【亚洲必赢登录】不容画饼充饥的区块链,数据发掘拔尖期刊与议会

原标题:黄铭钧:拒绝思梅止渴的区块链「实干家」 | CNCC 201八

ACM SIGMOD(Special Interest Group On Management Of Data)

由United StatesComputer组织(ACM)数据管理专门的学业委员会(SI金霉素OD)发起、在数据库领域有着最高学术地位的国际性学术会议。会议的目标是在大地范围内为数据库领域的商量者、开荒者以及用户提供一个探寻新型学术思想和钻研措施、交换开辟本事、工具以及经验的阳台,辅导和拉动数据库学科的前进。数据库的最佳会议,也是最棒的系统类的集会之1。已经有30年的野史。一般在United States开,加拿大开过两回。方今启幕每隔几年在别的洲开1回。九4年在时尚之都,九七年在迪拜。以往能来看更增加的首先作者是炎黄学生的SI卡那霉素OD
paper。与VLDB/ICDE不相同,它是double blind review的议会。

网址:http://www.sigmod.org/

数据库和数码发现领域的会谈商讨谈杂志

Journals


雷锋(Lei Feng)网 AI
科学技术评价按:
身为世界拔尖的数据库专家,新加坡共和国国立大学独傲群雄教师黄铭钧最为人津津乐道的,是她与工产业界的紧凑结合,总能第一时间将调研成果转化为生产力。以当下火爆的区块链为例,他与探究协会先后进献了第七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福睿斯KBASE 以及医疗区块链系统
MediLot,完美兑现了生产和教学研相结合。

VLDB(Very Large Data Base)

亚洲的数据库会议,也早就有30年的历史。实行地繁多遵照一年澳洲,次年任何洲轮换的法则。它是唯一能接近SI达托霉素OD的议会,一般被以为和SI丙胺博莱霉素OD一样受重视。它的PC相比较diversified一点,此外录取文章的时候大概会怀念一点地点平衡。因而对于美利哥的投稿以致有不小恐怕认为比SI林大霉素OD还难进。在那一个会议上也能看出更加多的根源美利哥以外的稿子。

网址:http://www.vldb.org/

 

数量开采一流期刊

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 拾 月 25 日—二七 日底特律国际博览中央(G20 会场)实行的 2018中中原人民共和国Computer大会(CNCC
201八)上,黄铭钧将与我们享用她对公司级区块链系统的观念。

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。一般被以为鲜明比SI阿奇霉素OD/VLDB差2个水准,但又明朗比此外的数据库会议高中贰年级个程度。

网址:http://www.icde.org/


机械学习一级期刊

JMLR

TPAMI, IJCV,MLJ

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数据库领域珍视专注于数据库系统和数量处清理计算法,而数据开采机即便注意于数据价值分析算法。

Conferences


黄铭钧(Ooi Beng
Chin),新加坡共和国国立高校傲睨万物教授、浙江大学多瑙河学者讲座讲解、新加坡共和国科高校院士、ACM
Fellow、IEEE
Fellow。首要斟酌方向回顾数据库品质难题、索引技能、内部存款和储蓄器数据管理、云总计和相互系统的钻探与高级应用等,并从事于”ABCD”(AI,Blockchain,Cloud
Computing,Data Driven Technology)领域的立异与行业化。19八伍年毕业于澳大塞维利亚(Australia)莫Nash高校,获一等荣誉硕士学位,1九八七年赢得博士学位,之后出席新加坡共和国国立高校并于 3000 年晋升正教师。2007 至
20一3 年,负担Computer高校委员长,期间将新国民代表大会在 QS
Computer学科的排名提高到世界第 8名。目前出任新加坡共和国国立大学人工智慧系统切磋院司长、新加坡共和国最大出租汽车车集团康福德高(ComfortDelGro)的单独董事,并带头新国大莱比锡人造智能立异及产业化中央研究开发人工智能,推进人工智能在医疗养生、金融科技(science and technology)等领域的科学技术术革新新。

【亚洲必赢登录】不容画饼充饥的区块链,数据发掘拔尖期刊与议会。 

汇总

上一季度4月黄铭钧将前往United States丹佛参加国际数据库前沿展望会议(The
Database Research Self-Assessment
Meeting),那几个闭门会议每届只约请二十六人世界一级的数据库专家参加,身为唯壹夏族代表的黄铭钧已经老是受邀参与3届会议,「数据库界泰斗」的地方鲜明。

