原标题:黄铭钧:拒绝望梅止渴的区块链「实干家」 | CNCC 201八

ACM SIGMOD(Special Interest Group On Management Of Data)

由U.S.Computer组织(ACM)数据管理专门的职业委员会(SI核糖霉素OD)发起、在数据库领域具有最高学术地位的国际性学术会议。会议的目的是在天下限量内为数据库领域的钻探者、开垦者以及用户提供一个斟酌新型学术观念和探讨方法、交换开荒才干、工具以及经验的阳台,教导和促进数据库学科的升华。数据库的最棒会议,也是最佳的系统类的集会之一。已经有30年的野史。一般在美利坚合众国开,加拿大开过五遍。方今上马每隔几年在其余洲开三次。玖肆年在法国首都,九七年在京都。现在能来看更扩大的首先笔者是中夏族民共和国学生的SI达托霉素OD
paper。与VLDB/ICDE差别,它是double blind review的会议。

网址:http://www.sigmod.org/

数据库和数目开掘领域的交涉判期刊

Journals


雷锋(Lei Feng)网 AI
科学技术评价按:
身为世界头号的数据库专家,新加坡国立大学独立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,总能第目前间将调研成果转化为生产力。以当下火爆的区块链为例,他与研讨团体先后贡献了第三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途乐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)

澳洲的数据库会议,也壹度有30年的历史。进行地多数依照一年澳大哈里斯堡联邦(Commonwealth of Australia),次年任何洲轮换的规律。它是唯1能接近SI土霉素OD的集会,一般被以为和SI阿奇霉素OD同样受青眼。它的PC比较diversified一点,别的录取小说的时候大概会思量一点地域平衡。由此对于U.S.A.的投稿以至有望感到到比SI创新霉素OD还难进。在那几个会议上也能观望愈来愈多的根源美利坚合作国以外的篇章。

网址:http://www.vldb.org/

 

数码开掘顶尖期刊

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 10 月 25 日—二柒 日德班国际博览中央(G20 会场)实行的 2018中华夏族民共和国计算机大会(CNCC
201八)上,黄铭钧将与咱们享用她对合营社级区块链系统的构思。

ICDE(International Conference On Data Engineering)

IEEE的数据库会议。IEEE的会议一般都比ACM对应会议差一点,ICDE也不例外。一般被认为明显比SI达托霉素OD/VLDB差3个水准,但又明朗比其它的数据库会议高1个程度。

网址:http://www.icde.org/


机器学习一级期刊

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据处清理计算法,而数据发掘机如果专注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杰出教师、额尔齐斯河大学多瑙河学者讲座教学、新加坡共和国科高校院士、ACM
Fellow、IEEE
Fellow。首要切磋方向回顾数据库质量难题、索引技巧、内部存款和储蓄器数据管理、云计算和互相系统的切磋与高等应用等,并致力于”ABCD”(AI,Blockchain,Cloud
Computing,Data Driven Technology)领域的更新与行业化。一九八3年结束学业于澳大热那亚莫纳什大学,获一等光荣大学生学位,1990年到手硕士学位,之后进入新加坡共和国国立高校并于 3000 年提拔正教师。200柒 至
20壹三 年,担任Computer大学司长,时期将新国民代表大会在 QS
Computer学科的排行进步到世界第 8名。目前充当新加坡共和国国立高校人工智慧系统切磋院省长、新加坡共和国最大出租汽车车公司康福德高(ComfortDelGro)的独门董事,并带头新国大奥兰多人造智能立异及行业化中央研究开发人工智能,推进人工智能在治疗安保卫养肉体、金融科学和技术等领域的科学技术创新。

 

汇总

今年7月黄铭钧将前去美利哥科威特城加入国际数据库前沿展望会议(The
Database Research Self-Assessment
Meeting),那些闭门会议每届只约请26个人世界最好的数据库专家到场,身为唯一夏族代表的黄铭钧已经连年受邀加入3届议会,「数据库界泰斗」的身价显著。

1、数据库领域的重中之重集会

数据库叁大拔尖会议


SigMod http://www.acm.org/sigmod/


VLDB http://www.vldb.org/


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

除此以外,他要么 CCF 海外优良进献获得者,身兼新加坡共和国科高校院士、ACM
Fellow、IEEE
Fellow、广东省人工智能发展专家委员会委员等岗位,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 深度学习系统,是首先个进入国际顶级开源社区 Apache
孵化器的吃水学习体系项目——1个得以让用户制定运转战术和开荒新产品的布满式深度学习平台。

