2019年9月20日，AEIC系列会议--第二届大数据与应用统计国际学术研讨会（ISBDAS2019）与2019年信息与计算机前沿技术国际学术会议(ICFTIC2019）在大连落下帷幕，本次会议邀请了多名国内外专家学者参会。会议涉及大数据、计算机科学、信息科学、信息与计算机前沿技术等最新研究领域，专家学者们针对这些领域展开深入探讨，进一步促进了知识的交融与学术的发展。

会议签到

主题演讲

1、Dr. Hamid R. Ghaeini博士，CISPA-亥姆霍兹信息安全中心，德国萨尔布吕肯

标题：控制过程中的异常检测

摘要：异常检测是一个总括术语，用于识别数据中与大多数数据显著不同的变化。异常检测被广泛应用于检测工业控制系统在网络和物理行为上的不必要变化。

2、刘传明教授，国立台北科技大学

标题：边缘计算环境中不确定数据流上的数据管理

摘要：近年来，云边缘计算已成为改善响应时间的有前途的架构。这些应用程序中的常见关键问题之一是数据管理和处理。在这种新兴环境中的数据（例如感测到的数据）可能不准确，因此被称为不确定数据。这种不确定性使数据的计算或处理变得复杂，并且在许多应用程序中都是固有的。

3、Assoc.Prof. Cai Kui，新加坡科技设计大学（SUTD）

标题：基于DNA的大数据存储的信息编码和纠错

摘要：到2020年，人类产生的数字数据量预计将超过44 ZB，并将以“大”的速度呈指数增长。基于DNA的数据存储技术，使用合成的DNA存储数字数据，已经成为大数据存储的有希望的候选者。

4、康国钦教授，国防科学技术大学信息与通信学院

发言题目：IMT-2020（5G）频谱规划的新进展分析

摘要：为了在中国为第五代（5G）分配6 GHz以上的合理频谱资源，本文分析了即将召开的2019年世界无线电大会（WRC-19）议程1.13，第三代合作伙伴计划（3GPP）的新进展）5G新广播（NR）和中国5G频谱规划。在中国，可以将37-43.5 GHz分配给5G。

5、姜晓燕教授，上海工程技术大学

标题：深度估计，多对象跟踪和对场景理解的人员重新识别

摘要：场景理解是自动驾驶等各种应用程序中必不可少的问题，并且包含众多主题。在本次演讲中，我们主要介绍解决深度估计，多对象跟踪和人员重新识别等关键挑战的最新工作。具体而言，提出了一种用于深度和自我运动估计的无监督联合深度学习管道，该管道明确地与传统的时空几何约束结合在一起。

口头报告

本着学术交流多元化的原则，来自CISPA-亥姆霍兹信息安全中心、内蒙古科技大学、南通大学等多所国内外高等院校的学者们也为我们了呈现了精彩的口头的报告。

1.Dr. Hamid R. Ghaeini——CISPA-亥姆霍兹信息安全中心

标题：控制过程的远程证明

2、于爱萍（内蒙古科技大学）

标题：模拟假肢视觉下基于FaceNet的人识别

 3、吴辉群（南通大学）

标题：基于先验知识的神经人工反向传播网络在糖尿病视网膜病变早期检测中的应用

恭喜以上获奖嘉宾，在本次的大会海报评比中脱颖而出，他们用出色的设计功底，为本次会议添加了别样的精彩。

为了促进会议现场学术交流，我们还设立了“讨论交流”的环节。学者们在听过主讲及口头报告后，还能继续与专家进行学术交流探讨。

大会落幕

随着科学技术的发展，世界文化交流的多元与融合，未来计算机科学、大数据领域的发展前景也会越来越好!在此感谢所有专程赶来参会的专家学者，AEIC衷心祝愿所有学者在科研道路上一帆风顺！AEIC也将不断努力提升学术交流支持与服务，打造专业化的学术交流平台，推动该领域国际间的交流与合作！