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【金沙娱乐】数据库方向的三大一级国际会议,数据库和数码开掘领域的会构和杂志

四月 22nd, 2019  |  金沙娱乐

原标题:黄铭钧:拒绝用空想来欺骗别人的区块链「实干家」 | CNCC 2018

ACM SIGMOD(Special Interest Group On Management Of Data)

由美利坚合众国计算机组织(ACM)数据管理专门的职业委员会(SI放线菌壮观素OD)发起、在数据库领域拥有最高学术地位的国际性学术会议。会议的目的是在大地限量内为数据库领域的斟酌者、开采者以及用户提供五个研商新型学术观念和商量形式、调换开辟技巧、工具以及经验的阳台,辅导和拉动数据库学科的开荒进取。数据库的最佳会议,也是最佳的系统类的议会之1。已经有30年的野史。一般在美利坚同盟军开,加拿大开过三遍。近年来上马每隔几年在别的洲开一次。九4年在法国首都,玖七年在首都。今后能看到更加多的首先笔者是华夏学生的SI培洛霉素OD
paper。与VLDB/ICDE不一致,它是double blind review的集会。

网址:http://www.sigmod.org/

数据库和多少发现领域的集会和刊物

Journals


雷锋网 AI
科学和技术评价按:
身为世界拔尖的数据库专家,新加坡共和国国立高校优秀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,他与商讨团体先后进献了第多少个区块链测评套件
BLOCKBENCH、高质量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)

澳洲的数据库会议,也壹度有30年的野史。举行地大多根据一年澳大海法(Australia),次年其余洲轮换的规律。它是绝无仅有能接近SI罗红霉素OD的集会,一般被感到和SI威斯他霉素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设想一点地域平衡。因而对于United States的投稿乃至有希望觉获得比SI克拉霉素OD还难进。在那个会议上也能观察更多的根源美利哥以外的篇章。

网址:http://www.vldb.org/

 

数据挖掘一流期刊

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 十 月 25 日—二7 日克利夫兰国际博览中央(G20 会场)举办的 201第88中学华夏族民共和国Computer大会(CNCC
201八)上,黄铭钧将与大家大快朵颐他对厂家级区块链系统的思量。

ICDE(International Conference On Data Engineering)

IEEE的数据库会议。IEEE的议会一般都比ACM对应会议差不离,ICDE也不例外。一般被感到显然比SI维生霉素OD/VLDB差1个水准,但又明朗比别的的数据库会议高一个程度。

网址:http://www.icde.org/


机械学习拔尖期刊

JMLR

TPAMI, IJCV,MLJ

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金沙娱乐,数据库领域主要专注于数据库系统和多少管理算法,而数据发现机假使留意于数据价值分析算法。

Conferences


黄铭钧(Ooi Beng
Chin),新加坡共和国国立大学习成绩卓绝秀教师、新疆大学密西西比河学者讲座讲明、新加坡共和国科高校院士、ACM
Fellow、IEEE
Fellow。主要商量方向归纳数据库质量难题、索引才具、内部存款和储蓄器数据管理、云总括和相互系统的商量与高级应用等,并从事于”ABCD”(AI,Blockchain,Cloud
Computing,Data Driven Technology)领域的翻新与行业化。19八2年毕业于澳国莫Nash学院,获一等光荣学士学位,1987年赢得大学生学位,之后加盟新加坡共和国国立大学并于 两千 年晋升正教师。200柒 至
20壹三 年,担当Computer大学局长,时期将新国民代表大会在 QS
计算机学科的排行进步到世界第 捌名。近年来担当新加坡共和国国立学院人工智慧系统商量院市长、新加坡最大出租汽车车集团康福德高(ComfortDelGro)的独立董事,并带头新国大莱比锡人工智能创新及行业化中央研究开发人工智能,推进人工智能在治疗保养身体、金融科技(science and technology)等领域的科技(science and technology)术改变进。

 

汇总

下年三月黄铭钧将前往United States路易港出席国际数据库前沿展望会议(The
Database Research Self-Assessment
Meeting),这么些闭门会议每届只邀约2十九人世界最棒的数据库专家加入,身为唯壹华夏族表示的黄铭钧已经连接受邀出席叁届议会,「数据库界泰斗」的身份显然。

1、数据库领域的关键会议

数据库三大一流会议


SigMod http://www.acm.org/sigmod/


VLDB http://www.vldb.org/


ICDE 【金沙娱乐】数据库方向的三大一级国际会议,数据库和数码开掘领域的会构和杂志。http://www.ipsi.fraunhofer.de/tcde/conf\_e.html

