CCF-ADL82：城市计算与智能

开课时间：10月份开始陆续更新课程

开课时长：线上视频课程。每期课程连续3天时间，共计20个课时。

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课程介绍

城市化的进程给我们带来了现代化的生活，但是也带来很多问题，比如交通的拥堵、能耗的增加和环境的污染。要解决这些问题在很多年前看似几乎不可能，因为城市的设置过于复杂，环环相扣，牵一发而动全身。随着大数据和人工智能时代的到来，我们有了各种各样的数据（从社交媒体，到气象数据，从地理信息到交通物流数据），也有了强大的计算资源和各种智能算法。只要使用得当，这些大数据和算法不仅可以帮助我们发现这个城市的问题，还能进一步帮助我们去解决这个城市的问题。基于这样的机遇和挑战，城市计算应运而生，通过不断获取、整合和分析城市中多种异构大数据来解决城市在交通、环境、规划、商业、能耗、物流和公共安全等各个领域面临的挑战。

本期CCF学科前沿讲习班《城市计算和智能》特别邀请城市计算领域的先驱、三个973城市大数据项目的首席科学家、多位跨工业界和学界的大咖，将从城市数据的感知和获取、城市大数据的管理、城市大数据的分析和挖掘，以及城市计算服务提供等多个层面来介绍城市计算的关键问题、核心算法和典型案例，应用领域涵盖智能交通、智能城市规划、智能商业、智慧物流、智慧安全、智慧环保、智慧能源等多个领域。对推动国家智能城市的建设和促进AI与传统行业融合有着积极推动的作用。

2017年CCF-ADL78-87（10期全）:

http://www.mooc.ai/course/87
 
第五期讲师介绍
郑宇， 教授、博导，微软亚洲研究院主任研究员、城市计算领域负责人、CCF杰出会员、CCF ADL工作组组长、CCCF编委、上海交通大学讲座教授、香港科技大学客座教授，担任人工智能顶尖国际期刊ACM TIST(SCI一区)的主编、ACM数据挖掘中国分会秘书长，国际知名会议ICDE2014和CIKM2017 工业界程序委员会主席；论文被引用14000余次，H-Index 55，2016年单年论文被引用3400余次；2013年被《MIT科技评论》评为全球杰出青年创新者（TR35），并作为现代创新者代表登上了美国《时代》周刊，2016年被评为美国计算机学会杰出科学家。担任人工智能顶尖国际期刊ACM TIST(SCI一区)的主编、ACM数据挖掘中国分会秘书长，国际知名会议ICDE2014和CIKM2017 工业界程序委员会主席；论文被引用14000余次，Google Scholar H-Index 55，2016年单年论文被引用3400余次；由他主编的《Computing with Spatial Trajectories》一书被美国、加拿大、澳大利亚、中国和韩国的高校选用为教材，被Springer评为（全球华人撰写的）最受欢迎的十本计算机类图书之一。他主持开发了多个城市大数据系统，其中Urban Air首次利用大数据来监测和预报细粒度空气质量，该服务覆盖了中国的300多个城市，并被中国环境保护部采用。2016年，他主持了城市大数据平台的设计和实施，并成功在中国大数据示范基地贵阳市部署。2013年被《MIT科技评论》评为全球杰出青年创新者（TR35），并作为现代创新者代表登上了美国《时代》周刊，2016年被评为美国计算机学会杰出科学家。
讲座题目: 城市计算：用大数据和AI驱动智能城市
摘要： 城市计算是计算机科学以城市为背景，跟城市规划、交通、能源、环境、社会学和经济等学科融合的新兴领域。城市计算通过不断获取、整合和分析城市中不同领域的大数据来解决城市所面临的挑战。本报告将概述城市计算的定义和框架，以及中国首个城市大数据平台，介绍城市感知、城市数据管理和城市数据的分析、挖掘等各个层面的挑战和典型应用案例，重点讨论时空大数据中跨域数据的融合和协同计算技术。具体案例包括基于大数据和AI的空气质量分析和预测、充电桩选址、城市自行车道规划、基于深度学习的城市人流预测、城市油耗和汽车尾气排放评估，基于AI的城市物流、以及城市住房价值分级和评估等。相关技术发表在KDD等顶尖国际会议和期刊上，并在实际系统中部署应用。更多信息可参看城市计算主页：http://research.microsoft.com/en-us/projects/urbancomputing/default.aspx
陈宝权，山东大学计算科学与技术学院与软件学院院长、长江学者特聘教授、杰青、中科院百人、美国NSF CAREER Award获得者，纽约州立大学计算机博士。研究领域为计算机图形学与数据可视化，发表国际期刊与会议论文100余篇。获2005年IEEE可视化国际会议最佳论文奖和2014年中国计算机图形学杰出奖。担任ACM TOG编委和IEEE VIS指导委员会委员；曾任ACM SIGGRAPH ASIA指导委员会成员和2014年大会主席，IEEE Visualization 2005 会议主席和2004 年程序委员会主席。担任973项目“城市大数据计算理论与方法”首席科学家，和北京电影学院未来影像高精尖创新中心首席科学家。任中国计算机学会常务理事。个人网页：http://www.cs.sdu.edu.cn/~baoquan
讲座题目：城市场景三维感知与数据分析
摘要：数据的获取是建立智慧城市的基础，而获取城市场景的三维描述是实现城市大数据时空配准的前提，以便进一步提高城市大数据处理的智能水平。城市场景三维感知和理解是一个新颖并充满挑战的课题，工业平台如Google Earth3D等的推出与普及对该研究提出了更高更迫切的需求。城市场景三维化及其可视分析的应用包括城市规划与管理、应急方案的设计与实施，以及生活娱乐等。该讲座将介绍城市场景大规模三维数据的获取，多源数据的交互融合，并在融合数据的基础上对城市场景和事件开展可视分析。
张大庆，北京大学讲座教授，博士生导师，国家“千人计划”入选者。1996年获得意大利罗马大学博士学位。曾任法国巴黎国立电信学院、法国科学院一级终身教授,新加坡资讯通讯研究院智能家庭实验室创建主任,情景感知系统部创建主任。主要研究方向包括大数据分析、情景感知计算、移动计算等。在相关国际期刊、会议发表学术论文 200余篇,论著5本，国际国内专利10余项。所创的情景感知模型被国际普适计算、移动计算和服务计算学术界广泛采用,文章单篇最高它引次数达 1300 余次 (根据 Google Scholar),并被普适计算领域顶级会议 IEEE PerCom 2013 授予“十年最具影响力论文奖”。近年来在群智感知、感知大数据分析和无接触感知等新兴研究方向工作,先后获得CCF推荐的全部4个普适计算国际会议的最佳论文或提名奖，包括CCF A类会议ACM UbiComp 2015、2016 的最佳论文提名奖。张大庆教授是IEEE Pervasive Computing，ACM IMWUT，ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology、IEEE Transactions on Big Data 等国际期刊的编委, 担任过10多个国际会议的大会或程序委员会主席,应邀在近20个国际会议做大会特邀报告。
讲座题目：多维城市感知：汇集“群体”力量，释放“无线”可能
