杨一民博士的讲题是区块链与数据库之间的密切关系。区块链最吸引人的特性之一是它可以作为一个具有独特优势(或者说挑战性)的分布式数据库。另一方面,区块链的许多应用程序需要访问各种类型的数据。这需要为区块链开发一个数据层。杨博士将深入讨论两种类型的数据库的实例和想法。

江丕仁博士的讲题是物联网的应用及其关键技术。根据2017年富比世的报导,全球物联网市场会从2016年的1500亿美元成长至2020年底的4500亿美元,因此我们可以预期未来三年内将会出现许多新的物联网应用。江博士将介绍物联网及其在几个市场现有的应用及挑战,而后探讨包括大数据、数据科学及云端等关联技术。

焦建新博士的讲题是:基于大数据的设计创新和决策分析及其在智慧生产和营运管理中的应用。传统上产品开发都是从设计开始,设计决定产品的功能和规格。现在则倾向采用数据导向的创新设计。设计团队可从各种管道收集讯息用来阐明设计方向,这是因为我们现在可以前所未有的接触到来自于社交媒体、线上的零物料资料库、甚至直接来自于物联网设备上的资料,作为产品设计参考的依据。焦博士将介绍最近在改进工业设计和流程操作、降低生产成本、提升制造能源和资源效率上的最新发展。一些工业应用的实例也揭示了数据驱动的设计和生产模式对企业所能提供的愿景。

潘毅博士的讲题是大数据应用的深度学习—挑战和未来方向。深度学习目前在计算机视觉、自动语音识别、自然语言处理、音频识别和医学图像处理方面取得了许多显着的成果。但将深度学习扩展到更复杂的应用(如生物信息学)将需要更多在概念、架构、算法、理论和软件方面的突破,更不用说更先进的处理能力了。

在这次讲座中,潘博士将介绍当前区块链人工智能深度学习技术的一些新颖的架构和算法被用于几个大数据应用,包括图像处理、DNA序列注释、长基因间非编码RNA检测和基因结构预测。同时,也会介绍在这个领域未来的研究方向。



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