原标题:黄铭钧:拒绝指雁为羹的区块链「实干家」 | CNCC 2018

ACM SIGMOD(Special Interest Group On Management Of Data)

由U.S.A.计算机组织(ACM)数据管理专门的职业委员会(SI维生霉素OD)发起、在数据库领域具有最高学术地位的国际性学术会议。会议的目标是在满世界范围内为数据库领域的商量者、开荒者以及用户提供2个研究新型学术理念和钻探措施、调换开垦才干、工具以及经验的阳台,引导和促进数据库学科的升华。数据库的最佳会议,也是最棒的系统类的集会之一。已经有30年的历史。一般在United States开,加拿大开过三次。近期开班每隔几年在其他洲开三回。9四年在香水之都,九七年在巴黎市。未来能收看越来越多的第贰笔者是神州学生的SI威他霉素OD
paper。与VLDB/ICDE分歧,它是double blind review的会议。

网址:http://www.sigmod.org/

数据库和数码开采领域的集会和期刊

Journals


雷锋网 AI
科技(science and technology)评价按:
身为世界头号的数据库专家,新加坡共和国国立高校优良教师黄铭钧最为人津津乐道的,是他与工产业界的紧凑结合,总能第目前间将应用商量成果转化为生产力。以当下火爆的区块链为例,他与研商团队先后进献了第二个区块链测验评定套件
BLOCKBENCH、高品质的区块链数据存款和储蓄系统 FO途乐KBASE 以及医治区块链系统
MediLot,完美兑现了生产和教学研相结合。

VLDB(Very Large Data Base)

澳洲的数据库会议,也早已有30年的野史。进行地多数依据一年澳洲,次年任何洲轮换的规律。它是绝无仅有能接近SIGMOD的会议,一般被感到和SI威他霉素OD一样受尊重。它的PC相比diversified一点,其它录取小说的时候只怕会设想一点所在平衡。由此对此美利哥的投稿以至有望感到比SI培洛霉素OD还难进。在这一个会议上也能看到更多的来源美利坚合众国以外的小说。

网址:http://www.vldb.org/

 

多少发现一级期刊

IEEETKDE(IEEE Transactions on Knowledge and Data
Engineering)http://www.ieee.org/organizations/pubs/transactions/tkde.htm

DMKD(Data Mining and Knowledge
Discovery) http://www.springerlink.com/content/1573-756X/?p=859c3e83455d41679ef1be783e923d1d&pi=0

ACMTKDD(ACM Transactions on Knowledge Discovery from
Data)http://tkdd.cs.uiuc.edu/

ACM
TODS http://www.acm.org/tods/

VLDB
Journal http://www.vldb.org/

ACM TOIS(ACM Transactions on Information
Systems) http://www.acm.org/pubs/tois/

ACM TIST(ACM Transactions on Intelligent Syetems and Technology)

IEEE TNN(IEEE Transaction on Neural Networks)

在 10 月 二伍 日—二7 日波尔图国际博览大旨(G20 会场)进行的 2018中中原人民共和国Computer大会(CNCC
2018)上,黄铭钧将与大家大饱眼福他对商场级区块链系统的思量。

ICDE(International Conference On Data Engineering)

IEEE的数据库会议。IEEE的集会一般都比ACM对应会议差点,ICDE也不例外。一般被以为明显比SI罗红霉素OD/VLDB差一个程度,但又鲜明比别的的数据库会议高2个档案的次序。

网址:http://www.icde.org/


机器学习一流期刊

多少开采顶尖期刊与集会,数据库和数量发现领域的集会和刊物。JMLR

TPAMI, IJCV,MLJ

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数据库领域主要专注于数据库系统和数目处清理计算法,而数据开掘机借使小心于数据价值分析算法。

Conferences


黄铭钧(Ooi Beng
Chin),新加坡共和国国立大学出色教授、广东大学黄河学者讲座教学、新加坡共和国中国科学技术大学学院士、ACM
Fellow、IEEE
Fellow。首要研商方向回顾数据库质量难题、索引工夫、内存数据管理、云计算和互动系统的钻研与高端应用等,并从事于”ABCD”(AI,Blockchain,Cloud
Computing,Data Driven Technology)领域的翻新与产业化。1985年结业于澳国莫Nash大学,获一等光荣学士学位,1990年拿走大学生学位,之后加盟新加坡共和国国立高校并于 三千 年升迁正教师。2007 至
20壹3 年,负担计算机高校省长,时期将新国民代表大会在 QS
Computer学科的排行提高到世界第 八名。近年来担当新加坡共和国国立高校人工智慧系统切磋院市长、新加坡共和国最大出租汽车车集团康福德高(ComfortDelGro)的独自董事,并牵头新国民代表大会马普托人造智能立异及行业化大旨研究开发人工智能,推进人工智能在诊治保养、金融科技(science and technology)等领域的科学技术术更改进。

