CCF第11届服务计算学术会议与第13届服务科学国际会议

“中国计算机学会第11届服务计算学术会议与第13届服务科学国际会议”将于2020年8月24日-27日在腾讯会议线上召开。

本次会议将以“创新、智能、服务”为主题,以“传承、跨界、智能、融合”为支撑,以“服务-过程-软件-数据”及交叉融合为主要方向,并设置特邀报告、专题报告、论文报告、应用竞赛等多种形式,旨在为与会代表提供一个学术交流、成果展示、共享合作的平台,共同促进服务计算学科理论及技术的发展。

1、会议组织

主办单位:中国计算机学会(CCF)

承办单位:CCF服务计算专业委员会、青海大学、东南大学

技术支持:IEEEComputerSociety

协办单位:清华大学

2、NCSC2020会议组织机构

大会主席

尹建伟浙江大学

王尚广北京邮电大学

陈文光清华大学,青海大学

程序委员会主席

冯志勇天津大学

王忠杰哈尔滨工业大学

组织委员会主席

刘志强青海大学

张玉安青海大学

竞赛委员会主席

李兵武汉大学

3、ICSS2020会议组织机构

HonoraryChairs

JunliangChen,BeijingUniversityofPostandTelecommunications,China

XiaofeiXu,HarbinInstituteofTechnology,China

GeneralChairs

JianweiYin,ZhejiangUniversity,China

XinGeng,SoutheastUniversity,China

XiaoyingWang,QinghaiUniversity,China

ProgramChairs

HongbingWang,SoutheastUniversity,China

ZhongjieWang,HarbinInstituteofTechnology,China

PublicationChairs

GuobingZou,ShanghaiUniversity,China

ZhuofengZhao,NorthChinaUniversityofTechnology,China

4、会议注册及报名网址:

大会特邀报告

ICSSKeynote1:FromSmartSensingtoSmartLiving

SajalK.Das,IEEEFellow,DanielSt.ClairEndowedChair,MissouriUniversityofScienceandTechnology,USA

Dr.SajalK.Das

报告摘要:

报告人简介:

NCSCKeynote1:从服务计算看服务科学与工程

徐晓飞,哈尔滨工业大学教授

徐晓飞博士

当今人类社会与经济正在步入由新一代信息技术支撑着的服务型社会形态。该报告从服务计算的本质与发展生态出发,尤其是今年的疫情对于服务业的影响、挑战和机遇,阐述了关于服务计算的发展源泉及驱动力的洞察,从技术层面探寻服务及服务系统的规律及特性,涉及计算服务与商务服务的连接与转换、服务发展生态、服务使能技术等;并从微观、中观和宏观层面介绍了服务计算与服务学涵盖的三个层面。进而,探究了从服务计算到服务科学与工程(服务学)的发展路线、软件服务工程学科与知识体系、现代服务业发展的理论基础、服务科学与工程专业学科及人才培养等,并提出了关于服务科学与工程一级学科建设与发展前景的展望与建议。

徐晓飞博士,教授、博士生导师,哈尔滨工业大学副校长兼哈工大威海校区校长、中国计算机学会会士和理事,2016-2019年期间为CCF服务计算专委会主任。他兼任教育部高校软件工程专业教学指导委员会副主任、教育部高校教学信息化与教学方法创新指导委员会副主任、教育部产学合作协同育人项目专家组组长、全国高校在线开放课程联盟联席会执委会主任、中国高校计算机教育MOOC联盟常务副理事长、信息技术新工科产学研联盟副理事长、中国服务型制造联盟专家委员会副主任等;其主要研究方向为:服务计算与软件服务工程、大服务与务联网、企业智能计算、企业资源计划ERP与供应链管理SCM技术、数据挖掘与商务智能、软件工程等,是国家重点研发计划“服务互联网理论与关键技术研究”项目首席科学家,曾担任国际学术会议大会主席或程序委员会共同主席20多次,获得IEEE服务计算技术委员会“杰出领导力奖”(IEEETCSVCOutstandingLeadershipAward),还获得2018年国家教学成果一等奖。

