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Data Management in the AI World: An Area Whose Time Has Come and Gone?
时间:2018-10-18 19:15    点击:   所属单位:网络与信息安全学院
讲座名称 Data Management in the AI World: An Area Whose Time Has Come and Gone?
讲座时间 2018-10-23 09:30:00
讲座地点 北校区新科技楼609会议室
讲座人 Prof. Sourav S Bhowmick
讲座人介绍
Sourav S Bhowmick,南洋理工大学计算机科学与工程学院(SCSE)副教授,在2007 - 2013年期间担任麻省理工学院生物工程系的客座副教授,目前在南洋理工大学领导计算机科学与工程学院的数据库研究团队(DANTe),主要研究领域为数据管理,数据分析,计算社会科学和基于网络的系统生物学,已经在顶级会议和期刊上发表了百余篇论文,包括VLDB,SIGMOD,KDD,WWW,SIGIR,ACM MM, Bioinformatics, Biophysical Journal和VLDB Journal,曾获得ACM CIKM 2004最佳论文奖,提名2015年ACM SIGMOD最佳论文奖。并且,其设计的生物数据XML数据管理框架于2002年被当地创业公司HeliXense Pte Ltd采用。Sourav,还经常担任数据管理,数据挖掘和生物信息学会议(例如SIGMOD,VLDB)和期刊(例如VLDB Journal, Bioinformatics)的评审员,曾担任过多个国际会议的项目主席/联合主席,包括IEEE BigComp 2018,DASFAA2014,DEXA 2009和DEXA 2008,目前,担任SIGMOD 2019的组长,曾多次召开国际会议(包括SIGMOD,VLDB,ER)。2018年,因对PVLDB程序管理框架方面的突出贡献,与他人共同获得VLDB服务奖。 最近,由其参与合著的关于“Summarizing Biological Networks”和“Human Interaction with Graphs”的书籍,分别由Springer-Verlag(2017年5月)和Morgan&Claypool(2018年8月)出版社出版。
 
 
讲座内容
Data management research during the relational era can boast of astounding commercial success as RDBMS has become the bread and butter for almost all Fortune 500 companies. However, in recent years, the popularity and success of deep learning technology have propelled artificial intelligence (AI) to be the talking point in media as well as in research communities. Particularly, AI venues (e.g., NIPS, AAAI, IJCAI) have seen exponential increase in the number of submissions and participants. Citations of many papers related to AI and machine learning have seen exponential growth. The potential of AI continues to dominate the technology news sections of many offline and online media. In this “AI world”, what is the role data management researchers can play? In this talk, we engage the audience with our recent work on how data management research can still play a pivotal role in this new world order. We highlight our efforts to address novel data management problems that are at the intersection of AI or HCI. In  articular, we emphasize on the potential benefits of non-DB domains and areas to data management and vice versa.
 
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