1、数据库领域的基本点会议

数据库3大超级会议


SigMod http://www.acm.org/sigmod/


VLDB http://www.vldb.org/


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

其余,他照旧 CCF 海外卓绝进献获得者,身兼新加坡共和国科高校院士、ACM
Fellow、IEEE
Fellow、广西省人工智能发展专家委员会委员等地方,由她领导的新国民代表大会人工智慧系统切磋院设计的
SINGA 深度学习种类,是首先个进入国际超级开源社区 Apache
孵化器的吃水学习连串项目——一个足以让用户制定运转计策和开采新产品的遍及式深度学习平台。

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

数码开采三大超级会议


SigKDDhttp://www.sigkdd.org/


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


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

黄铭钧的斟酌兴趣包括数据库质量、索引本事、大额、多媒体及空间数据库管理、内部存款和储蓄器数据管理、云总括和交互系统的切磋与利用等,近年来6续在
ACM SI土霉素OD、VLDB、IEEE ICDE 等国际会构和 ACM TODS, IEEE TKDE, VLDB
等刊物发表 200 多篇杂谈,被引用 一九1三四 余次,H-Index 为 7四(2018 年 2月的 谷歌(Google) Scholar 数据),并且反复受邀出任 SI放线菌壮观素OD、VLDB 和 IEEE ICDE
等八个数据库行业内部拔尖会议的委员会主席。

 

人工智能(+数据开采/计算机视觉/…) 国际第拔尖会议

1 IJCAI :人工智能领域一流国际会议

2 AAAI:葡萄牙人工智能学会AAAI的年会

三 P帕杰罗ICAI:亚太人工智能国际会议

据《月孛星财政和经济》广播发表,在充当新加坡共和国国立大学处理器高校院长时间间(200七 年—20一3年),黄铭钧以至打响将新国民代表大会在 QS 计算机学科的排名升高到世界第 八

数据库领域的头号会议SIGMOD、ICDE、VLDB,上面将对那3大会议实行一下粗略介绍。 

亚洲必赢登录 ,机械学习国际拔尖会议

一 ICML:机器学习、形式识别领域一流国际会议(综合)

二 NIPS:神经总计,机器学习世界顶尖国际会议(综合)

三COLT:机器学习园地一级国际会议(总括学习理论,理论计算机科学与机械和工具学习的接力)

这么些引人瞩目的形成,并未有将黄铭钧「困」在象牙塔里,反而成为他向工产业界进击的「燃料」。

 

Computer视觉一流会议

壹 ICCV:两年三遍,Computer视觉,方式识别,多媒中华全国体育总会计领域一级会议

贰 CVPPRADO:Computer视觉,情势识别,多媒体总结领域拔尖会议

叁 ECCV:两年1次,Computer视觉,格局识别,多媒体计算领域顶尖会议

区块链+医疗=MediLOT

SIGMOD

1品会议:

数据库三大拔尖会议 —— SIGMOD,VLDB,ICDE

①SI丙胺搏来霉素OD:玖拾柒分,数据库的参天会议,涉及范围普及,稍偏应用(理论小说看PODS)。没说的,珍视如滔滔江水。那一个会议不仅仅是double-blind
review,而且有rebuttal procedure,可谓别树1帜,独树一帜。

贰VLDB:玖五分,格外好的数据库会议。与SI威斯他霉素OD类似,涉及范围分布,稍偏应用。

从小说的材质来讲,SIGMOD和VLDB难分伯仲,未有说什么人比哪个人越来越高。他们的界定也大概同样。不少牛人都感到,201一年的rebuttal
procedure其实并不怎么成功。投稿太多,很难成功每1篇都天公地道正义。诸多rebuttal没人看。

数据库理论会议 —— PODS

    玖陆分。是“数据库理论的最棒会议,也是3个很好的理论会议”。每年总是co-located
with
SI氯林可霉素OD。以为个中算法背景的人占主流(你能够数数PODS文章中有稍许来自Motwani
group),也有一部分AI背景的人(究竟SIGART也是主办者之一)。它的影响力远未有SIGMOD,然则其中文章的成色相比较整齐,variance小于SI核糖霉素OD(以及别的任何数据库会议)。有1个人牛人说:“PODS
never had a really bad paper,”那是它值得骄傲的地点。

数据发掘 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,数据发现的万丈会议,每年开SIGKDD是U.S.A.电脑学会ACM旗下数据发掘和文化发掘的专门的学问团体,KDD的英文全称便是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1举行杂谈盲审的集会,每年都会引发大量我们参加会议。