ICSSKeynote2:NaturalLanguagebasedAugmentationofConversationswithProcesses:Issues,ApplicationsandDirections

BoualemBenatallah,UniversityofNewSouthWales

Prof.BoualemBenatallah

Advancesinbigdata,IoTandAIcoupledwithsoftwareasaserviceparadigmenabletremendousautomationopportunities(e.g.,roboticprocessautomation).Newproductivityandusabilitychallengeshavealsoemerged.Morespecifically,commonlyoverlookedlimitationofcurrentsystemsisthattheydonotprovideeffectiveintegrationofAIenablementandenduserprocesses.Wediscusscriticalchallengesintheeffectiveintegrationofinformation,task,andcollaborationserviceswithnaturallanguagebasedconversationalservices.

段晓东

本演讲从计算与网络的融合发展介绍边缘计算的驱动力及应用场景。分析了5G边缘计算的架构与关键技术,从不同的维度对5G边缘计算的架构进行阐述。对边缘计算关键技术,包括边缘计算的分流、平台、管理、应用、开放等几个方面挑战和发展情况进行了分析。简要介绍中国移动近年来5G边缘计算的实践。进而对算力网络及其在6G的应用给出初步的思考。

段晓东,现任中国移动研究院网络与IT研究所所长,中国移动技术咨询委员会网络专家组副组长,教授级高级工程师,享受国务院特殊津贴专家。长期从事网络技术攻关与创新工作,是中国移动网络技术的主要带头人之一。曾先后负责中国移动互联网、下一代互联网及IPv6、第四代移动通信技术体制、第五代移动通信技术架构创新等。目前主要从事5G独立组网、6G网络技术、下一代网络、边缘计算等技术攻关。曾在国内外的多个组织就任主席等职位。获得国家级奖励3项和省部级奖励20项,其中参加“第四代移动通信系统(TD-LTE)关键技术与应用”项目获得国家科技进步特等奖。入选国家“百千万人才工程”,获得国家“有突出贡献中青年专家”荣誉称号,并被授予中央企业劳动模范称号。

主题论坛

主题论坛一:互联网服务论坛

时间:2020年8月24日08:30-12:10

会议室:腾讯会议(会议号624967011)

直播二维码

论坛介绍:

学术界-产业界交叉报告

报告题目1:DistributedEdgeLearningforBigDataAnalytics:ChallengesandTrends

郭嵩

Whenaccessingcloud-hostedmodernapplications,usersoftensufferasignificantlatencyduetothelonggeo-distancetothecentralcloud.Edgecomputingthusemergesasanalternativeparadigmthatcanreducethislatencybydeployingservicesclosetousers.Inthistalk,wewillanalyzethemethodologyandlimitationsofpopularapproachesforsupportingAIservicesongeo-distributedsystemsalongtheevolutionfromcloudcomputingtoedgecomputing.Inparticular,weshalldiscusshowtodealwithdifferentsetsofchallengesindistributedmachinelearningoverheterogeneousgeo-distributedsystems.Weshallalsopresentourrecentstudiesonparameter-serverbasedframeworkamongnetworkedcollaborativeedges.

SongGuoisaFullProfessorandAssociateHeadatDepartmentofComputing,TheHongKongPolytechnicUniversity.Hisresearchinterestsaremainlyintheareasofbigdata,cloudcomputing,mobilecomputing,anddistributedsystems.Heistherecipientofthe2019IEEETCBDBestConferencePaperAward,2018IEEETCGCCBestMagazinePaperAward,2017IEEESystemsJournalAnnualBestPaperAward,andother6BestPaperAwardsfromIEEE/ACMconferences.Hisworkwasalsorecognizedbythe2016AnnualBestofComputing:NotableBooksandArticlesinComputinginACMComputingReviews.Prof.GuowasanIEEEComSocDistinguishedLecturer(2017-2018)andservedinIEEEComSocBoardofGovernors(2018-2019).HehasalsoservedasGeneralandProgramChairfornumerousIEEEconferences.Prof.GuoisanIEEEFellow,theEditor-in-ChiefofIEEEOpenJournaloftheComputerSociety,andAssociateEditorofIEEETransactionsonCloudComputing,IEEETransactionsonSustainableComputing,andIEEETransactionsonGreenCommunicationsandNetworking.

