CCF龙星计划发布，国际名校名家研究生课程国内暑期面授

CCF龙星计划，是中国计算机学会主办，不定期邀请在美国学术界已有一定成就的华人华侨，回国就某一领域系统地讲授一门美国研究生课程（每门课程15-30课时），同时就所讲课程的学术问题与国内相关领域研究人员共同探讨的系列活动。

CCF龙星计划，是中国计算机学会主办，不定期邀请在美国学术界已有一定成就的华人华侨，回国就某一领域系统地讲授一门美国研究生课程（每门课程15-30课时），同时就所讲课程的学术问题与国内相关领域研究人员共同探讨的系列活动。

2019年CCF龙星计划讲师已筛选完毕，共5门课程集中于暑期举办，课程将于6月24日开讲，一起来了解一下吧。

2019年CCF龙星计划第一期特邀讲师：

杨子江 教授   

美国西密西根大学

个人简介：杨子江教授分别从中国科学技术大学，美国赖斯大学(Rice University)及宾夕法尼亚大学(University of Pennsylvania)获得学士，硕士及博士学位。现为美国西密西根大学教授，曾供职于NEC美国研究院。主要研究领域为形式化验证及软件测试。获得2018 ACM SIGSOFT Distinguished Paper Award, 2018 Google Engagement, 2015 CEAS outstanding researcher award, 2010 PADTAD best paper award, 2008 ACM TODAES best paper award and the 2008 CEAS outstanding new researcher award等奖项。担任中美科学基金评委，美国能源部小企业基金评委，2019年IEEE软件测试验证会议主席等职。杨子江教授亦为深信科创信息技术有限公司创始人。

课程名称：逻辑与形式化方法

授课时间：8月7-9日

授课地点：上海·上海科技大学

 

课程计划：

导论 时序逻辑 验证模型	8月7日上午
Explicit-State模型验证 偏序约减 Binary Decision  Diagrams	8月7日下午
基于BDD的模型验证 SAT求解 基于SAT的模型验证	8月8日上午
SMT求解 Abstraction  Refinement 验证Procedural 程序	8月8日下午
验证并发程序 结合验证与测试 安全协议验证	8月9日上午
验证工业界应用 Probabilistic,  Hybrid, 及 Real-Time系统验证	8月9日下午

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2019年CCF龙星计划第二期特邀讲师：

徐鹰 教授 

美国佐治亚大学

个人简介：徐鹰教授分别于1982年、1985年在吉林大学计算机系获学士学位和硕士学位，1991年在美国科罗拉多大学获博士学位。曾任美国橡树岭国家实验室生命科学、计算机科学与数学分部资深科学家（1993-2003），美国佐治亚大学生物信息研究所首任所长（2004-2011）。现任美国佐治亚大学“校董事会及佐治亚科学协会著名学者”讲座教授、美国科学促进会会士（AAAS Fellow）。

徐鹰教授为国际著名计算生物学家、生物信息学专家，长期致力于癌症生物信息学、微生物信息学和结构生物信息学等相关领域的研究。累计发表300多篇学术论文、出版5部专著，引文超过1万篇。

课程名称：生物信息学

授课时间：6月24-28日

授课地点：长春·吉林大学

课程计划：

肿瘤系统生物学入门	肿瘤研究简介、肿瘤hallmarks、肿瘤代谢、肿瘤组学数据、基本分析方法。	6月24日
肿瘤进化环境	慢性发炎、缺氧、氧化压力、铁代谢异常、酸碱平衡压力、进化模型、及表观水平的调控机理。	6月25日
肿瘤进化驱动力	芬顿反应、肿瘤代谢重编程、重编程的次级效应。	6月26日
肿瘤转移及转移后肿瘤生物学	不同的进化压力	6月27日
肿瘤系统生物学研究案例	肿瘤数据解释、基因突变功能预测、系统水平的分析。	6月28日

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2019年CCF龙星计划第三期特邀讲师：

高晶 副教授

美国纽约州立大学布法罗分校

个人简介：高晶博士，现任美国纽约州立大学布法罗分校计算机科学与工程系副教授。哈尔滨工业大学计算机系本科和硕士，伊利诺伊大学香槟分校计算机系博士。主要研究方向是数据挖掘、信息融合、信息可信度分析、社交媒体数据分析和知识图谱。发表了150多篇会议和期刊论文。

担任ACM KDD和CIKM会议的Senior PC和ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology的期刊编辑。曾获得美国自然科学基金杰出青年奖和IBM教师奖。

课程名称：数据挖掘

授课时间：7月15-19日

授课地点：哈尔滨·哈尔滨工程大学

课程计划：

数据和数据预处理	数据类型 数据预处理 数据降维	7月15日
关联分析	频繁集挖掘 关联规则挖掘	7月16日
聚类分析	分散性聚类 结构性聚类 基于密度的聚类 谱聚类	7月17日
分类算法	决策树 贝叶斯分类 K-近邻 基于规则的分类 支持向量机 集成学习	7月18日
异常检测	基于统计的方法 基于密度的方法 基于聚类的方法	7月19日
其它	网页排名算法 推荐系统