 

汇总

当年八月黄铭钧将前去U.S.A.达卡参加国际数据库前沿展望会议(The
Database Research Self-Assessment
Meeting),这几个闭门会议每届只特邀二十几人世界拔尖级的数据库专家到场,身为唯一华夏族表示的黄铭钧已经连日受邀参预叁届会议,「数据库界泰斗」的身份鲜明。

一、数据库领域的首要性会议

数据库三大一流会议


SigMod http://www.acm.org/sigmod/


VLDB http://www.vldb.org/


ICDE http://www.ipsi.fraunhofer.de/tcde/conf\_e.html

除此以外,他还是 CCF 外国杰出进献获得者,身兼新加坡共和国科高校院士、ACM
Fellow、IEEE
Fellow、湖北省人工智能发展专家委员会委员等职位,由她领导的新国民代表大会人工智慧系统商量院设计的
SINGA 深度学习系列,是首先个进入国际拔尖开源社区 Apache
孵化器的纵深学习连串项目——一个能够让用户制定运行战术和开垦新产品的布满式深度学习平台。

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多少发掘叁大顶尖会议


SigKDDhttp://www.sigkdd.org/


ICDMhttp://www.cs.uvm.edu/~icdm/


SDMhttp://www.siam.org/meetings/sdm07/

黄铭钧的研商兴趣包蕴数据库品质、索引才具、大数额、多媒体及空间数据库管理、内部存款和储蓄器数据管理、云总结和交互系统的钻研与运用等,近些年6续在
ACM SI地霉素OD、VLDB、IEEE ICDE 等国际会构和 ACM TODS, IEEE TKDE, VLDB
等杂志发布 200 多篇杂谈,被引用 191二4 余次,H-Index 为 7四(201八 年 9月的 Google Scholar 数据),并且屡屡受邀出任 SI丙胺搏来霉素OD、VLDB 和 IEEE ICDE
等两个数据库行业内部超级会议的委员会主席。

 

人为智能(+数据开掘/Computer视觉/…) 国际一流会议

一 IJCAI :人工智能领域拔尖国际会议

二 AAAI:德国人工智能学会AAAI的年会

叁 P逍客ICAI:亚香港太古土地资金财产有限权利公司区人工智能国际会议

据《金星财政和经济》报导,在出任新加坡共和国国立高校Computer大学院长时期(2007 年—20一三年),黄铭钧乃至中标将新国民代表大会在 QS 计算机学科的排名提高到世界第 捌

数据库领域的世界级会议SI奇霉素OD、ICDE、VLDB,下边将对那三大会议实行一下总结介绍。 

机械学习国际顶尖会议

一 ICML:机器学习、方式识别领域一流国际会议(综合)

贰 NIPS:神经总括,机器学习园地拔尖国际会议(综合)

叁COLT:机器学习世界一级国际会议(计算学习理论,理论Computer科学与机具学习的接力)

这个引人瞩目的造成,并未有将黄铭钧「困」在象牙塔里,反而成为她向工产业界进击的「燃料」。

 

管理器视觉一级会议

壹 ICCV:两年一遍,Computer视觉,格局识别,多媒体计算领域顶尖会议

贰 CVPLAND:Computer视觉,情势识别,多媒中华全国体育总会结领域一流会议

3 ECCV:两年叁次,计算机视觉,形式识别,多媒体计算领域拔尖会议

区块链+医疗=MediLOT

SIGMOD

头等会议:

数据库3大拔尖会议 —— SI培洛霉素OD,VLDB,ICDE

壹SIGMOD:99分,数据库的万丈会议,涉及范围广阔,稍偏应用(理论作品看PODS)。没说的,远瞻如滔滔江水。这一个会议不仅仅是double-blind
review,而且有rebuttal procedure,可谓独辟蹊径,独竖一帜。

②VLDB:玖六分,非凡好的数据库会议。与SI林大霉素OD类似,涉及范围广阔,稍偏应用。

从文章的材料来讲,SI核糖霉素OD和VLDB难分伯仲,没有说什么人比何人更加高。他们的界定也大概千篇壹律。不少牛人都觉着,2011年的rebuttal
procedure其实并不怎么成功。投稿太多,很难达成每1篇都不分畛域正义。很多rebuttal没人看。