报告题目2:城市计算与智能

张钧波

张钧波,博士,京东城市时空AI产品部负责人、京东智能城市研究院人工智能实验室主任,主管面向城市时空大数据的AI平台、算法模型和技术研发。他担任人工智能领域国际权威期刊ACMTransactionsonIntelligentSystemsandTechnology(ACMTIST)的AssociateEditor,及IEEETKDE,ACMTKDD等国内外知名期刊审稿人,及KDD、IJCAI、AAAI等CCF-A类会议在内的国内外会议程序委员。在加入京东之前,张钧波博士曾任微软亚洲研究院研究员,联想香港大数据研发中心研究员,在香港中文大学、华为香港诺亚方舟实验室、美国乔治亚州立大学、比利时核研究中心等学习工作多年,具备近十年的人工智能和时空数据挖掘经验,在ArtificialIntelligence,IEEETKDE等国际期刊和软件学报等国内期刊及KDD、AAAI、IJCAI、ACL、CIKM等国际会议上发表论文50余篇(引用2,700次,H-Index:24[GoogleScholar数据],被SCI检索20余篇),申请发明专利10余项,在科学出版社出版编著1部。他是ACM、IEEE、CCF和CAAI会员,CCF人工智能与模式识别专委会委员。曾获得中国人工智能学会优秀博士论文提名奖,ACM分会优秀博士论文奖,获西南交通大学学生个人最高荣誉奖“竢实扬华奖章”。

报告题目3:WhenAIMeetsVirtualReality

FengQian

报告题目4:业务边缘落地之路-边缘云原生应用实践

熊鹰

1、云原生与容器技术的发展

2、云原生在边缘的挑战

3、阿里云边缘计算概要

4、阿里云边缘原生应用实践

5、边缘原生演进与展望…

熊鹰,阿里云智能-边缘计算高级技术专家,8年互联网从业经验,先后就职于优酷、阿里云,长期从事分布式系统架构、分布式节点管理、分布式任务处理、分布式应用网络等方向的设计与研发,对互联网分布式应用有深刻的理解,阿里云智能工作期间,负责边缘节点服务和边缘安全网关的架构设计,在边缘计算领域拥有多项发明专利。

目前聚焦阿里云边缘容器服务、边缘云原生以及边缘开发者生态等领域,负责边缘容器服务产品的整体规划、架构设计及研发。

报告题目5:面向云原生的服务计算技术

丁志军

报告题目6:人工智能+大数据,实现共享智能出行服务

报告人:脱立恒,滴滴出行高级技术专家

时间:11:10-11:40

脱立恒博士

脱立恒博士,现任滴滴出行高级技术专家,原中科院声学所副研究员,2013年毕业于中国科学院大学,获博士学位;2015年到2017年任中科院声学研究所副研究员。主要从事人工智能、大数据技术和云计算等方向研究。曾参与、主持多个国家重点研发计划、863项目课题、中科院战略性先导科技专项、重大工程等项目课题。在EI期刊与顶级会议发表论文多篇,申请专利20多项。

报告题目7:纵向融合横向协同的边缘计算架构

郭得科

报告简介:

报告的主旨是探讨在云边端纵向融合架构的基础上,如何进一步实现跨多个边缘计算环境的横向协同计算架构。重点介绍边缘计算联盟架构、公有私有混合边缘计算架构、以及移动和固定边缘节点的协同架构。期望通过上述三个维度的设计,拓展边缘计算模式的内涵和外延,进而探索更广泛的边缘计算应用。

论坛主持人

王尚广

北京邮电大学,计算机学院教授、博士生导师、网络与交换技术国家重点实验室副主任、国家优秀青年科学基金获得者;先后主持/完成国家及省部级项目十余项,发表学术论文百余篇;担任IEEECLOUD2020/EDGE2020/EDGE2018/ICFCE2017等多个国际会议的程序委员会主席或大会主席;目前担任中国计算学会服务计算专委会秘书长、IEEE服务计算技术委员会秘书长、IEEE云计算计算委员会副主席。

