支撑人工智能的数据管理与分析技术专刊前言
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陈雷(1972-),男,博士,香港科技大学讲席教授,博士生导师,IEEE Fellow,ACM杰出科学家,国家自然科学基金海外杰出青年基金获得者.香港科学技术大学信息技术教育部-微软重点实验室主任,香港科技大学大数据研究所所长.主要研究领域为大数据、数据库、群体智能和机器学习等.《VLDB Journal》联合主编,《IEEE Transaction on Data and Knowledge Engineering》副主编,VLDB理事会理事.获得"SIGMOD十年时间检验论文奖"和"VLDB 2014杰出演示系统奖"等.
王宏志(1978-),男,博士,哈尔滨工业大学教授,博士生导师,英才学院副院长,CCF杰出会员.主要研究领域为大数据管理与分析、数据库系统、数据治理.主持国家自然科学基金重点项目、国家科技支撑计划课题等10余项项目,发表论文200余篇.CCF哈尔滨分部主席,CCF数据库专委会常务委员,ACM SIGMOD China秘书长,CCF大数据专委会委员,CCF计算机应用专委会委员,ACM数据科学学科标准编写组专家.获得黑龙江省自然科学一等奖、教育部高等学校科技进步一等奖、黑龙江省青年科技奖等.
童咏昕(1982-),男,博士,北京航空航天大学教授,博士生导师,CCF高级会员.主要研究领域为大数据,数据库,联邦学习,时空大数据计算与群体智能等.主持国家自然科学基金优秀青年科学基金项目、国家重点研发计划课题等10余项,发表论文80余篇.曾获得阿里巴巴集团评选的首届"达摩院青橙奖"、"VLDB 2014杰出演示系统奖"和"KDD Cup 2020强化学习赛道冠军"等.

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王宏志,E-mail:wangzh@hit.edu.cn

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    近年来,支撑人工智能的数据管理与分析技术正成为大数据和人工智能领域研究的热点问题之一.利用和发展数据管理与分析理论技术,为提升人工智能系统全生命周期的效率和有效性提供基础性支撑,必将进一步促进基于大数据的人工智能技术发展与其在更大范围的推广应用.本专刊聚焦在数据管理与人工智能融合发展的过程中,数据库技术对人工智能的优化支撑作用,包括两方面:(1) 传统数据管理分析的理论技术对人工智能的数据和计算过程的优化;(2) 传统数据管理系统设计理念对开发通用且易用型人工智能平台的促进作用.因此,需要利用和发展现有数据库理论,构建形成新的技术和系统经验.专刊重点立足于数据库核心技术,探讨数据管理与分析技术对人工智能研究发展推动作用,特别是数据管理分析的理论技术对人工智能在数据和计算密集环节的优化,以及数据管理系统设计理念与开发经验对构建通用型人工智能平台的促进作用,重点关注数据管理与分析技术对人工智能在数据存储、算法优化、模型管理、模型服务、系统构建等方面的支撑作用. 本专刊公开征文,共收到投稿36篇.论文均通过了形式审查,内容涉及支撑人工智能的数据管理、分析、系统与应用.特约编辑先后邀请了 60多位专家参与审稿工作,每篇投稿至少邀请2位专家进行评审.稿件经初审、复审、NDBC 2020会议宣读和终审共4个阶段,历时6个月,最终有17篇论文入选本专刊.根据主题,这些论文可以分为5组.

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陈雷,王宏志,童咏昕,高宏.支撑人工智能的数据管理与分析技术专刊前言.软件学报,2021,32(3):601-603

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  • 收稿日期:2020-12-10
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