因人而异第三: SDM(CFFB类): SIAMInternational Conference on Data
Mining

    底子很厚,但在CS里面包车型大巴影响比ACM和IEEE仍然要小

机器学习一流会议 —— ICML

信息找寻、知识管理 —— ACM SIGICR-V,CIKM(CFFB类)

CIKM:International Conference on Information and Knowledge Management
国际音讯和学识管理会议

音信搜索、知识管理和数据库领域中一流的ACM会议

运用和媒体领域顶尖国际会议 —— WWW

近期,随着硬件和多少的日益完善,机器学习与深度学习在业界得到了大面积的施用,不过在切切实实落地的进度中依旧留存数据提取耗、存款和储蓄格式不合并、非结构化数据、数据清洗、数据不够、数据再度等难点,越发在
AI
医治会诊领域,医治编码标准的不统1和临床消息的繁杂更是制衡着该领域的前行。


蹩脚会议:

EDBT,ICDT,CIKM,SDM,ICDM,PKDD,还有ECML亚洲的机械学习会议(这几个应该是一.伍档的,比相似的2流好)

智能消息管理——ICIIP(IFIP智能新闻管理国际会议)

本着上述难点,黄铭钧教导团队创设出了
MediLot——叁个依据区块链的医疗保养数据管理和剖析平台,借助区块链的防篡改特点,保险分化医疗保健机构之间的治疗记录的存档,使得数量来源追踪、数据解析以及基于伤者喜好量身订造的医治变得或然,将临床管理和研商推进更加好的前程。

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

Online Resources


http://www.kdnuggets.com

http://www.chinakdd.com

网址群集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壹,在数据库领域有所最高学术地位的国际性学术会议。其文章提到范围广泛,稍偏应用。那么些会议不仅仅是double-blind
review,而且有rebuttal
procedure,可谓独具匠心,标新立异。二零零七年5月11日至二月10日,第三陆届ACM
SI罗红霉素OD国际数码文学术会议在新加坡国际会议核心进行。

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 官方网站体现的技艺底层

 

在黄铭钧看来,理想的医疗数据共享系统应以伤者为主导,伤者有所最高权力管理本身的病历记录。一言以蔽之,病人能够授权
MediLot
将自个儿病史数据的走访权限记录在区块链上,在有亟待时经过链下点对点网络将数据发给第3方机构使用,医务卫生职员也足以通过平台上的算法和剖析模型预测伤者病情的进步,从而做出最精准的医治检查判断。

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,而是已经在新加坡国立大学医院(NUH)中诞生应用。二零一⑨年新岁,运转ICO 的 MediLOT
极快就得到了两笔大数额投资,新加坡共和国政党部门也表明了加入意愿。

 

从深刻来看,MediLOT
上的完整临床检查判断数据,对于青春医师的阅历成长提振中型小型规模医院的临床水平,不可不说是个宝藏。

VLDB

区块链的平底优化


黄铭钧的研究平昔走在社会的前沿。面对人山人海的区块链店4,黄铭钧冷静地提议方今区块链领域尚存在的有个别难点:区块链系统的属性有限,远远小于起先进的数据库系统的意料

是Very Large Data Bases的缩写。

那项结果在她与团伙联手研究设计的区块链测验评定套件 BLOCKBENCH
中收获注脚——BLOCKBENCH 是第2个斟酌和比较许可型区块链的习性的
benchmark。在舆论中,黄铭钧与集体提议了 四 种立异区块链的措施:

九伍分的数据库会议。与SI金霉素OD类似,涉及范围普遍,稍偏应用。从小说的品质来说,SI博来霉素OD和VLDB难分伯仲,未有说何人比何人更加高。他们的限定也大致千篇壹律。反而VLDB的审阅稿件品质一贯极高。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首回在华夏维尔纽斯举行。

  1. 将储存、实施引擎和共同的认知层互相解耦,然后独立优化和强大;
  2. 抽出新的硬件:多核 CPUs 和大内存、可相信硬件;
  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1个节点维护了一样的数量;
  4. 支撑表明性语言。

 

而黄铭钧未有让优化办事停留在「聊以自慰」,随后与团伙一齐颁发了高品质的区块链数据存储系统
ForkBase,意在帮忙须要多少版本调整、分叉和防篡改等成效的区块链系统。

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. 