城市感知既需要综合利用多种感知泛型、感知渠道，实现对感知对象（人机物）多视角的观察与数据采集；还需要从微观到宏观、从个体到社群、从局部到全局，实现对感知对象多尺度的分析与认知理解。在过去的八年里,团队通过在城市感知数据分析、移动群智感知和无接触人体行为感知等城市计算领域的研究, 探索了如何利用现代城市已有资源和能力，对小到个体呼吸， 大到城市脉搏（交通、 环境变化）的城市要素进行实时、多层次、立体的洞察解析。在本讲座里，本人将从三个方面分享城市感知领域的最新进展：1.厘米级的WiFi无接触人体行为感知 – 城市中WiFi和各种无线信号无所不在,我们将用于通讯的无线信号用于感知,通过提出新的感知模型和理论,准确识别人体的微观活动（如呼吸、手势）以及宏观行为 （如跌倒、 位置、身份和日常行为）。2.稀疏群智感知 – 移动群智感知通过利用大众手中的移动感知设备,利用人的移动性和参与, 以及无所不在的无线通讯能力,达到对城市各个要素的监测和结果汇集。通过解析群智感知中的诸多研究问题，提出了新兴的稀疏群智感知模式，仅需招募少量用户进行数据采样便可达到全面感知城市全貌的目的。3.从数字脚印到社群智能 - 通过对多模态异构城市感知数据的分析融合，使能各种新的智慧城市应用。
朱文武，清华大学计算机系副主任、数据科学研究院首席科学家，国家“千人计划”特聘专家，国家973项目首席科学家。 IEEE Fellow、AAAS Fellow、SPIE Fellow、ACM Distinguished Scientist。曾任微软亚洲研究院主任研究员，英特尔中国研究院首席科学家，及美国贝尔实验室研究员等职。现主要从事三元空间大数据计算、视频大数据计算、未来多媒体网络等研究工作。现担任IEEE Transactions on Multimedia 主编。曾6次获ACM及IEEE等国际最佳论文奖。获2012年度国家自然科学二等奖（排名第2）。
讲座题目：面向城市管理的三元空间大数据计算理论与方法
摘要：本报告将以信息空间、物理世界和人类社会三元空间所构成的大数据为研究对象，以三元空间大数据的融合分析与群智计算为研究目标，探讨面向城市管理的三元空间大数据计算理论与方法问题。 首先介绍三元空间大数据计算所面临的各种复杂因素及挑战，然后探讨三元空间大数据计算的关键科学问题。针对其关键科学问题，介绍三元空间异构数据的关联表征以及群智计算等理论与方法。最后介绍三元空间大数据计算理论与方法在城市管理中的应用。
过敏意，博士，博士生导师；国家杰出青年科学基金获得者；2010年入选国家千人计划。现任上海交通大学计算机科学与工程系主任，上海交通大学讲座教授。是973计划首席科学家，教育部创新团队带头人，上海市优秀学术带头人。在嵌入式与普适计算、并行与分布计算、编译与程序优化等领域进行了深入系统的研究，近年来从事大数据、智慧城市方面的研究，在各种学术期刊、会议上发表了超过300篇论文，授权专利30多项，在Springer等出版专著4部。现担任IEEE Trans. On Parallel and Distributed Systems, Journal of Parallel and Distributed Computing等期刊的编委。CCF常务理事和会士。
报告题目： “多源城市大数据的融合与协同计算方法”
摘要： 城市大数据是在城市管理、生活、建设、发展等过程中，由信息空间、物理世界和人类社会三元空间所产生的多源、多模态、异构海量数据。深入挖掘这些数据中蕴涵着丰富的知识和巨大的价值，能够为智慧城市建设与管理提供了最客观的依据。但是，城市大数据特有 “内在关联但外在隔离”、“海量丰富但低质碎片”等特点，对大数据分析提出了更加严峻的挑战，归根结底是要解决异构多源大数据的协同计算问题。 本讲座将介绍如何关联分布在三元空间中的数据片断，探索群智感知的机理与方法；如何融合人类群体智慧与机器强大的计算能力，探索群智认知的理论与模型；创建一套以数据三元化、认知群智化、计算层次化为特征的异构多源大数据计算理论、方法。
叶杰平，滴滴出行副总裁，滴滴出行研究院副院长， 大数据技术部负责人，Didi Fellow, 美国密歇根大学终身教授， 密歇根大学大数据研究中心的管理委员会成员。2005年美国明尼苏达大学计算机系博士毕业。主要从事机器学习， 数据挖掘，以及大数据分析方面的研究。在机器学习和数据挖掘国际顶级会议及期刊上共发表论文200余篇。曾获机器学习和数据挖掘顶级会议KDD和ICML最佳论文奖。曾担任多个机器学习和数据挖掘顶级会议的领域主席。现担任机器学习和数据挖掘顶级期刊IEEE TPAMI，DMKD，和 IEEE TKDE的副编委。曾获得美国国家自然科学基金会生涯奖 (NSF CAREER Award)。
报告题目：大数据@滴滴出行
摘要：滴滴出行是全球领先的移动出行平台，在中国 400 余座城市为近 4 亿用户提供一站式出行服务。目前滴滴平台每日新增轨迹原始数据超过 70 TB。人工智能技术已成功应用于滴滴多种场景以提高出行效率和体验，包括智能分单、拼车、供需预测、ETA、路径规划及司乘判责等功能。」滴滴出行是全球领先的移动出行平台，在中国 400 余座城市为近 4 亿用户提供一站式出行服务。目前滴滴平台每日新增轨迹原始数据超过 70 TB。人工智能技术已成功应用于滴滴多种场景以提高出行效率和体验，包括智能分单、拼车、供需预测、ETA、路径规划及司乘判责等功能。
朱礼君，现任菜鸟网络资深算法专家。于美国马里兰大学获得物理学博士学位。先后在Goldman Sachs、Amazon和Facebook从事数学建模和算法方面的研究工作。2014年回国后加入阿里巴巴，先后带领了天猫个性化推荐算法团队和菜鸟网络仓配供应链算法团队。现在的主要研究方向是人工智能和运筹优化算法在物流中的应用。
报告题目：智能物流中的算法技术
摘要：物流行业中的一个核心目标就是降本提效：如何在繁杂的商业约束下，用最少的成本达到最高的效率。传统的物流优化的研究利用的是运筹优化算法的技术来建模。在大数据时代，随着数据量的增长，我们对物流优化的技术有了全新的认识。我们通过对数据的洞察来指导我们发现新的问题，或者用新的方法来重新定义和求解问题。在这个报告中，我们将介绍算法在物流网络规划、仓储优化、自动化、末端物流网络等方面的一些应用和前景，同时也分享一些新的算法技术，并且探讨这些技术在城市智能中的可能应用场景。滴滴出行是全球领先的移动出行平台，在中国 400 余座城市为近 4 亿用户提供一站式出行服务。目前滴滴平台每日新增轨迹原始数据超过 70 TB。人工智能技术已成功应用于滴滴多种场景以提高出行效率和体验，包括智能分单、拼车、供需预测、ETA、路径规划及司乘判责等功能。
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