爱思唯尔云论坛：疫情挑战下的大数据与人工智能研究

2020 注定是不寻常的一年，新冠肺炎疫情在全球多点暴发并迅速蔓延，给社会带来巨大影响的同时，也为大数据与人工智能研究者带来新的挑战。值此疫情之际，由爱思唯尔旗下大数据期刊 Big Data Research 发起的「 爱思唯尔云论坛：疫情挑战下的大数据与人工智能研究 」将于 4 月 18 日在线举办。

本次论坛邀请多名来自学术界和工业界的学者分享他们近期的最新研究工作。其中包括来自阿里巴巴华先胜副总裁的 达摩院新冠肺炎 AI 技术服务及应用 ，来自美国伊利诺伊大学芝加哥分校杰出教授刘兵老师的 新冠病毒全基因组相似性和进化分析 ，来自清华大学唐杰教授的 基于知识的全球新冠疫情风险评估和复工辅助决策系统 ，来自浙江大学陈为教授的 疫情大数据可视化 ，来自上海交通大学计算机科学与工程系高晓沨教授的 基于数据建模的疫情传播分析 ，来自同济大学王昊奋研究员的新冠开放知识图谱，来自爱思唯尔王巍博士的 科研信息大数据实时支撑疫情分析 以及出版人李季萌的 Big Data Research 助力大数据时代的科研合作与交流 等多个精彩主题报告。

直播时间和观看方式

论坛组织

演讲嘉宾介绍

演讲嘉宾一

个人简介： 华先胜，现任阿里巴巴集团副总裁/高级研究员、达摩院人工智能中心及城市大脑实验室主任。 华博士是美国电气与电子工程师协会会士（IEEE Fellow），美国计算机协会杰出科学家（ACM Distinguished Scientist）； 2008 年获 MIT 技术评论「全球 35 个 35 岁以下杰出青年创新者」称号（TR35）。 1996 年和 2001 年毕业于北京大学数学学院，分别获学士和博士学位； 之后分别工作于微软亚洲研究院，微软美国必应搜索引擎，以及微软美国研究院，从事多媒体、计算机视觉和机器学习方面的研发工作。 2015 年 4 月加入阿里巴巴，负责云上视觉智能计算的技术研发。 在国际主流会议和期刊上发表论文 200 余篇，拥有授权专利 60 余项。 华博士将担任多媒体智能领域顶级国际学术会议 ACM Multimedia 2020 年大会主席。

演讲主题： 达摩院新冠肺炎 AI 技术服务及应用

介绍达摩院在疫情期间利用视觉 AI、大数据、自然语言处理、基因等核心技术快速研发针对新冠病毒感染诊断、基因分析、蛋白分析、疫情预测、跨语言交流及机器自动问答方面的能力，并快速部署为可规模化服务的经验。

演讲嘉宾二

个人简介： 刘兵教授现为北京大学的讲席教授 (目前从美国伊利诺伊大学芝加哥分校 (UIC) 休假-UIC 杰出教授)，他在数据挖掘和情感分析领域做出许多开创性的贡献，主要研究领域包括： 数据挖掘、情感分析、终身机器学习和自然语言处理。 他获得 2018 ACM SIGKDD 创新奖，为 ACM Fellow、AAAI Fellow 和 IEEE Fellow。

演讲主题： 全基因组相似性和进化分析： 探究新冠病毒起源

我们收集了 377 个公开发布的 COVID-19 病毒、先前已知的 4 种引起流感的冠状病毒以及其他 7 种致命性病毒的全基因组序列。然后利用我们最新研发的大序列数据分析工具 I-MLCS、现有的 MEGA 6.0 系统和聚类算法，对来自 21 个不同国家的 COVID-19 病毒序列以及 COVID-19 病毒与其相关病毒的相似性和进化关系进行了计算分析。分析结果可能会对相关领域专家找到病毒的源头、疫苗及治疗药物的研发等有所帮助。

演讲嘉宾三

个人简介： 唐杰，清华大学计算机系教授、系副主任，获杰青。 研究兴趣包括： 认知图谱、数据挖掘、社交网络和机器学习。 发表论文 300 余篇，引用 14000 余次。 主持研发了研究者社会网络挖掘系统 AMiner，吸引全球 220 个国家/地区 1000 多万独立 IP 访问。 担任国际期刊 IEEE T. on Big Data、ai open 的主编、ACM TKDD 的执行主编以及国际会议 CIKM』16、WSDM』15 的 PC Chair、KDD』18 大会副主席。 作为第一完成人获北京市科技进步一等奖、中国人工智能学会科技进步一等奖、KDD 杰出贡献奖。

演讲主题： 清华大学知识疫图

知识疫图-全球新冠疫情智能驾驶舱（COVID-19 Graph - Knowledge Dashboard）是一个基于知识的全球新冠疫情风险评估和复工辅助决策系统，提供基于知识驱动以及全球疫情统计数据和预测模型对世界各地的疫情发展及风险状况进行量化评估和预测（Forecasting）；并跟踪（Tracing）最新各方面疫情进展，包括科学研究、政府动态和社会舆论等各方面；面向地区、机构和个体提供复工复产（Recovering）各方面的辅助决策支持，包括地区疫情风险评估、政府政策推荐、个人生理和心理健康自测评估等。