「创业从十分大程度上来讲,是系统斟酌教员和学生活中不可或缺的一有些。1创业,就亟须关切整整系统的研究开发,而不只是做一些的安排,来援助本身提议的论争。」那是黄铭钧平素以来遵循的治学观念,他也用勤劳的战果向我们突显了那份遵守。

 

在 CNCC 201八大会现场,大家将荣誉在当场聆听黄铭钧先生题为《公司级区块链系统:从 0 到
壹,再到Infiniti》的大会发言,雷锋(Lei Feng)网 AI
科技(science and technology)评价将第权且间为我们带来新式报纸发表。

澳大伯尔尼的数据库会议,也1度有30年的野史。进行地诸多依据一年澳国,次年其余洲轮换的原理。它是绝无仅有能接近SI金霉素OD的会议,一般被感到和SI地霉素OD一样受尊重。它的PC相比diversified一点,其它录取小说的时候可能会挂念一点地域平衡。由此对于美利坚合众国的投稿以至有希望感到比SI氯林可霉素OD还难进。在那些会议上也能见到越多的根源United States以外的小说。 

更加多讲者消息及议程,欢迎移步 CNCC 2018大会官方网站领会,大会现已开放售票路子,在 九 月 2一日在此以前到位报名即可分享优厚。

 

大会官方网址:

ICDE

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责编:

是IEEE International Conference on Data Engineering的简写。

九二分的数据库会议,是数额和数据库领域的世界级会议。也是一个大杂烩,好处是覆盖面广、包容性强,坏处是文章水平参差。

IEEE的数据库会议。IEEE的集会一般都比ACM对应会议少了一些,ICDE也不例外。一般被以为显然比SIGMOD/VLDB差一个档期的顺序,但又分明比此外的数据库会议高三个品位。 

 

PODS


是Principles Of Database Systems的简写。

数据库理论的最佳会议。玖四分的数据库会议。每年总是和SI丙胺搏来霉素OD在同一地点设置。

个中算法背景的人占主流(你可以数数PODS作品中有微微来自Motwani
group),也有一些AI背景的人(究竟SIGART也是主办者之一)。它的影响力远逊色SIGMOD,不过当中小说的材料相比较整齐,variance小于SI放线菌壮观素OD(以及别的任何数据库会议)。有壹位牛人说:“PODS
never had a really bad paper,”那是它值得骄傲的地方。

 

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.

 

二、数据开采领域的重中之重集会

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

 

一流的:

数据开采SIGKDD

机械学习ICML

音讯检索SIGIRubicon

 

二流的:

EDBT

ICDT

CIKM

SDM

ICDM

PKDD,

还有ECML亚洲的机器学习会议(这几个应该是1.五档的,比相似的二流好)

 

SIGKDD


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

full paper 玖伍分,poster/short paper
89分。数据开掘的参天会议。由于历史积淀不足以及世界圈子相当小,勿用讳言KDD近日比SI土霉素OD尚有所不比。
这几年来KDD的成色都极高。其full
paper的成色大于SI金霉素OD/VLDB中数据发掘地方的paper的品质。原因是SI威斯他霉素OD/VLDB审稿人中数量发现的人很少,审阅稿件标准不自然能左右得很好。
这几年一些篇SI林大霉素OD/VLDB的多寡开掘paper都follow一些KDD的paper。而在KDD,要拿一篇full
paper真难。2018年北大拿了壹篇,实属难得。今年她俩又拿了3个SI达托霉素OD
demo,表明职业确实很踏实。
听大人说在众多地点,倘若能有1篇SI林大霉素OD/VLDB/KDD,就能硕士结业,能有两篇就能找到正确的办事。

 

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


八十七分,不错的数据库会议,录取率异常的低不过历史积淀不足。

 

ICDT


八十八分,PODS的澳大Madison版,数据库理论第三议会。
和SI红霉素OD/VLDB同样,ICDE和EDBT在质量和潜移默化上都连镳并驾。

 

别的的如CIKM,SDM,ICDM,PKDD等等都比上述的议会差一截。

 

CIKM


85分。

 

SDM


full paper 捌拾陆分,poster/short paper
8伍分。SDM的数码开采会议,与ICDM并名列数据开掘领域的第二个人,比KDD有分明差别。好像个中执会调查计算局计背景的人可比多,也有一对机械学习背景的人,相比较iversified。

 

ICDM


full paper 九十几分,poster/short paper
八十三分。IEEE的多少开掘会议,与SDM并名列数据发掘领域的第肆位,比KDD有醒目不一致。

 

PKDD


83分(因为poster/short
paper数量很少,所以反对区分)。好像是KDD的澳大多哥洛美版,但与KDD相差甚远。

 

叁、与数量发掘有关的珍视国际期刊

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

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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