Broad Learning via Fusion of Heterogeneous Information

报告题目:Broad Learning via Fusion of Heterogeneous Information

主讲嘉宾:ACM/IEEE院士、美国伊利诺伊大学芝加哥分校 特聘教授Philip S. Yu

报告时间:201871315:00-17:00

报告地点:复旦大学张江校区

报告摘要:Philip S. Yu教授向师生们以广度学习(Broad Learning)为例探讨当前数据科学领域的热点研究问题,介绍大数据时代的挑战。

关于嘉宾:Philip S.Yu教授是ACM FellowIEEE Fellow。他现为美国伊利诺伊大学芝加哥分校特聘教授、清华大学软件学院客座教授。他现任ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data(TKDD)主编。他曾任IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering(TKDE)主编,IEEE Technical Committee on Data Engineering成员。他于2013年获得IEEE技术成就奖(IEEE Computer Society Technical Achievement Award),以表彰他“在大数据可扩展索引、查询、搜索、挖掘和隐私保护等方面做出的先驱性、创新性贡献”(For pioneering and fundamentally innovative contributions to the scalable indexing, querying, searching, mining and anonymization of big data)

主办单位:上海市数据科学重点实验室




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