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2019年CCF龙星计划第四期特邀讲师：

Sachin S. Sapatnekar 

美国明尼苏达大学教授

个人简介：Sachin S. Sapatnekar教授于印度理工学院（孟买）获得学士学位，于美国雪城大学获得硕士学位，于美国伊利诺伊大学香槟分校获得博士学位。1992-1997年间，担任美国爱荷华大学电子与计算机工程系教授。从1997年至今，任美国明尼苏达大学McKnight讲席教授和电子与计算机工程系主任。他在集成电路设计自动化领域著述颇丰，编纂出版了8本学术著作并发表众多学术会议/期刊论文。Sapatnekar教授曾担任包括国际设计自动化大会（DAC）、国际物理设计研讨会（ISPD）等顶尖学术会议的大会主席和技术委员会主席。

他还曾担任IEEE Transactions on Computer-Aided Design, IEEE Design & Test, IEEE Transactions on VLSI Systems以及IEEE Transactions on Circcuits and Systems II的主编。并获得过美国国家自然科学基金CAREER奖，6篇会议最佳论文奖和1篇最佳海报奖，以及美国半导体研究联盟（SRC）杰出技术贡献奖。

课程名称：集成电路设计自动化技术基础

授课时间：8月5-9日

授课地点：成都·电子科技大学

课程计划：

August 5	Introduction  and Motivation
Hour 1	Background, EDA industry challenges
Hour 2	Basics of algorithms (heuristic algorithms, divide and conquer,linear programming,etc.)and time complexity
Hour 3
Hour 4	Graph traversals: DFS and BFS, application to maze routing
Hour 5	Graph traversals: Topological search: application to static timing analysis
August 6	Physical  design
Hour 1	Partitioning: Kernighan-Lin and Fidduccia-Mattheyses algorithms
Hour 2
Hour 3	Floorplanning: slicing floorplans and sequence pairs
Hour 4
Hour 5	Placement:Simulated annealing,  Partitioning-based
August 7	Physical  design
Hour 1	Placement: Analytic placement
Hour 2	Global routing: Steiner tree construction
Hour 3
Hour 4	Global routing: Simultaneous routing,congestion estimation, machine learning methods
Hour 5
August 8	Physical design considering aging and reliability
Hour 1	Manufacturing variations and their impact,design rule check
Hour 2	Thermal analysis, power delivery network analysis
Hour 3
Hour 4	Runtime variations and their impact (Voltage, temperature, aging) Aging and reliability
Hour 5
August 9	Machine Learning Applications in EDA
Hour 1	Introduction to ML and Role of machine learning in EDA
Hour 2	Static timing analysis,  Timing analysis under variations: corners, statistical analysis, using ML for better STA,
Hour 3
Hour 4	Lithography, multiple patterning, ML methods; Conclusion

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2019年CCF龙星计划第五期特邀讲师：

张晓东 教授

美国俄亥俄州立大学

个人简介：张晓东教授现为美国俄亥俄州立大学的 Robert M. Critchfield讲席教授，ACM Fellow、IEEE Fellow，研究方向是计算机和分布式系统中的数据管理。他的一些核心算法和系统设计已被广泛应用到商业处理器, 以及主要操作系统、数据库系统和大型的分布式系统中，有效地优化或更新了通用计算系统中的一些关键技术。张晓东教授在北京工业大学获电气工程学士学位，在美国科罗拉多大学波德分校获计算机科学博士学位，并获得该校2011年度工程与应用科学的杰出校友奖。他还获得2010年中国计算机学会海外杰出贡献奖和2015年中国计算机学会杰出服务奖。为了表彰他在俄亥俄州立大学长期担任计算机科学及工程系主任所做的贡献，2018年他获得了美国路创基金会 (Lutron Foundation) 授予的杰出教育领导奖。

课程名称：大规模的数据并行处理系统

授课时间：7月22-26日

授课地点：深圳·鹏城实验室

课程计划：

导论	（1） 计算机系统中的供求平衡 （2） 一个大数据访问行为的分布模型	July  23
MapReduce以及数据处理	（1） 基本结构和Hadoop的开源实现 （2） Hive: 在Hadoop上的数据仓库 （3） YSmart: 优化Hadoop的数据处理
大数据对通用的数据结构的挑战	（1） B+-Tree: 快读慢写 （2） LSM-Tree: 快写慢读 （3） 快写快读的数据结构在那儿呢？	July  24
大数据在分布式系统上的存储结构	（1）  RCFile （或ORC）: 设计与实现 （2） 存储结构中优化问题 （3）  RCFile （或ORC）的应用范围
固态闪存系统(Solid State Device  Flash Memory)	（1） SSD Flash Memory的结构和性能 （2） SSD的并行性和它在整个存储系统中的作用 （3） Hystor: 一个通用的混合型SSD的存储系统 （4） hStorage-DB: 一个为数据库服务的混合型SSD的存储系统	July  25
数据处理中的并发控制 (Concurrency  Control)	（1） “乐观控制“(OCC)在大数据分析中的弊端 （2） 平衡的控制方法 （即不乐观也不悲观）在哪儿里？	July  26
计算机学者发表论文之目的与追求

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