主题论坛二:服务计算前沿技术论坛

时间:2020年8月25日14:00-16:10

会议室:腾讯会议(ID:982451323;密码:0825)

论坛介绍

服务计算是研究大型服务系统构建、运行和管理的基础理论与方法的计算学科,是软件工程与分布式计算的前沿发展方向。云计算、物联网等技术的广泛应用使得软件功能、硬件资源和设备能力被大规模地服务化,这给服务计算带来了广阔的应用前景。近年来,随着移动计算、5G、边缘计算、区块链、人工智能、物联网等新一轮ICT技术的蓬勃发展,服务计算的研究和应用将会出现哪些新问题、新理论、新模型、新方法和新应用场景?此次论坛特别邀请了境外四位一线学者共同来探讨该问题,希望通过四位讲者的报告能给国内的服务计算研究提供新的思路和视角。

报告题目1:RemoldingBlockchainforFairDataProcessing

QinglinZhao(赵庆林)

Currently,Cloud/Edgecomputingadoptscentralizedframeworksfordataprocessing.Intheeraofbigdata,therapidincreaseofreal-timestreamingdataprocessingwithhighconcurrencyismakingcentralizedcontrolproblemsmoreserious,includingthesinglepointoffailure,performancebottleneck,andhighmaintenancecost.Ontheotherhand,theblockchaintechnologyisverypromisingtosolvetheseproblemsbecauseofitsdecentralizedcharacteristicsandaggregatedenormouscomputingresources,butitoftenconsumestheserecoursesforpurelyreachingdecentralizedconsensus,insteadofsolvingpracticalproblems.Therecentlyproposedproofofusefulwork(PoUW)consensusmechanismhasthereforebeenproposedsteppingforwardtoutilizethesepotentialenormousrecoursesformeaningfuldataprocessing.However,inordertousetheblockchainfordataprocessing,twofundamentalissuesremainunknown:1).howtoremoldthetransaction-recordingblockchainfordecentralizeddataprocessing,2).howtosupportdata-processingfairnessunderdecentralizedcontrol.Thistalkisdevotedtosolvingthesetwoissues.

QinglinZhao(赵庆林)iscurrentlyaprofessorattheFaultyofInformationTechnology(FIT),MacauUniversityofScienceandTechnology(MUST).HeisaseniormemberofIEEEandamemberofCCFBlockchain.HereceivedhisPh.D.degreefromtheInstituteofComputingTechnology,ChineseAcademyofSciencesin2005,andconductedhispost-doctoralacademicresearchfirstattheChineseUniversityofHongKongandthentheHongKongUniversityofScienceandTechnologyfromMay2005toAugust2009.InSeptember2009,hejoinedtheFIT,MUST,andhasworkedtheresofar.Hisresearchinterestsincludeblockchain,machinelearning,InternetofThings,cloud/fogcomputing,wirelesscommunicationandnetworks,software-definedwirelessnetworks,etc.Heholds8USpatentsandhaspublishedmorethan30SCIpapers,ofwhichmorethan10academicpaperswerepublishedintop-tierinternationaljournals,suchasACM/IEEETransactionsonNetworking,IEEETransactionsonMobileComputing/WirelessCommunications/VehicularTechnology,etc.

报告题目2:MobileDeepNeuralNetworkInferenceinEdgeComputing

DongYuan

ImplementingDeepNeuralNetwork(DNN)applicationsusuallyrequirespowerfulcomputingresourcestoprocessalargeamountofdata.Inthemobileedgecomputingenvironment,edgedeviceshavelimitedcapacityandtheDNNapplicationfurthersuffersfromissuesofthewirelessconnection,e.g.,handovers,serviceoutage,etc.Withoutproperlyaddressingtheseissues,thewiderapplicationofDNNinpracticewillseriouslybehindered.Inthistalk,IwilladdressseveralkeychallengingproblemsineffectivedeploymentandefficientexecutionofDNNmodelsinthemobileedgecomputingenvironment.

