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： 文本与文档可视化 讲师： 傅四维 讲师简介： 之江实验室副研究员。在国际高水平刊上发表10余篇论文，其中三篇发表在可视化与可视分析领域旗舰期刊IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics（IEEE TVCG，CCF A类期刊）。现担任IEEE VIS short paper程序委员会委员。 课程简介： 本次课程先简要讲述了文本可视化释义和文本信息分析基础，然后重点介绍了三类文本可视化方法，分别是文本内容可视化、 »
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： 科学数据可视化 讲师： 陶钧 讲师简介： 中山大学数据科学与计算机学院、国家超级计算广州中心副教授。于2015年获得密歇根理工大学计算机科学专业博士学位，2015年至2018年于圣母大学计算机科学与工程系任博士后研究员。其主要研究方向包括：科学可视化，尤其是信息论、优化方法和交互探索方法在流场可视化方面的应用；以及对时序数据和网络的可视分析和探索。 课程简介： 本次课程分别从标量场可视化和矢量场可视化方面介绍了科学数据可视化。 引入 科学数据可视化(SciVis)： 科学数据可视化是研究科学现象可视化的跨学科分支，包括通过可视化手段解释科学定义，验证科学猜想等。 图1 什么是科学数据可视化 课程设置： 1) »
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。 »
课程： 可视化交互 讲师： 俞凌云 讲师简介： 西交利物浦大学计算机与软件工程系讲师，研究方向包括科学可视化与交互技术，对揭示用户探索意图的3D交互技术特别感兴趣。 课程简介： 本次课程首先介绍了7种基本交互方法和2种可视化交互模型，然后讲述了可视化任务、技术和设备，最后俞老师阐述了可视化交互领域的现存挑战和展望。 一. 基本交互方法 * 选择（Select） * 探索（Explore/Navigation） * 重配（Reconfigure） * 编码（Encode） * 抽象/具象（ »
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。 »
课程： 树图与网络可视化 讲师： 王勇 讲师简介： 博士, 香港科技大学计算机系博士后研究员。于2018年获得香港科技大学获得计算机博士学位。主要研究方向为可视分析、信息可视化、人机交互与机器学习。已发表高水平学术论文20余篇，包括IEEE TVCG, IEEE VIS, CHI等可视分析领域顶级会议和期刊论文。 课程简介： 本次讲座主要介绍了树状图和图网络的可视化方法，并举出了相应实例帮助深入理解层次数据和网络数据的可视化。 1 树的可视化方法 图1 树可视化 树可以被认为是一种特殊的图。树的数据结构一般都是层次数据（ »