演讲嘉宾四

个人简介： 陈为，浙江大学 CAD&CG 国家重点实验室副主任，教授，十三五国家重点研发专项「云计算与大数据」专家组成员，入选国家万人计划（创新领军），中国计算机学会 CAD&CG 专委会秘书长。 承担国家自然科学基金重点、优青等项目十余项。 研究兴趣是数据可视分析和人机融合智能。 任 5 个国际期刊、5 个国内期刊编委，任国际学术会议主席 10 余次。 出版著作 6 部，发表本领域国际顶级期刊和会议上发表论文 60 余篇，获省部级科技奖励 3 次。

演讲主题： 疫情大数据可视化

大数据可视化的基本概念以及国内外新冠病毒疫情可视化的代表作品分享。

演讲嘉宾五

个人简介： 高晓沨，上海交通大学计算机科学与工程系教授，美国德克萨斯大学达拉斯分校博士，研究方向： 数据工程、网络优化等。 近年来发表中国计算机学会（CCF）推荐期刊会议论文 130 余篇，包括 TON、TMC、JSAC、TKDE、TPDS、TC 等期刊，以及 WWW、NeurIPS、SIGKDD、INFOCOM、IJCAI 等国际会议。 担任中国计算机学会中国数据库专委会委员、分布式计算与系统专委会委员、大数据专家专委会通讯委员。 曾七次获得国际学术会议最优论文奖，指导学生参加建模竞赛，2017 年因打破美国大学生数学与交叉学科建模竞赛 33 年来的历史记录而荣获「Doug Faires 终身成就与特别贡献奖」，2018 年在全国大学生数学建模竞赛中斩获本科组最高奖项「高教社杯」（1/38573，概率： 0.0026%）。

演讲主题： 基于数据建模的疫情传播分析

对于流行病毒的传播进行准确、有效的预测分析，是疫情科学防控的重要一环。如何分析病毒传播的内在特征、如何结合重要因素，如检疫的有效性和返工返学人潮流动的影响、如何把感染者个体传播行为与大规模疫情扩散传播有机结合都是精准预测的关键因素。本报告将结合社交大数据传播特性对本次疫情构建数据模型并预测分析，并介绍上海交通大学数学建模队的相关模型设计，希望研究各种措施对控制疫情的效用，从而辅助政策决策，为有关部门提供支持。

演讲嘉宾六

个人简介： 王昊奋，同济大学百人计划，特聘研究员，CCF YOCSEF 上海优秀 AC，上海市优秀博士。 长期在一线人工智能公司担任 CTO 之职，拥有前沿科技视野及丰富的研发管理经验，荣获徐汇区学科带头人人才计划。 他是全球最大的中文开放知识图谱联盟 OpenKG 发起人之一。 他负责参与多项省部级 AI 相关项目，发表 90 余篇 AI 领域高水平论文，被引用次数达到 2000 余次，H-index 达到 21，并受邀在自然语言处理国内顶级会议 NLPCC 多次担任知识图谱方向主席。

他构建了全球首个可交互养成的虚拟偶像—「琥珀·虚颜」；所构建的智能客服机器人已累计服务用户超过 10 亿人次，并成功入选中国人工智能产业发展联盟最佳 AI 应用案例。在众多国内外知名竞赛中获第一名的好成绩。目前，他担任中国计算机学会理事、术语工委主任；中国中文信息学会语言与知识计算专委会副秘书长、上海交通大学 AI 校友会秘书长等社会职位。

演讲主题： 新冠开放知识图谱

随着关于新型冠状病毒病毒疫情的不断发展，有关疫情的各类信息也在持续更新。OpenKG 紧随疫情发展，陆续发布了包括百科、科研、健康、临床、流行病学、事件、人物、防控等在内的新冠知识图谱开放数据集（简称新冠开放图谱）。在本次报告中，我将代表 OpenKG 向大家分享各种新冠知识图谱的构建流程，跨数据集的关联与融合，以及背后使用的关键技术。我还将系统地介绍新冠开放图谱的命名规范、语义格式、数据规模与质量评估，和统一访问接口等内容。最后，将展望基于上述开放数据集的潜在智能应用和进一步发展方向。

演讲嘉宾七

个人简介： 王巍，博士，现任爱思唯尔科研合作部合作经理，主要负责爱思唯尔亚太地区特别是中国的科研合作项目。 曾任科睿唯安及爱思唯尔分析服务部高级分析师，支持大学、政府、基金组织、企业的科研管理、决策以及科研资源的宏观调控工作。 王巍拥有生物学博士学位，曾任中科院副研究员。 具有多年科技评价与分析经验。

演讲主题： 爱思唯尔科研信息大数据实时支撑疫情分析

1. 爱思唯尔实时疫情资源中心简介
   

2. 相关 Infographics 内容介绍及解读

3. 数据源、分析平台及解决方案

演讲嘉宾八

个人简介： 李季萌，现任爱思唯尔学术期刊部出版人，主要负责爱思唯尔计算机硬件，微电子及人工智能相关领域的期刊发展与合作。 曾任 Taylor&Francis 亚太区出版编辑，负责支持中国区学术期刊的内容拓展、学协会合作及组织协调相关的学术交流活动。 在此之前，李季萌任职于 MDPI，担任环境及公共健康类期刊的责任编辑，具有多年在开放获取领域的出版经验。

演讲主题： Big Data Research——助力大数据时代的科研合作与交流

1. Big Data Research 创刊背景

2. 期刊发展及展望

论坛议程

本活动面向广大科研学者免费开放，扫描海报二维码，即可报名观看。