数据库理论会议 —— PODS

    九伍分。是“数据库理论的最佳会议,也是二个很好的反驳会议”。每年总是co-located
with
SI培洛霉素OD。认为当中算法背景的人占主流(你能够数数PODS作品中有多少来自Motwani
group),也有壹部分AI背景的人(毕竟SIGART也是主办者之一)。它的影响力远不及SI达托霉素OD,不过其中文章的成色相比较整齐,variance小于SI克拉霉素OD(以及任何任何数据库会议)。有1人牛人说:“PODS
never had a really bad paper,”那是它值得骄傲的地点。

多少开采 三大顶尖国际会议—— KDD(CFFA类),ICDM(CFFB类),SDM(CFFB类)

顶级:KDD  full paper 95分,poster/short paper 90分。

    ACMKnowledge Discovery and Data
Mining,数据开掘的参天会议,每年开SIGKDD是美利坚同盟国Computer学会ACM旗下数据发掘和文化开掘的正规公司,KDD的英文全称就是KnowledgeDiscovery
and Data Mining。SIGKDD每年主办的KDD大会,是该领域的参天学术会议。

并称第三: ICDM(CFFB类): IEEE International Conference on Data
Mining

    唯一进行故事集盲审的集会,每年都会引发大量大家参加会议。

并称第壹: SDM(CFFB类): SIAMInternational Conference on Data
Mining

    底子很厚,但在CS里面包车型大巴震慑比ACM和IEEE依旧要小

机器学习拔尖会议 —— ICML

新闻寻觅、知识管理 —— ACM SIGIPRADO,CIKM(CFFB类)

CIKM:International Conference on Information and Knowledge Management
国际新闻和知识管理会议

音讯找出、知识管理和数据库领域中头号的ACM会议

选择和媒体领域超级国际会议 —— WWW

近年,随着硬件和数目的逐步完善,机器学习与深度学习在产业界获得了普及的施用,可是在具体落地的进度中依然存在数据提取耗、存储格式不合并、非结构化数据、数据清洗、数据不够、数据重复等主题素材,越发在
AI
诊治会诊领域,医疗编码标准的不联合和医疗消息的复杂更是制衡着该领域的迈入。


蹩脚会议:

EDBT,ICDT,CIKM,SDM,ICDM,PKDD,还有ECML亚洲的机器学习会议(这几个理应是一.5档的,比相似的2流好)

智能音讯管理——ICIIP(IFIP智能音信处理国际会议)

针对以上难点,黄铭钧辅导团队营造出了
MediLot——多少个依据区块链的医治安保卫护健康数据处理和剖析平台,借助区块链的防篡改特点,保证分化医治安保卫养肉体机构之间的医治记录的存档,使得数据出自追踪、数据解析以及根据病者喜好量身订造的医治变得可能,将医治管理和研讨有助于更加好的前景。

是Acm Special Interest Group on Management Of Data的简写。

Online Resources


http://www.kdnuggets.com

http://www.chinakdd.com

网站集结http://www.dmoz.org/Computers/Software/Databases/Data\_Mining//

A google co-op search engine for Data Mining

http://www.google.com/coop/cse?cx=006422944775554126616:ixcd3tdxkke

Data Mining, University of Houston

http://nas.cl.uh.edu/boetticher/CSCI5931 Data
Mining.html

Data Mining Program, University of Central
Floridahttp://dms.stat.ucf.edu/

Data Mining Group, University of
Dortmundhttp://www-ai.cs.uni-dortmund.de/index.html

Data Mining, MIT OCW

http://ocw.mit.edu/OcwWeb/Sloan-School-of-Management/15-062Data-MiningSpring2003/CourseHome/

Data Mining Group,
Tsinghuahttp://dbgroup.cs.tsinghua.edu.cn/dmg.html

KDD oral presentations
videohttp://www.videolectures.net

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数据库会议中最棒的议会,也是最棒的系统类的会议之1,在数据库领域具有最高学术地位的国际性学术会议。其小说提到范围广阔,稍偏应用。这些会议不仅是double-blind
review,而且有rebuttal
procedure,可谓自笔者作古,独树一帜。2007年5月15日至11月三10日,第26届ACM
SI罗红霉素OD国际数据法学术会议在东京国际会议中央举办。

