课程：Trajectory Data Management 报告人：：鲍捷 报告人简介：京东智能城市事业部总监，京东智能城市研究院数据实验室主任，负责管理智能城市事业部的数据产品和时空大数据平台的架构和研发。 课程介绍：轨迹数据作为一种特殊但常见的时空数据形式，描述了人或物的行为。轨迹数据中蕴藏着丰富的信息，包括了出行的地点选择和时间的偏好等。很多的城市智能应用都依赖于有效和快速地挖掘和分析大规模的轨迹数据。鲍博士介绍轨迹数据的各种特点，以及在轨迹数据查询和分析中特有的经典的查询和分析方式，以及相应的高效索引设计。然后结合着这一些知识点，讲解多篇最新的轨迹挖掘的应用论文。 各种各样的轨迹数据 鲍博士还详细介绍了轨迹数据挖掘具体的应用场景。比如基于共享单车规划自行车道和进行违章停车检测。 基于共享单车规划自行车道 违章停车检测 »
课程：An Introduction to Spatial Databases 报告人：：郑凯 报告人简介：电子科技大学计算机科学与工程学院教授，博士生导师，中国计算机学会数据库专委会和普适计算专委会委员，中国人工智能学会智能服务专委会委员，IEEE高级会员。研究方向为时空数据管理，不确定数据库， 内存数据库，图数据管理等 课程介绍：随着5G和物联网技术的发展，空间数据在智慧城市、交通管理、物流仓储、能源探测、海洋开发等领域的应用愈加广泛。课程对空间数据的基本概念、 »
课程：Frontiers in Network Embedding and GCN 报告人：崔鹏 报告人简介：清华大学计算机系长聘副教授，博士生导师，“智源学者”青年科学家。研究方向为大规模网络表征学习、大数据驱动的因果推理和稳定预测。 课程介绍： 如今，网络越来越大，越来越复杂，应用越来越广泛。要有效地处理图数据，需要通过网络表示学习使模式发现、分析和预测等高级分析任务在时间和空间上都能有效地进行。崔教授介绍网络嵌入和GCN的最新趋势和成果，包括 »
课程：知识图谱原理与系统概论 报告人：邹磊 报告人简介：北京大学王选计算机所教授，国家自然科学基金优秀青年基金项目获得者，“智源学者”青年科学家。目前的研究领域包括图数据库，RDF知识图谱，尤其是基于图的RDF数据管理。 课程介绍： 知识图谱是大数据时代一种非常具有代表性数据模型，以图的方式来表达实体以及实体之间的关系；针对知识图谱的研究涉及到计算机和数据科学的多个学科，包括知识工程、自然语言处理、数据库和机器学习等。 知识图谱本质 邹教授首先介绍知识图谱的基础知识，包括知识图谱的数据模型、查询语言等。 数据模型分为RDF、RDFS、OWL。 »
课程：移动群智感知：现状与未来 报告人：郭斌 报告人简介：西北工业大学计算机学院教授/博导 智能感知与计算工信部重点实验室副主任。主要从事普适计算、群智感知计算、大数据智能方面研究。 课程介绍： 相比之前的传统感知模型模式，群智感知模式具有泛在分布、灵活机动、低成本的优点。郭教授通过2013年波士顿爆炸案、2016年法国尼斯恐怖袭击等群智感知在实际场景中的应用案例，告诉了群智感知的作用。 移动群智感知 群体感知的典型应用 随后，郭斌教授全面讲解了群智感知模式的相关研究。从参与者模型、数据模型和任务模型三个角度构建了群智感知模型。 »
2020年7月14日上午9点北京智源-京东联合实验室“城市计算夏令营”正式开始。 上午会议由京东城市张钧波老师支持，在北京智源人工智能研究院院长黄铁军教授和京东城市总裁、京东智能城市研究院院长郑宇博士致辞后进入主题演讲环节。 北京大学张大庆教授，将Fresnel Zone Model引入到无线非接触智能感知领域，首次提出了一个可以刻画收发设备位置、移动物体位置、速度与无线接收信号之间的关系模型，揭示了各种感知环境参数对无线信号时域特征与频域特征的影响、以及无线感知人体、物体活动的机理和感知极限, 使之成为WiFi和4G/5G信号实现毫米级人体行为状态感知的主要理论基础，并且展示了基于WiFi的无接触呼吸监测、手指输入、入侵检测、连续行为识别等一系列可应用于智慧城市、智能家居环境的原型系统。 张大庆：基于wifi的无线非接触感知理论与智慧城市应用 滴滴人工智能实验室负责人叶杰平教授讲解了滴滴AI技术赋能智能出行的发展成果。 »
时间： 2020年5月28日 09: 00 地点： 四川大学视觉计算实验室钉钉群 研读成员： 王翔坤 付铄雯 **Part 1 分享者： 王翔坤 分享内容： [1] X. Tang, M. Chai, et al Spatio-Temporal Reachable Area Calculation Based »
时间： 2019年11月1日 09：00 地点： 望江基础教学楼B座318实验室 研读成员： 王翔坤 研读内容： 1、论文分享 [1] Yao X, Wu L, Zhu D, et al. Visualizing spatial interaction characteristics with direction-based »