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多少发现3大顶尖会议


SigKDDhttp://www.sigkdd.org/


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


SDM数据库方向的三大一级国际会议,数据开采一级期刊与会议。http://www.siam.org/meetings/sdm07/

黄铭钧的钻研兴趣包蕴数据库品质、索引才具、大数据、多媒体及空间数据库管理、内部存款和储蓄器数据管理、云总括和相互系统的钻探与利用等,近几年来陆续在
ACM SI维生霉素OD、VLDB、IEEE ICDE 等国际会会谈 ACM TODS, IEEE TKDE, VLDB
等期刊发表 200 多篇散文,被引用 1玖144 余次,H-Index 为 7肆(201八 年 六月的 谷歌 Scholar 数据),并且屡屡受邀出任 SI克林霉素OD、VLDB 和 IEEE ICDE
等四个数据库行业内部一级会议的委员会主席。

 

人工智能(+数据开采/计算机视觉/…) 国际超级会议

1 IJCAI :人工智能领域一流国际会议

二 AAAI:西班牙人工智能学会AAAI的年会

3 PLX570ICAI:亚太地区人工智能国际会议

据《罗睺财政和经济》电视发表,在出任新加坡共和国国立大学管理器大学院长时期(200七 年—20一三年),黄铭钧以至旗开马到将新国民代表大会在 QS Computer学科的排名进步到世界第 八

数据库领域的甲级会议SI达托霉素OD、ICDE、VLDB,下边将对这3大会议进行一下简短介绍。 

机械学习国际拔尖会议

1 ICML:机器学习、格局识别领域顶尖国际会议(综合)

2 NIPS:神经计算,机器学习世界一流国际会议(综合)

叁COLT:机器学习世界拔尖国际会议(总计学习理论,理论Computer科学与机械和工具学习的六续)

这么些引人瞩目的姣好,并未将黄铭钧「困」在象牙塔里,反而形成他向工业界进击的「燃料」。

 

计算机视觉拔尖会议

1 ICCV:两年二回,Computer视觉,方式识别,多媒体计算领域拔尖会议

二 CVPHighlander:计算机视觉,格局识别,多媒体计算领域顶尖会议

三 ECCV:两年一遍,Computer视觉,情势识别,多媒体计算领域超级会议

区块链+医疗=MediLOT

SIGMOD

5星级会议:

数据库三大顶尖会议 —— SI庆大霉素OD,VLDB,ICDE

①SI红霉素OD:9捌分,数据库的最高会议,涉及范围分布,稍偏应用(理故事集章看PODS)。没说的,赞佩如滔滔江水。这一个会议不仅是double-blind
review,而且有rebuttal procedure,可谓与众分化,独具匠心。

2VLDB:玖拾贰分,相当好的数据库会议。与SI林大霉素OD类似,涉及范围遍布,稍偏应用。

从小说的品质来说,SI威他霉素OD和VLDB难分伯仲,未有说哪个人比什么人越来越高。他们的范围也差不离等同。不少牛人都感到,201壹年的rebuttal
procedure其实并不怎么成功。投稿太多,很难做到每壹篇都公平公正。许多rebuttal没人看。

数据库理论会议 —— PODS

    玖拾肆分。是“数据库理论的最棒会议,也是2个很好的申辩会议”。每年总是co-located
with
SIGMOD。感到个中算法背景的人占主流(你能够数数PODS小说中有稍许来自Motwani
group),也有1对AI背景的人(毕竟SIGART也是主办者之一)。它的影响力远没有SI氯霉素OD,但是其普通话章的质量相比整齐,variance小于SI放线菌壮观素OD(以及别的任何数据库会议)。有壹人牛人说:“PODS
never had a really bad paper,”那是它值得骄傲的地点。

数码开掘 叁大超级国际会议—— 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,数据开采的万丈会议,每年开SIGKDD是美利坚独资国Computer学会ACM旗下多少发掘和文化开采的正经公司,KDD的英文全称正是KnowledgeDiscovery
and Data Mining。SIGKDD每年主办的KDD大会,是该领域的最高学术会议。

天公地道第二: ICDM(CFFB类): IEEE International Conference on Data
Mining

    唯1举办诗歌盲审的会议,每年都会吸引大批量学者参会。

并列第二: SDM(CFFB类): SIAMInternational Conference on Data
Mining

    底子很厚,但在CS里面包车型客车震慑比ACM和IEEE依旧要小

机器学习顶尖会议 —— ICML

新闻寻觅、知识处理 —— ACM SIGILacrosse,CIKM(CFFB类)

CIKM:International Conference on Information and Knowledge Management
国际消息和学识管理会议

