 大数据+人工智能创新前沿报告会

CCF YOCSEF 长沙的一个会，不是投论文的会，而是一个技术论坛之类的东西，在长沙超算中心举办，从实验室老师那得到消息后今天去听了一下，下面是简要记得一些笔记。

基于跨域大数据融合的智能交通物联网——何田

物联网： Cyber-Physical Systems Computation
城市人口比例上升
交通、电信、金融网
3steps
Urban systems

state of the art blind man & elephant

opportunity

formulation :mobility graphs

challenge

Uncertain View Incomplete

future work

cross domain CPS Challenges

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大数据生态与数据届探索——熊贇

数据能做什么：数据、信息、知识
科学实验->数据方法

用数据解决问题
解决数据的问题

有大数据:数据资产

• 如何存储
  
  • 关系数据库依然发挥重要作用
• 如何管理
  
  • 系统安全
  • 数据安全：隐私保护（差分隐私）
  • 使用安全：访问控制等等

做大数据：数据分析

什么样的数据满足指定模式
五大任务：

• 关联分析
  
  • 在许多数据中寻找关联（沃尔玛啤酒尿裤例子），
• 聚类
  
  • K-means，DBSCAN
• 分类
  
  • 在有标签数据集上训练一些模型
• 深度学习
  
  • 台湾李宏毅视频
  • TensorFlow
  • Keras
• 数据分析：人工智能
  
  • 人为引导 智在算法 工于匠心 能于数据
  • 垂直应用：地理、web流量分析、
• 数据的开放和共享
  
  • 完全公开->开放 开放权限->共享

自然界与数据界 Nature -> Data Nature

一些数据不表示任何自然界的东西如计算机病毒。
网络空间的数据呈现出自然界的特性

大数据：从数据界中获取一些信息支持决策
数据界中形成了新的部落，跨自然界疆界的。
科学问题：

数据界到底多大
数据以什么形式增长
数据在网络空间传播态势和方式是什么
人眼看见的数据界？
...

问题产生新的科学——数据科学。
内涵：
研究数据本身的规律和现象&&为科学研究提供数据方法

不是因为有大数据才有数据科学，更不是大数据科学！

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物联网与农业大数据——陈学斌

物联网关键技术

• 传感器
  
  • 低成本、环境适应性、可靠性等待
• 网络互联
  
  • 采用适于环境变化的多跳、自组织通信技术接入互联网
• 智能信息处理
  
  • 逻辑思维->形象思维乱七八糟

物联网存在问题：

• 技术标准问题
• 安全问题
• 协议问题
• IP地址问题
• 终端问题

大数据指不用随机抽样法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。

知其然不知其所以然。

4V：Value是最显著的特征，数据将成为比黄金、石油更为具有价值的战略资源。

数据安全：

• 数据主权
• 数据隐私
• 数据保护

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Data-Assisted Evolutionary Algorithms 数据辅助的演化算法

背景：电路设计问题，缺乏优化途径，每次都要用专有仿真软件
方法：演化计算。
Evolutionary Computation 演化计算

• 生成种群
• 不同演化思路有不同算法
  
  • 粒子群、蚁群、遗传等等

其他背景，各种优化问题。
方法迭代此处可控。

当前比较火的演化算法

粒子群算法Particle Swarm Optimization(1995)

模仿飞鸟觅食的途径

遇到挑战：缺乏明确的优化模型，
需要不断的评价过程，比较耗时。
大规模计算消耗。
不确定性、动态性。

数据辅助的演化计算：
1.Estimation of Distribution Algorithm 评价模型
2.Surrogate Models for Evolutionary Algorithm 代理模型
3.Parameter/strategy adaptation strategy 参数迭代
4.Dimension grouping in large-scale Optimization

复杂问题的解决技术
Niching

分布估计算法

蚁群算法Ant Colony Optimization（ACO，1996）

把蚁群算法信息素的释放过程理解为一种概率分布。

案例：保险购买的组合投资优化。

路径规划问题，经典的NP问题。