此外,他要么 CCF 国外卓越进献获得者,身兼新加坡共和国科高校院士、ACM
Fellow、IEEE
Fellow、福建省人工智能发展专家委员会委员等职位,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,是率先个进入国际第3级开源社区 Apache
孵化器的纵深学习连串项目——三个能够让用户制定运转战术和开辟新产品的布满式深度学习平台。

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

数码开采三大拔尖会议


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蕴数据库质量、索引能力、大数量、多媒体及空间数据库管理、内部存款和储蓄器数据管理、云总计和相互系统的切磋与应用等,这些年六续在
ACM SI维生霉素OD、VLDB、IEEE ICDE 等国际商议和 ACM TODS, IEEE TKDE, VLDB
等期刊公布 200 多篇故事集,被引述 一玖一三4 余次,H-Index 为 7四(2018 年 1月的 谷歌 Scholar 数据),并且屡屡受邀出任 SI维生霉素OD、VLDB 和 IEEE ICDE
等七个数据库行业内部顶级会议的委员会主席。

 

人造智能(+数据发现/Computer视觉/…) 国际一级会议

一 IJCAI :人工智能领域超级国际会议

二 AAAI:德国人工智能学会AAAI的年会

叁 P猎豹CS陆ICAI:亚太地区人工智能国际会议

据《金星财政和经济》报纸发表,在常任新加坡共和国国立大学管理器大学院长时期(200七 年—201三年),黄铭钧以至马到功成将新国大在 QS Computer学科的排名提高到世界第 八

数据库领域的一等会议SI丙胺搏来霉素OD、ICDE、VLDB,上面将对那三大会议实行一下大概介绍。 

机械学习国际一级会议

1 ICML:机器学习、方式识别领域拔尖国际会议(综合)

二 NIPS:神经计算,机器学习世界顶尖国际会议(综合)

三COLT:机器学习世界一级国际会议(总计学习理论,理论Computer科学与机械和工具学习的接力)

那么些引人瞩目的姣好,并未有将黄铭钧「困」在象牙塔里,反而产生他向工产业界进击的「燃料」。

 

计算机视觉一级会议

一 ICCV:两年一回,Computer视觉,方式识别,多媒体计算领域拔尖会议

二 CVP瑞鹰:计算机视觉,情势识别,多媒中华全国体育总会结领域拔尖会议

3 ECCV:两年一回,Computer视觉,形式识别,多媒中华全国体育总会计领域拔尖会议

区块链+医疗=MediLOT

SIGMOD

伍星级会议:

数据库3大拔尖会议 —— SI地霉素OD,VLDB,ICDE

①SI青霉素OD:100分,数据库的万丈会议,涉及范围广阔,稍偏应用(理诗歌章看PODS)。没说的,尊敬如滔滔江水。那几个会议不仅仅是double-blind
review,而且有rebuttal procedure,可谓独竖一帜,独竖一帜。

②VLDB:九四分,分外好的数据库会议。与SI放线菌壮观素OD类似,涉及范围普及,稍偏应用。

从小说的成色来讲,SI维生霉素OD和VLDB难分伯仲,没有说何人比何人越来越高。他们的限制也大约同样。不少牛人都觉着,201壹年的rebuttal
procedure其实并不怎么成功。投稿太多,很难成功每一篇都仁同一视正义。诸多rebuttal没人看。

数据库理论会议 —— PODS

    九十五分。是“数据库理论的最棒会议,也是3个很好的驳斥会议”。每年总是co-located
with
SI克拉霉素OD。认为当中算法背景的人占主流(你能够数数PODS小说中某个许来自Motwani
group),也有一部分AI背景的人(究竟SIGART也是主办者之一)。它的影响力远不如SI奇霉素OD,然则其中文章的成色比较整齐,variance小于SI博来霉素OD(以及其余任何数据库会议)。有一位牛人说:“PODS
never had a really bad paper,”这是它值得骄傲的地方。

数码开掘 三大一流国际会议—— 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,数据发掘的最高会议,每年开SIGKDD是美利坚同盟军计算机学会ACM旗下多少开采和知识开采的行业内部组织,KDD的英文全称就是KnowledgeDiscovery
and Data Mining。SIGKDD每年主办的KDD大会,是该领域的最高学术会议。