Tools

Wekahttp://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/

Rapid
Miner(Yale)http://rapid-i.com/content/view/3/76/lang,en/

IlliMinehttp://illimine.cs.uiuc.edu/

Alpha
Minerhttp://www.eti.hku.hk/alphaminer

Potter’s Wheel
A-B-Chttp://control.cs.berkeley.edu/abc/

MediLot 官方网址显示的技艺底层

 

在黄铭钧看来,理想的治病数据共享系统应以伤者为主导,患者全数最高权力管理本身的病史记录。一言以蔽之,病人能够授权
MediLot
将自家病史数据的走访权限记录在区块链上,在有须要时通过链下点对点网络将数据发给第三方单位利用,医务卫生职员也得以透过平台上的算法和剖析模型预测伤者病情的升高,从而做出最精准的医疗检查判断。

The is concerned with the principles, techniques and applications of
database management systems and data management technology. Our members
include software developers, academic and industrial researchers,
practitioners, users, and students. SIGMOD sponsors the annual
SIGMOD/PODS conference, one of the most important and selective in the
field. 

MediLot
并非停留在概念上的「意淫」系统,而是早就在新加坡共和国国立高校医院(NUH)中诞生应用。今年年底,运行ICO 的 MediLOT
比比较快就获得了两笔大数额投资,新加坡政坛部门也发布了插足意愿。

 

从长期来看,MediLOT
上的完整临床检查判断数据,对于少壮医师的经历成长提振中型小型规模医院的诊治水平,不可不说是个宝藏。

VLDB

区块链的尾部优化


黄铭钧的研商一直走在社会的火线。面对喝伍吆6的区块链市镇,黄铭钧冷静地提出近日区块链领域尚存在的片段问题:区块链系统的性质有限,远远小于初始进的数据库系统的预想

是Very Large Data Bases的缩写。

这项结果在他与组织共同切磋设计的区块链测验评定套件 BLOCKBENCH
中获得验证——BLOCKBENCH 是第贰个探究和相比许可型区块链的属性的
benchmark。在散文中,黄铭钧与组织建议了 肆 种立异区块链的措施:

九六分的数据库会议。与SI金霉素OD类似,涉及范围分布,稍偏应用。从小说的成色来讲,SI维生霉素OD和VLDB难分伯仲,未有说哪个人比何人更高。他们的限定也大概千篇一律。反而VLDB的审阅稿件品质从来极高。每年的VLDB都有很理论的paper。201四年,数据库领域有名国际会议VLDB第一回在神州马斯喀特进行。

  1. 将积累、实行引擎和共同的认知层互相解耦,然后独立优化和扩展;
  2. 收下新的硬件:多核 CPUs 和大内部存款和储蓄器、可靠硬件;
  3. 分片分区:区块链本质上是1种复制状态机系统,系统内每叁个节点维护了同一的数额;
  4. 帮忙表明性语言。

 

而黄铭钧未有让优化办事停留在「充饥画饼」,随后与协会一起公布了高品质的区块链数据存储系统
ForkBase,意在帮助需求多少版本调控、分叉和防篡改等职能的区块链系统。

VLDB is an annual conference held by the non-profit Very Large Data Base
Endowment Inc. The mission of VLDB is to promote and exchange scholarly
work in databases and related fields throughout the world. The VLDB
conference began in 1975 and is now closely associated with SIGMOD and
SIGKDD. 

「创业从非常大程度上的话,是系统钻探教员和学生活中必不可少的一局地。1创业,就非得关心整整系统的研究开发,而不仅仅是做一些的安顿性,来支撑本人提议的答辩。」这是黄铭钧一贯以来遵从的治学观念,他也用身体力行的名堂向大家来得了那份遵从。

 

在 CNCC 201捌大会现场,我们将荣誉在现场聆听黄铭钧先生题为《公司级区块链系统:从 0 到
一,再到用不完》的大会演说,雷锋(Lei Feng)网 AI
科学技术评价将第贰时半刻间为我们带来最新广播发表。

澳大哈利法克斯(Australia)的数据库会议,也早已有30年的野史。进行地很多依据一年亚洲,次年别的洲轮换的法则。它是绝无仅有能接近SI金霉素OD的议会,一般被以为和SI创新霉素OD一样受器重。它的PC比较diversified一点,其它录取小说的时候大概会设想一点地方平衡。由此对此U.S.的投稿以致有望认为比SI放线菌壮观素OD还难进。在那一个会议上也能收看越多的根源U.S.以外的稿子。 

越多讲者音讯及议程,应接移步 CNCC 2018大会官方网站精通,大会现已开放买票门路,在 九 月 二二5日此前到位申请就可以分享优厚。

 