个人简介:

DongYuanisaseniorlecturerfromtheSchoolofElectricalandInformationEngineering,theUniversityofSydney.HereceivedtheB.Eng.degreeandM.Eng.degreefromShandongUniversity,Jinan,China,in2005and2008,thePhDdegreefromSwinburneUniversityofTechnology,Melbourne,Australia,in2012,allincomputerscience.Hisresearchinterestsincludecloudandedgecomputing,parallelanddistributedsystems,schedulingandresourcemanagement,Internetofthings,servicecomputingandartificialintelligence.Hehaspublishedover80papersintopjournalsandconferencesincludingTPDS,TC,ToSEM,TIFS,ICDCS,IPDPS,MobiHoc,AAAI,CIKM,etc.

报告题目3:CloudservicesandSLAinadecentralizedecosystem

DrZhimingZhao

Thecurrentcloudmarketisdominatedbyafewproviders,whichoffercloudservicesinatake-it-or-leave-itmanner.Theexistingservice-levelagreement(SLA)managementsolutionscannoteasilyguaranteeatrustworthy,distributedSLAadaptationduetothecentralizedauthorityofthecloudproviderwhomaymisbehavetopursueindividualgoals.Toaddresstheaboveissues,weproposeanSLAmanagementframeworkbasedonadecentralizedcloudmodel,whichfacilitatesthespecificationandenforcementofdynamicSLAsthatenableonetodescribehow,andunderwhichconditions,theofferedservicelevelcanchangeovertime.TheworkispartiallysupportedbytheEUH2020ARTICONFandENVRI-FAIRprojects.

报告题目4:AppVendors:AKeyPlayerinEdgeComputing

QiangHE

QiangHEiscurrentlyanassociateprofessoratSwinburneUniversityofTechnology,Australia.Hismajorresearchinterestsincludeedgecomputing,service-orientedcomputing,cloudcomputingandsoftwareengineering.Hehaspublished110+papersattopvenues,e.g.,TPDS(3),TSE(5),TSC(8),TCC(4),TBD(5),ICWS(12),ICSOC(11),CLOUD(6),ICDCS,ICSE,WWW,ICDE,IJCAI.HeistherecipientoftheBestStudentPaperAwardatICWS2019,BestStudentPaperAwardsatSCC2018andICWS2017andtheBestPaperAwardatICSOC2018.

邓水光

主题论坛三:青年学者论坛

时间:2020年8月26号14:00-17:00

会议室:腾讯会议(xxxxxxxxx)

报告题目1:面向移动服务的新型欺诈检测

王浩宇

王浩宇,北京邮电大学计算机学院副教授,博士生导师,“1551人才计划“托举人才。2016年博士毕业于北京大学,美国卡内基梅隆大学联合培养博士生。研究方向为软件系统、安全隐私与AI领域的结合,目前已在系统安全、软件分析、万维网等方向国际顶级会议和期刊发表学术论文50余篇,包括CCFA类顶级论文20余篇。曾获万维网顶会WWW2020最佳学生论文奖,为中国研究机构首次获得该奖励。担任多个顶级会议和期刊的程序委员会委员和审稿人。

报告题目2:服务互联网与养老服务新模式

涂志莹

面向健康中国2030国家重大战略任务,围绕老有所养、老有所医、老有所乐的社会民生重大需求,研究提出了基于服务互联网的医养结合、物务结合、线上线下结合的新型养老服务模式,突破了基于知识图谱的智能服务匹配、基于网格的机构/居家社区/医联体混合管理服务技术、面向大规模个性化需求的服务定制等关键技术,研发了“百善”系列基于服务互联网的健康养老智能服务与大数据平台,在中国老龄健康促进工程(国家卫健委主导实施)和沈阳、威海、烟台、济南等地区的百余家养老服务企业得到应用。

