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学术报告--大数据时代的挑战及应对
发布者:毕玉成 发布时间:2018-06-28 访问次数:1534


报告题目:大数据时代的挑战及应对

报 告 人:牟志京

报告时间:20180629日(周五)上午1000

报告地点:工科楼E1011

报告人简介:牟志京是厦门大学讲座教授、福建省智慧城市感知与计算重点实验室高性能计算与大数据分析领域首席科学家。1984年赴美留学,先后获得耶鲁大学计算机科学硕士学位、哲学硕士学位和计算机科学博士学位,其博士毕业论文获得耶鲁大学计算机科学系对“1990年度 ACM最佳博士论文的提名。曾在微软、IBM、美国航天局、约翰霍普金斯大学、布兰德斯大学等从事研发和教学工作。自2012年起推出以世界领先的基于位置的高维空间搜索引擎和以大数据处理系统为核心的搜象地理商政O2O平台,必将成为物联网时代的核心技术之一。

报告摘要:目前我们正处于以云计算、物联网、大数据和智能计算(云、物、大、智)为标志的一场空前深刻的技术革命的前夕。在这个背景之下,我们面临着在计算模型、编程框架、空间搜索、时空感知、算法设计等方面的全面挑战。而目前为止应对这些挑战的一些主流机制,包括Hadoopk-d 树,ICPGPU编程模型与算法都未能有效地解决所面临的问题。更为有效、颠覆性的模型、引擎和算法必将涌现。我们报告在以下几个关键领域的研发结果:1Divacon大数据高性能计算编程模型和语言,适用于通用科学计算,是世界上唯一将通信和数据的分合作为基本语言元素的函数型编程语言,具有严谨的代数模型,在编程和计算上具有理论上和实践上可证的最优性。性能和表达能力上远远优于Hadoop系统。2)基于 DST 变换的高维空间搜索,用于二维地理空间,三维空间感知,物联网搜索引擎,深度学习,激光雷达点云处理,无人驾驶等等领域。与世界公认的最快算法相比,我们的搜索速度加快了百分之数百到数千。3)基于深度学习和DST变换三维世界对象识别及其在无人驾驶的应用,并展示了我们的系统与世界已知的最好算法在识别率和抗干扰方面明显的优势。

  

计算机与通信工程学院  科技处  研究生院

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