并列第一: ICDM(CFFB类): IEEE International Conference on Data
Mining

    唯1进行散文盲审的集会,每年都会掀起大批量大方参加会议。

同样重视第二: SDM(CFFB类): SIAMInternational Conference on Data
Mining

    底子很厚,但在CS里面包车型大巴熏陶比ACM和IEEE照旧要小

机械学习一级会议 —— ICML

信息搜索、知识管理 —— ACM SIGI奇骏,CIKM(CFFB类)

CIKM:International Conference on Information and Knowledge Management
国际新闻和知识管理会议

新闻搜索、知识管理和数据库领域中一等的ACM会议

利用和媒体领域一流国际会议 —— WWW

近期,随着硬件和数量的逐步完善,机器学习与深度学习在产业界获得了广阔的应用,但是在切实落地的经过中还是存在数量提取耗、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,临床编码标准的不合并和医疗音讯的扑朔迷离更是制衡着该领域的迈入。


不佳会议:

EDBT,ICDT,CIKM,SDM,ICDM,PKDD,还有ECML亚洲的机器学习会议(这么些相应是一.5档的,比一般的2流好)

智能新闻管理——ICIIP(IFIP智能消息管理国际会议)

本着上述难点,黄铭钧指导团队塑造出了
MediLot——3个基于区块链的医治安保卫养肉体数据管理和剖析平台,借助区块链的防篡改特点,保障分化医治保护健康机构之间的临床记录的存档,使得数码来自追踪、数据解析以及依照伤者喜好量身订造的诊治变得大概,将医治管理和切磋有助于越来越好的以往。

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

Online Resources


http://www.kdnuggets.com

http://www.chinakdd.com

网址集结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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数据库会议中最佳的会议,也是最棒的系统类的集会之一,在数据库领域有所最高学术地位的国际性学术会议。其小说提到范围广泛,稍偏应用。这些会议不仅仅是double-blind
review,而且有rebuttal
procedure,可谓独具匠心,独树一帜。200七年四月二215日至一月25日,第3陆届ACM
SI奇霉素OD国际数码法学术会议在法国巴黎国际会议中央举行。

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 官方网站显示的才干底层

 

在黄铭钧看来,理想的治病数据共享系统应以伤者为着力,病人具有最高权力管理自身的病史记录。简单的说,伤者能够授权
MediLot
将本身病史数据的拜会权限记录在区块链上,在有供给时通过链下点对点网络将数据发给第一方单位利用,医务卫生职员也能够经过平台上的算法和分析模型预测病者病情的前进,从而做出最精准的临床检查判断。

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,而是已经在新加坡共和国国立大学医院(NUH)中诞生应用。今年新禧,运维ICO 的 MediLOT
极快就拿到了两笔大数额投资,新加坡政党部门也表达了参加意愿。

 

从恒久来看,MediLOT
上的全体临床检查判断数据,对于常青医师的经历成长提振中型小型规模医院的看病水平,不可不说是个宝藏。

VLDB

区块链的底层优化


黄铭钧的研讨一贯走在社会的前线。面对人声鼎沸的区块链市集,黄铭钧冷静地提议近期区块链领域尚存在的有的难点:区块链系统的习性有限,远远低于开端进的数据库系统的预期

是Very Large Data Bases的缩写。

那项结果在他与团队联手切磋设计的区块链测验评定套件 BLOCKBENCH
中收获印证——BLOCKBENCH 是第二个切磋和相比许可型区块链的质量的
benchmark。在舆论中,黄铭钧与协会提议了 肆 种革新区块链的办法:

玖四分的数据库会议。与SI达托霉素OD类似,涉及范围广阔,稍偏应用。从小说的身分来讲,SI丙胺博莱霉素OD和VLDB难分伯仲,未有说什么人比何人更加高。他们的界定也差不离同样。反而VLDB的审阅稿件品质直接相当高。每年的VLDB都有很理论的paper。贰零一陆年,数据库领域有名国际会议VLDB第二遍在神州阿德莱德举行。

  1. 将积存、施行引擎和共同的认知层相互解耦,然后独立优化和扩大;
  2. 接过新的硬件:多核 CPUs 和大内部存款和储蓄器、可靠硬件;
  3. 分片分区:区块链本质上是壹种复制状态机系统,系统内每多少个节点维护了同等的多寡;
  4. 支撑评释性语言。

 

而黄铭钧没有让优化办事停留在「指雁为羹」,随后与团队一齐公布了高质量的区块链数据存款和储蓄系统
ForkBase,意在援救需求多少版本控制、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. 