涂志莹,博士、哈尔滨工业大学副教授,硕士生导师。软件工程系副主任,CCF专业会员,CCF服务计算专委会委员。主要研究方向:服务计算、软件工程、认知型服务、边缘计算与微服务等。承担和参与了国家自然科学基金青年项目1项,国家自然科学基金重点项目1项,国家重点研发计划项目2项。在国内外学术期刊和会议上发表学术论文20余篇,申请发明专利6项,软件著作权10余项。出版教材1部,建设MOOC课程4门,其中2门获批国家精品在线开放课程。出版英文译著1部。

报告题目3:智能视频网络内容分发技术与推荐服务

边凯归

报告题目4:支持移动APP开发的兼容WebAPIs个性化推荐

齐连永

齐连永,曲阜师范大学教授,博士生导师,山东省济宁市自然科学学科带头人。主要研究方向为服务计算、推荐系统。2011年毕业于南京大学计算机科学与技术系并获博士学位。2010年在澳大利亚SwinburneUniversityofTechnology进行访问研究,2014-2016于南京大学软件工程博士后流动站进行科学研究。主持国家自然科学基金(面上项目)、国家自然科学基金(青年项目)、山东省自然科学基金(面上)、中国博士后科学基金等项目10项。以第一作者/通讯作者,在国际期刊(如:IEEEJSAC,IEEETCC,IEEETBD,IEEETII,IEEET-ITS,IEEETCSS,IEEETNSE,ACMTOMM)和CCF会议(如:ICWS,ICSOC,HPCC,TrustCom)等发表学术论文80余篇。目前担任国际期刊JOEUC(SCI/SSCI)的管理编辑。

报告题目5:测试驱动的智能化软件修复

玄跻峰

测试驱动开发是现代软件开发流程的重要思想,近10年来被软件企业广泛的采用和融合到现有的开发产品线中。测试驱动开发通过测试来引导开发流程,具有较高的实践性,同时也具有一定风险。本报告介绍测试驱动开发的基本形式,简述测试驱动的智能化开发与维护的研究进展及未来挑战。

玄跻峰,武汉大学教授,博士生导师,智能化软件与服务研究所副所长。在软件工程权威期刊会议TSE、ICSE、FSE等发表论文多篇。主要研究领域为软件分析与测试,包括软件测试调试、软件数据挖掘、软件系统优化等方向。担任ASE、ISSTA、SANER等国际会议的程序委员会成员、担任TSE、TOSEM、TKDE、TEVC、TSC等期刊审稿人。论文曾获得ACMSIGSOFT杰出论文奖。入选首批中国科协青年人才托举工程,入选湖北省楚天学者;获得中国计算机学会优秀博士论文奖(CCF优博)。

刘譞哲

北京大学信息科学技术学院副教授,博士生导师。主要研究方向为面向移动计算、大数据、服务计算等网络化应用模式的新型系统软件。在ACM/IEEETransactions和WWW、ICSE、OOPSLA、MobiCom、UbiComp等国际会议发表学术论文80余篇,获得国际万维网大会最佳论文奖(中国首次),多次入选IEEETransactions的亮点论文;曾入选教育部“青年长江学者”(2017年);曾获CCF-IEEECS“青年科学家奖”(2018年)、全国优秀博士学位论文提名奖(2011年)、CCF优秀博士论文奖(2010年);作为核心完成人获教育部科技进步一等奖(2015年)和中国电子学会迄今唯一的技术发明特等奖(2017年);担任国际会议CollaborateCom2016和SEES2014联合主席;多次担任WWW、KDD、ICSE、CIKM、ICDCS、ICSOC等国际知名学术会议担任程序委员会成员;中国计算机学会学术工作委员会秘书、委员。曾主持和参与多项国家自然科学基金、973计划、863计划和国家重点研发计划项目。2019年被评为北京大学“最受学生爱戴的老师暨十佳教师”。

主题论坛四:金融服务论坛

时间:2020年8月27日8:30-11:35

会议室:腾讯会议(312997415)

报告题目1:证券行业金融科技创新发展实践

喻华丽

结合深交所金融科技与监管科技发展实践,介绍证券行业金融科技发展现状、主要需求与应用场景,分析所面临的挑战,提出从预研实验到工程化应用试点再到大规模推广应用的创新发展路径,以数字化、网络化、智能化为导向,推进数字化转型升级。

