Speakers

Prof. Liang Yang, Hunan University, China

杨亮，教授，博士生导师，1977年生。2006年在中山大学获博士学位。曾在香港城市大学和TAMUQ做博士后。
主要研究领域为无线通信、光无线通信，发表IEEE期刊类论文120多篇，如IEEE-JSAC、IEEE-TCOM、IEEE-TVT、IEEE-TWC、IEEE-TIFS等国际核心刊物，Google及ResearchGate的H指数为41，连续5年入选斯坦福全球前2%顶尖科学家榜单，入选2023、2024年爱思唯尔"中国高被引学者"。主持国家自然科学基金项目5项及国家重点研发计划课题1项，参与国家自然科学基金区域创新发展联合基金重点项目1项(课题负责人)。担任多个国际期刊编委(如IEEE-TCOM、IEEE-TCCN、IEEE-WCL、IEEE-COMML、中国科学：信息科学、通信学报等)。2007年广东省优秀博士学位论文获得者。2019年度湖南省自然科学奖2等奖获得者（排名第1）、2021年中国电子学会优秀科技工作者、2020年IEEEWCL最佳编委。湖南省电子学会副理长。

Prof. Yuhui Deng, Jinan University, China

邓玉辉，博士，教授，博士生导师。2009年7月加入广州暨南大学计算机系，10月破格评为教授。2008年至2009年，在国际存储系统公司EMC担任Senior Research Scientist； 2005年至2008年在英国Cranfield大学，Cambridge-Cranfield高性能计算中心担任Research Officer； 2004年于华中科技大学计算机外存储系统国家专业实验室获博士学位。中国计算机学会会员，中国计算机学会存储专委会委员。先后担任广州汇安院士工作站专家组副组长；广东省云计算应用协会总工程师；工业大数据应用技术国家工程实验室特聘专家；工业装备质量大数据工业和信息化部重点实验室学术委员会委员；广东省电子政务信息技术应用创新企业重点实验室学术委员会委员等。2022年获华为难题挑战火花奖；2020年获广东省教育教学成果二等奖；2019年获IEEE Communications Society Big Data Technical Committee年度最佳论文（Best Journal Paper Award）；2019年获中国测绘学会科技进步奖二等奖；2017年获国际期刊JISE年度最佳论文；2008年进入了EMC 2008全球创新大会决赛；2007年进入了国际会议ACM/IEEE SC07的存储挑战决赛。近年来主持了国家重点研发计划课题，国家基金面上项目(4项)，省自然科学基金重点项目，广东省国际合作项目，广东省省市联合基金重点项目，广东省重大科技专项2项（联合主持），广东省省部产学研合作重大专项（联合主持），海南省院士创新平台科研项目（联合主持），广州市产学研协同重大专项（联合主持）等20余项课题。近年来获授权国家发明专利40余件。先后在 ACM Computing Surveys、 IEEE TKDE、ACM TOS、IEEE TPDS、IEEE TC、IEEE TCAD、IEEE TBD、IEEE TCC、IEEE TSC、IEEE TNSM、IEEE TSUS、IEEE TFS、INFOCOM、ICDE、ICDCS、ICCD、DATE、MASCOTS 等权威国际期刊和会议上发表学术论文150余篇。

Speech Title:  人工智能模型价值对齐的技术路径与实践

Abstract: 人工智能价值对齐是AI安全面临的最重要挑战之一。以承担的国家重点研发计划课题为背景，从人工智能模型的三要素（数据、算法和模型）出发剖析人工智能价值对齐的主要技术路径。介绍基于结构化数据的机器学习模型的价值对齐方法，分析其实践效果及面临的挑战。介绍利用生成式大模型对面向文档数据的积分模型进行价值对齐的方法和策略。

Assoc. Prof. Congduan Li, Sun Yat-Sen University, China

Dr. Li Congduan, Associate Professor and Doctoral Supervisor at Sun Yat sen University with the Hundred Talents Program, Young Rising Star in Information Theory at the China Electronics Society, Overseas High level Talent in Shenzhen, Senior Member of IEEE, and Member of the China Internet of Things Youth Technical Committee. His research focuses on communication networks and artificial intelligence technology. More than 70 academic papers have been published on related achievements, including over 20 top SCI journals as the first/corresponding author, and over ten Chinese invention patents have been authorized. In the past 5 years, he has participated many projects as PI, such as the National Natural Science Foundation, the National Key R&D Program, key project of basic and applied basic research in Guangdong Province, key fund for scientific and technological innovation in Shenzhen.

Speech Title: Distributed Computation and Learning meets Network Coding

Abstract: Network coding is a promising technology to increase the network throughput, especially in the multi-source communication networks. It can also be used in distributed systems such as storage, computation, and machine learning. In this talk, we will share some new results in distributed computation and learning systems with emphasis on the applications of network coding technique to guarantee the fault-tolerance, increase the efficiency and privacy in them.