学术报告之一

报告题目：密态计算理论与应用

报告时间：2020年6月25日上午9:00

报告地点：线上（腾讯会议：140-555-213）

报告内容简介：伴随《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》的出台，数据安全备受关注。数据外包计算作为大数据分析提供了优势，但个人信息没有任何安全和隐私保证。在本次报告中，刘教授将提供一个平衡效率和安全性的新密态计算框架。新框架可用于为实际应用构建安全的外包数据挖掘分析，实现密态数据的“存-搜-用”的新模式。例如电子医疗、远程身份验证。

报告人简介：刘西蒙，2015年毕业于西安电子科技大学，获军事学博士学位。2015至2019年在新加坡管理大学从事博士后研究，于2018年在福州大学担任研究员，并担任网络系统信息安全福建省高校重点实验室主任，计算机与大数据学院院长助理。荣获得福建省“闽江学者”特聘教授（2018）、福建省“雏鹰计划”青年拔尖人才（2021），福建省“百千万人才”省级人选（2021），福建省“杰出青年”科学基金项目获得者（2021-2024），福州大学“旗山学者”（海外计划）奖励。致力于密态计算理论研究，主要研究成果包括：密态计算的隐私保护框架；通用、可扩展的广义隐私索引新模式；密态数据挖掘系统。共发表论文100余篇，包括计算机领域顶级期刊/会议（CCF-A类）论文30余篇。2016-2018年六度获得SCI期刊“杰出审稿人”表彰。先后承担包括国家自然科学基金面上项目、青年项目主持人，国家自然科学基金重点项目福大子课题负责人。相关工作得到了多位加拿大、新加坡科学院院士、IEEE/ACM Fellow的正面引用和好评。目前担任4个国际期刊编辑，3个SCI国际期刊牵头客座编辑,先后担任12个国际会议的程序委员会委员

学术报告之二

报告题目：面向复杂数据的分类学习与属性选择

报告时间：2022年6月25日上午10:30

报告地点：线上（腾讯会议：435-551-590）

报告内容简介：实际应用中广泛存在着各类复杂数据，分析该类数据的结构信息对有效的分类建模具有重要意义。其中开放动态环境下利用数据类别间层次结构关系进行分类学习任务广泛存在于疾病诊断、图像标注等领域。本报告将从层次化数据的共有与固有属性学习、由粗到细的分层特征选择、基于标记分布学习的分层特征选择、多标记在线特征选择等方面进行了一些的初步探索。

报告人简介：林耀进，闽南师范大学教授，计算机学院院长、福建省数据科学与智能应用高校重点实验室主任。合肥工业大学博士，天津大学博士后。曾获福建省百千万工程人才、福建省优秀教师、福建省青年五四奖章、福建省高校新世纪优秀人才、福建省高校杰出青年科研人才等称号。中国人工智能学会粒计算与知识发现专委会常务委员，福建省人工智能学会副理事长，福建省中小学人工智能教指委委员。计算机科学与技术国家一流专业建设点负责人，福建省计算机科学与技术应用型学科带头人，福建省不确定信息处理专业硕士导师团队带头人。主要从事大数据知识发现与机器学习的研究，在该领域主持国家自然科学基金3项，参与国家自然科学基金4项，主持省级重大教改项目一项；在CVPR、IJCAI、软件学报、电子学报、TKDE、TKDD、TNNLS、TFS等国内外著名会议期刊发表论文100多篇。获福建省科技进步奖一等奖1项、福建省科协自然科学优秀论文一等奖1次、二等奖1次、福建省教学成果奖二等奖2次。