郑凯

电子科技大学教授，中组部青年千人获得者

个人介绍：

郑凯，电子科技大学教授，博士生导师，2012年于澳大利亚昆士兰大学获计算机科学博士学位，2012至2017年在澳大利亚昆士兰大学先后担任博士后研究员和讲师。近年来的主要研究方向涵盖了时空数据管理、不确定数据管理、内存数据管理、图数据管理以及区块链数据管理等领域的理论基础与技术应用。在数据库和数据挖掘等领域的重要会议和期刊发表论文120余篇，谷歌学术引用2200余次。曾获得澳大利亚优秀青年基金（2013），数据库顶级会议ICDE最佳论文奖（2015），国际会议APWeb-WAIM和WISE最佳论文奖（2017）。担任数据库国际会议APWeb2016的程序主席和DASFAA2017的大会执行主席，担任国际SCI期刊Distributed and Parallel Databases编委，WWW Journal、Geoinformatica、Frontier of Computer Science客座编委，担任数十个大数据与人工智能领域顶级会议的程序委员(TPC member)。

议题：

深度学习在时空数据管理中的应用

议题介绍：

近年来，深度学习的模型与技术在音视频分析等多媒体领域取得了巨大的成功，在大量的产品和应用中已经逐渐取代传统机器学习模型成为数据分析的主流工具。相比之下，深度学习技术在其它数据类型中的应用则处于起步阶段，有许多开放性的问题亟待研究。另一方面，作为传统关系型数据的重要扩充，时空数据管理由于其在交通、气象、城市规划、国土资源等关键行业的应用而成为了学术界和业界共同关注的课题。在此次报告中，我将结合时空数据的来源、分类以及主要特点，来介绍深度学习技术应用在时空数据管理领域时的挑战与机遇。此外，我还将分享深度学习技术在时空预测场景中的应用案例。