「创业从不小程度上的话,是系统钻探教员和学生活中不可或缺的一片段。一创业,就非得关怀整整类别的研究开发,而不光是做一些的规划,来支撑自身提议的商酌。」那是黄铭钧一向以来服从的治学观念,他也用勤劳的收获向大家显示了那份坚守。

 

在 CNCC 201八大会现场,我们将荣耀在现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,雷锋同志网 AI
科学和技术评价将第目前间为我们带来新式报导。

澳国的数据库会议,也已经有30年的野史。举行地繁多根据一年亚洲,次年别的洲轮换的规律。它是绝无仅有能接近SI奇霉素OD的集会,一般被感觉和SI阿奇霉素OD一样受青睐。它的PC相比较diversified一点,其余录取小说的时候大概会设想一点地点平衡。由此对此美利坚合众国的投稿乃至有一点都不小希望感觉比SI达托霉素OD还难进。在那几个会议上也能见到越多的根源美利坚独资国以外的小说。 

更加多讲者音信及议程,招待移步 CNCC 201八大会官方网站精晓,大会现已开放买票门路,在 九 月 21日事先变成报名就能够享受减价。

 

大会官方网址:

ICDE

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小编:

是IEEE International Conference on Data Engineering的简写。

九二分的数据库会议,是多少和数据库领域的顶尖会议。也是1个大杂烩,好处是覆盖面广、包容性强,坏处是小说水平叶影参差。

IEEE的数据库会议。IEEE的会议一般都比ACM对应会议差那么一点,ICDE也不例外。一般被认为显著比SI卡那霉素OD/VLDB差叁个程度,但又显明比别的的数据库会议高三个档案的次序。 

 

PODS


是Principles Of Database Systems的简写。

数据库理论的最棒会议。九陆分的数据库会议。每年总是和SI红霉素OD在同壹地方设立。

其间算法背景的人占主流(你能够数数PODS小说中有微微来自Motwani
group),也有局地AI背景的人(毕竟SIGART也是主办者之1)。它的影响力远逊色SI克林霉素OD,但是其中文章的身分比较整齐,variance小于SI金霉素OD(以及其余任何数据库会议)。有1位牛人说:“PODS
never had a really bad paper,”那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.

 

二、数据发掘领域的显要集会

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

 

一流的:

数码发现SIGKDD

机器学习ICML

音讯检索SIGI大切诺基

 

二流的:

EDBT

ICDT

CIKM

SDM

ICDM

PKDD,

还有ECML澳国的机器学习会议(那个应该是1.5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 玖陆分,poster/short paper
捌拾柒分。数据开掘的参天会议。由于历史积淀不足以及世界圈子一点都不大,勿用讳言KDD近来比SI维生霉素OD尚有所不及。
这几年来KDD的品质都非常高。其full
paper的质量大于SI丙胺搏来霉素OD/VLDB中多少开采地方的paper的质感。原因是SI庆大霉素OD/VLDB审阅稿件人中数量发掘的人很少,审阅稿件标准不必然能左右得很好。
这几年一些篇SI红霉素OD/VLDB的数额发现paper都follow一些KDD的paper。而在KDD,要拿一篇full
paper真难。二〇一八年武大拿了1篇,实属难得。二〇一玖年他俩又拿了二个SI克拉霉素OD
demo,表达工作真正很实在。
传说在大多地点,假若能有一篇SI青霉素OD/VLDB/KDD,就能大学生结业,能有两篇就能找到科学的行事。

 

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


九十几分,不错的数据库会议,录取率非常低可是历史积淀不足。

 

ICDT


89分,PODS的澳大福冈版,数据库理论第壹集会。
和SI达托霉素OD/VLDB一样,ICDE和EDBT在质量和潜移默化上都齐趋并驾。

 

别的的如CIKM,SDM,ICDM,PKDD等等都比上述的集会差壹截。

 

CIKM


85分。

 

SDM


full paper 玖拾分,poster/short paper
八四分。SDM的数额开采会议,与ICDM并名列数据发掘领域的第一位,比KDD有断定反差。好像个中执会考查总括局计背景的人相比多,也有局地机械学习背景的人,相比iversified。

 

ICDM


full paper 九十分,poster/short paper
八十七分。IEEE的多少开掘会议,与SDM并名列数据开采领域的第一个人,比KDD有显然差别。

 

PKDD


8叁分(因为poster/short
paper数量很少,所以反对区分)。好像是KDD的欧洲版,但与KDD南辕北辙。

 

三、与数据开掘有关的第2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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