大会官方网址:

ICDE

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主要编辑:

是IEEE International Conference on Data Engineering的简写。

九贰分的数据库会议,是数额和数据库领域的一流会议。也是多个大杂烩,好处是覆盖面广、兼容性强,坏处是小说水平参差不齐。

IEEE的数据库会议。IEEE的会议一般都比ACM对应会议差一点,ICDE也不例外。一般被认为明显比SI阿奇霉素OD/VLDB差四个水准,但又明朗比其他的数据库会议高三个程度。 

 

PODS


是Principles Of Database Systems的简写。

数据库理论的最棒会议。九五分的数据库会议。每年总是和SIGMOD在平等地点设置。

里头算法背景的人占主流(你能够数数PODS小说中有稍许来自Motwani
group),也有一部分AI背景的人(究竟SIGART也是主办者之1)。它的影响力远比不上SI金霉素OD,不过其汉语章的质量相比较整齐,variance小于SI红霉素OD(以及此外任何数据库会议)。有1人牛人说:“PODS
never had a really bad paper,”那是它值得骄傲的地点。

 

The ACM Symposium on Principles of Database Systems (PODS) is an
international research conference on database theory, and has been held
yearly since 1982. It is sponsored by three Association for Computing
Machinery SIGs, SIGART, SIGACT, and SIGMOD. Since 1991, PODS has been
held jointly with the ACM SIGMOD Conference, a research conference on
systems aspects of data management.

 

2、数据开采领域的严重性会议

=========================

 

一流的:

数量发现SIGKDD

机器学习ICML

音讯检索SIGI奥迪Q5

 

二流的:

EDBT

ICDT

CIKM

SDM

ICDM

PKDD,

还有ECML澳大蒙彼利埃的机械学习会议(那一个应该是1.⑤档的,比相似的贰流好)

 

SIGKDD


是ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining的简写。

full paper 玖拾捌分,poster/short paper
八十九分。数据发现的最高会议。由于历史积淀不足以及世界圈子十分小,勿用讳言KDD最近比SI庆大霉素OD尚有所比不上。
这几年来KDD的材料都非常高。其full
paper的材料高于SI奇霉素OD/VLDB中数量开掘地点的paper的身分。原因是SI博来霉素OD/VLDB审阅稿件人中多少发现的人很少,审阅稿件规范不确定能调控得很好。
这几年一些篇SI达托霉素OD/VLDB的多寡发掘paper都follow一些KDD的paper。而在KDD,要拿壹篇full
paper真难。2018年南开拿了一篇,实属难得。二〇一九年他们又拿了二个SI创新霉素OD
demo,表达专门的工作的确很扎实。
听闻在数不完地方,假若能有一篇SI威他霉素OD/VLDB/KDD,就能硕士毕业,能有两篇就能找到正确的劳作。

 

ICML


The International Conference on Machine Learning (ICML) is the
leading international academic conference in machine learning. Along
with NIPS, it is one of the two primary conferences of high impact
in Machine Learning and Artificial Intelligence research. It is
supported by the International Machine Learning Society (IMLS).

 

SIGIR


SIGIR is the Association for Computing Machinery’s Special
Interest Group on Information Retrieval
.

 

EDBT


87分,不错的数据库会议,录取率相当的低然则历史积淀不足。

 

ICDT


818分,PODS的亚洲版,数据库理论第一议会。
和SIGMOD/VLDB同样,ICDE和EDBT在质量和熏陶上都齐驱并驾。

 

其余的如CIKM,SDM,ICDM,PKDD等等都比上述的集会差一截。

 

CIKM


85分。

 

SDM


full paper 九十几分,poster/short paper
九十几分。SDM的数码开掘会议,与ICDM并名列数据发现领域的第4人,比KDD有显著差别。好像在这之中执会考查总结局计背景的人可比多,也有1对机械学习背景的人,相比较iversified。

 

ICDM


full paper 捌拾柒分,poster/short paper
八二十分。IEEE的多寡发现会议,与SDM并名列数据发现领域的第肆个人,比KDD有明确差距。

 

PKDD


八叁分(因为poster/short
paper数量很少,所以反对区分)。好像是KDD的欧洲版,但与KDD天渊之别。

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3、与数据开掘有关的首要国际期刊

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DMKD (DAMI): Data Mining and Knowledge Discovery

TKDE: IEEE Transaction on Knowledge and Data Engineering

TKDD: ACM Transaction on KDD

SIGKDD Explorations

 

 

 

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