喻华丽,深圳证券交易所总工程师,全面负责深圳证券交易所IT治理、技术发展战略规划、信息化建设及数字化转型工作。率领团队成功完成核心业务系统的架构转型,积极开展金融科技和监管科技创新应用,全力推进数字化升级。

报告题目2:基于共享智能技术的AI隐私保护

周俊

报告题目3:恒生iBrain数据资产智能搜索引擎的实践

许浩

许浩,恒生研究院搜索算法专家,在自然语言智能搜索、机器学习在金融场景中的应用、金融大数据分析等方面有多年的研究和实践经验。

蔡恒进

蔡恒进,武汉大学计算机学院教授、博士生导师,卓尔智联研究院执行院长,GlobalFinTechLab专家顾问,CCF区块链专委会通讯委员,SpringerNature期刊《AIandEthics》编委,中国电子技术标准化研究院评审专家,深圳市信息服务业区块链协会专家导师。

报告题目5:大数据智能驱动金融科技创新

郑小林

大数据驱动了新一代人工智能的发展,大数据智能也推动了金融科技的创新。本次报告重点围绕传统金融面临的挑战,介绍相应的大数据智能解决方案以及实践案例;并简要介绍IJCAI2020FintechSession录用论文“OnlinePortfolioSelectionwithCardinalityConstraintandTransactionCostsbasedonContextualBandit”相应成果。

郑小林,浙江大学计算机学院教授、博士生导师,浙江大学人工智能研究所副所长,CCF高级会员,CCF服务计算专委会委员,IEEE高级会员,作为主要骨干获得2018年教育部科技进步二等奖、2014年浙江省科技进步一等奖、2009“中国商业联合会服务业科技创新奖特等奖”、2009年国家级教学成果二等奖。

李兵

武汉大学计算机学院副院长、教授、博士生导师,武汉大学复杂网络研究中心副主任。武汉市科协副主席,中国计算机学会服务计算专委会副主任,中国电子学会云计算/大数据专家委员会委员,中国人工智能学会不确定性人工智能专委会委员,武汉计算机软件工程学会理事长。

主题论坛五:医疗与养老服务论坛

时间:2020年8月27日14:00-16:30

会议室:腾讯会议(688362580)

随着新一轮医改和养老产业化的深入开展,我国的健康服务领域呈现新的发展趋势。医疗健康服务逐渐从面向治疗转为面向健康,其服务生态不断丰富,既包括医疗技术颠覆性变革所催生的新型医疗服务,也包括医疗产业布局变化所形成的分级诊疗服务模式。医疗健康服务产业的零售化场景正在成为重要发展方向,养康护医相结合的服务融合模式也必将成为重要着力点。为此,我们邀请了来自医疗、护理,以及长期从事医疗和养老信息化、服务化领域的专家,旨在探讨作为服务新模式的重要支撑,服务计算技术如何与医疗和养老业务深度融合,为用户提供更为便捷高效的服务。

报告题目1:医疗与养老服务需求分析

刘璘

报告将围绕针对老龄人口的医疗健康服务,尤其是健康信息服务的迫切需求进行系统分析。充分发挥和利用现有的信息系统和网络基础设施,实现健康服务资源的优化配置,尽可能满足更多老年患者疾病诊疗与健康服务需求。

刘璘,清华大学软件学院副研究员。CCF软工专委委员,《软件学报》编委,《需求工程》国际期刊副主编。主要从事需求工程与知识工程研究和教学。CPHIMS认证讲师。主研医疗领域科技支撑、北京市科委项目各一项。指导学生获IBM中国高校SOA应用大赛最佳创新奖,“医惠杯”医疗微小化创新大赛二等奖。

报告题目2:人工智能助推儿童医院服务能级

俞刚

智慧医院建设围绕临床应用、医院管理、患者服务、智慧科研四个维度进行。我们初步建立一套支撑国家儿童健康与疾病临床医学研究中心的信息化体系,助推儿童医院的服务能力水平提升。