音信寻觅、知识管理和数据库领域中一等的ACM会议

采纳和传播媒介领域一级国际会议 —— WWW

近日,随着硬件和多少的稳步完善,机器学习与深度学习在产业界获得了周围的施用,可是在切切实实落地的经过中依然留存数量提取耗、存款和储蓄格式不统一、非结构化数据、数据清洗、数据不够、数据再一次等难题,特别在
AI
医治检查判断领域,临床编码标准的不合并和治疗音信的繁杂更是控制平衡着该领域的上进。


不好会议:

EDBT,ICDT,CIKM,SDM,ICDM,PKDD,还有ECML亚洲的机械学习会议(这几个理应是1.伍档的,比相似的贰流好)

智能音信管理——ICIIP(IFIP智能新闻管理国际会议)

针对以上难题,黄铭钧指导团队塑造出了
MediLot——3个基于区块链的诊疗保养身体数据管理和剖析平台,借助区块链的防篡改特点,保险分化治疗保养机构之间的治病记录的存档,使得多少出自追踪、数据解析以及依照病人喜好量身订造的诊治变得恐怕,将诊疗管理和切磋有助于更加好的前途。

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

Online Resources


http://www.kdnuggets.com

http://www.chinakdd.com

网站集结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一,在数据库领域具有最高学术地位的国际性学术会议。其小说提到范围广阔,稍偏应用。这一个会议不仅仅是double-blind
review,而且有rebuttal
procedure,可谓别树一帜,独树一帜。200七年11月110日至十二月12日,第三6届ACM
SI卡那霉素OD国际数码军事学术会议在东京(Tokyo)国际会议中央实行。

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 官方网址显示的本领底层

 

在黄铭钧看来,理想的医治数据共享体系应以病人为骨干,病者全部最高权力管理自身的病历记录。一句话来说,病人能够授权
MediLot
将自家病史数据的拜会权限记录在区块链上,在有必要时通过链下点对点互联网将数据发给第三方机构使用,医务卫生人士也足以经过平台上的算法和分析模型预测病者病情的发展,从而做出最精准的医疗检查判断。

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,而是早就在新加坡共和国国立大学医院(NUH)中诞生应用。二〇一9年开春,运转ICO 的 MediLOT
相当的慢就得到了两笔大数额投资,新加坡政党部门也表达了参与意愿。

 

从长时间来看,MediLOT
上的欧洲经济共同体临床会诊数据,对于年轻医师的阅历成长提振中型小型规模医院的诊治水平,不可不说是个宝藏。

VLDB

区块链的底层优化


黄铭钧的钻研一直走在社会的前沿。面对热闹优良的区块链商场,黄铭钧冷静地建议近期区块链领域尚存在的1部分主题素材:区块链系统的性情有限,远远低于初始进的数据库系统的意料

是Very Large Data Bases的缩写。

那项结果在她与集体共同研商设计的区块链测验评定套件 BLOCKBENCH
中收获印证——BLOCKBENCH 是首个商量和相比许可型区块链的质量的
benchmark。在诗歌中,黄铭钧与集体提议了 4 种革新区块链的艺术:

100分的数据库会议。与SI培洛霉素OD类似,涉及范围广阔,稍偏应用。从文章的成色来讲,SI威他霉素OD和VLDB难分伯仲,未有说何人比什么人越来越高。他们的限量也大致等同。反而VLDB的审阅稿件质量直接极高。每年的VLDB都有很理论的paper。201四年,数据库领域盛名国际会议VLDB第一回在神州阿德莱德召开。

  1. 将储存、实践引擎和共识层相互解耦,然后独立优化和庞大;
  2. 收起新的硬件:多核 CPUs 和大内部存款和储蓄器、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,系统内每一个节点维护了一样的数据;
  4. 支撑评释性语言。

 

而黄铭钧没有让优化职业停留在「用空想来安慰自己」,随后与协会一同公布了高品质的区块链数据存款和储蓄系统
ForkBase,目的在于帮忙需求多少版本调整、分叉和防篡改等功能的区块链系统。

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. 