俞刚,硕士,高级工程师。现任浙江大学医学院附属儿童医院数据信息部副主任兼信息中心主任。近年来主持了国家重点研发计划,浙江省科技厅,浙江省卫健委科研项目多项,发表国内外杂志论文30篇。主要研究方向:人工智能在儿科临床的应用、儿童医疗健康大数据的利用等。

报告题目3:从健康老龄化视角谈老年患者

施红

施红,医学硕士,主任医师,北京医院老年医学科主任,北京医院老年医学及全科医学中心副主任。中国医师协会老年医学科医师分会第二届委员会常委兼总干事;北京医师协会老年医学专科医师分会常务理事;中国女医师协会老年医学专业委员会副主任委员;中国医疗保健国际交流促进会肿瘤内科分会副主任委员;中国老年医学学会血液学分会第一届委员会移植感染学术工作委员会委员

报告题目4:基于西湖模式的医养护实践

刘彩霞

“西湖模式”是浙江医院与杭州西湖区签约,托管西湖区中西医结合医院,形成医联体,建立医院-社区-家庭之间无缝转诊体系的模式。其实行“病区医疗托管,门诊重点扶持”做法,开设“三甲医院病房”,集社区康复、医养融合、安宁疗护的有机结合,形成“基层首诊,双向转诊,上下联动”的分级诊疗模式及“医疗机构大手牵小手”的样板。

刘彩霞,主任护师,硕士生导师,浙江医院护理部主任,本科学历。长期从事临床护理及护理管理工作,主要擅长老年护理、危重症护理等。担任浙江省护理学会消毒供应专业委员会主任委员,浙江省护理学会理事,中华护理学会护理管理专家库成员,中国抗癌协会肿瘤热疗专委会护理专业委员会副主任委员,中国研究型医院学会护理教育专委会委员,中国医学装备协会护理装备与材料分会委员,杭州医学院兼职讲师,浙江中医药大学兼职副教授。

冯志勇

冯志勇,天津大学智能与计算学部教授,博士生导师,国家重点研发项目首席科学家,中国计算机学会杰出会员,中国计算机学会理事会第十、十一届理事,中国计算机学会服务计算专委会副主任委员,ACM中国天津分部首任主席,《计算机研究与发展》编委。主持国家重点研发项目、国家863项目、国家自然科学基重点项目等二十多项;在AAAI、IJCAI、CVPR、WWW、ICWS、ICSOC、TSC、计算机学报等发表学术论文200余篇。主要研究领域:服务计算、知识工程等。

THE END
1.打造智慧医疗平台,提升患者体验:现代医院网站设计新标准隐私保护个性化服务是提升患者体验的另一关键因素。通过分析用户的访问历史和健康数据,医院网站可以为每位患者提供量身定制的健康建议和服务。个性化的健康档案管理功能可以帮助患者轻松访问自己的医疗记录,并接收个性化的健康提醒和建议。 智能推荐系统可以根据患者的健康状况和行为习惯,推荐相关的健康文章、视频和在线课程。这种个性化https://www.163.com/dy/article/JJ9KIRSE05569BV4.html
2.医疗APP软件开发:打造数字化医疗服务的创新平台随着移动互联网技术的飞速发展,医疗APP已经成为数字化医疗服务的重要组成部分。医疗APP不仅为患者提供了便捷的医疗服务,还为医疗机构和医生提供了高效的管理工具。本文将深入探讨医疗APP软件开发的全过程,包括功能设计、开发流程、市场前景及挑战。 二、医疗APP的功能设计 https://www.pbids.com/aboutUs/pbidsNews/1861352548092448768
3.互联网医疗软件互联网医院小程序开发互联网医院小程序源码数字法规遵从:遵守相关的医疗法规和政策,确保app的合法性和合规性。 技术更新与维护:随着技术的不断发展,需要不断更新和维护app的功能和性能。 互联网医疗软件的定制开发为医疗行业带来了诸多便利和创新。然而,在开发过程中也需要关注数据安全、法规遵从和技术更新等挑战,以确保app的稳定性和可持续性。https://m.11467.com/blog/d9090866.htm
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