「创业从非常的大程度上的话,是系统钻探教员和学生活中必备的一片段。一创业,就非得关怀整整连串的研究开发,而不仅仅是做一些的准备,来支撑自个儿提出的说理。」那是黄铭钧一直以来遵守的治学思想,他也用勤劳的战果向大家来得了那份遵从。

 

在 CNCC 2018大会现场,大家将荣耀在当场聆听黄铭钧先生题为《企业级区块链系统:从 0 到
一,再到Infiniti》的大会解说,雷锋网 AI
科技(science and technology)评价将第权且间为我们带来新式报道。

亚洲的数据库会议,也早已有30年的历史。实行地多数遵照一年澳大巴塞尔(Australia),次年其它洲轮换的原理。它是唯1能接近SI金霉素OD的会议,一般被以为和SI阿奇霉素OD同样受尊重。它的PC相比较diversified一点,此外录取作品的时候大概会设想一点地区平衡。由此对此美国的投稿乃至有十分大希望以为比SI卡那霉素OD还难进。在这几个会议上也能看到越来越多的来源于美利坚联邦合众国以外的作品。 

越多讲者消息及议程,应接移步 CNCC 201八大会官方网站理解,大会现已开放购票路子,在 玖 月 二日在此之前到位申请就可以享用优惠。

 

大会官方网站:

ICDE

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主要编辑:

是IEEE International Conference on Data Engineering的简写。

九二分的数据库会议,是数据和数据库领域的5星级会议。也是3个大杂烩,好处是覆盖面广、包容性强,坏处是文章水平错落有致。

IEEE的数据库会议。IEEE的会议一般都比ACM对应会议差了一点,ICDE也不例外。一般被认为明显比SI丙胺博莱霉素OD/VLDB差七个档案的次序,但又肯定比任何的数据库会议高二个品位。 

 

PODS


是Principles Of Database Systems的简写。

数据库理论的最棒会议。九伍分的数据库会议。每年总是和SI林大霉素OD在同等地方设置。

中间算法背景的人占主流(你能够数数PODS作品中某些许来自Motwani
group),也有1部分AI背景的人(究竟SIGART也是主办者之壹)。它的影响力远比不上SI克拉霉素OD,然则其普通话章的品质比较整齐,variance小于SI放线菌壮观素OD(以及其余任何数据库会议)。有壹人牛人说:“PODS
never had a really bad paper,”这是它值得骄傲的地点。

 

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.

 

2、数据发掘领域的重大集会

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

 

一流的:

多少开掘SIGKDD

机器学习ICML

消息检索SIGIHummerH贰

 

二流的:

EDBT

ICDT

CIKM

SDM

ICDM

PKDD,

还有ECML南美洲的机器学习会议(这几个相应是一.五档的,比一般的二流好)

 

SIGKDD


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

full paper 九伍分,poster/short paper
捌拾捌分。数据开掘的万丈会议。由于历史积淀不足以及世界圈子十分的小,勿用讳言KDD近年来比SI核糖霉素OD尚有所不比。
这几年来KDD的身分都异常高。其full
paper的身分大于SI罗红霉素OD/VLDB中数量发掘地点的paper的成色。原因是SI博来霉素OD/VLDB审阅稿件人中多少发掘的人很少,审阅稿件规范不分明能调整得很好。
这几年一些篇SI放线菌壮观素OD/VLDB的数码开采paper都follow一些KDD的paper。而在KDD,要拿1篇full
paper真难。二〇一八年武大拿了一篇,实属难能可贵。今年她俩又拿了3个SI青霉素OD
demo,表明专门的职业确实很踏实。
听他们说在多数地方,要是能有一篇SI金霉素OD/VLDB/KDD,就能大学生结业,能有两篇就能找到科学的办事。

 

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


捌拾柒分,不错的数据库会议,录取率异常的低然则历史积淀不足。

 

ICDT


八十八分,PODS的亚洲版,数据库理论第1会议。
和SI红霉素OD/VLDB同样,ICDE和EDBT在品质和影响上都并行不悖。

 

任何的如CIKM,SDM,ICDM,PKDD等等都比上述的会议差壹截。

 

CIKM


85分。

 

SDM


full paper 捌拾玖分,poster/short paper
8四分。SDM的数额发掘会议,与ICDM并名列数据开掘领域的第3位,比KDD有显明差别。好像当中执会考查总结局计背景的人相比多,也有1对机械学习背景的人,比较iversified。

 

ICDM


full paper 九十分,poster/short paper
捌4分。IEEE的多少开掘会议,与SDM并名列数据发掘领域的第伍人,比KDD有显然差别。

威尼斯人开户 , 

PKDD


八叁分(因为poster/short
paper数量很少,所以反对区分)。好像是KDD的南美洲版,但与KDD大相径庭。

 

三、与数据开掘有关的最首要国际期刊

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DMKD (DAMI): Data Mining and Knowledge Discovery

TKDE: IEEE Transaction on Knowledge and Data Engineering

TKDD: ACM Transaction on KDD

SIGKDD Explorations