原标题:黄铭钧:拒绝纸上谈兵的区块链「实干家」 | CNCC 2018

ACM SIGMOD(Special Interest Group On Management Of Data)

由美国计算机协会(ACM)数据管理专业委员会(SIGMOD)发起、在数据库领域具有最高学术地位的国际性学术会议。会议的目的是在全球范围内为数据库领域的研究者、开发者以及用户提供一个探索最新学术思想和研究方法、交流开发技巧、工具以及经验的平台,引导和促进数据库学科的发展。数据库的最好会议,也是最好的系统类的会议之一。已经有30年的历史。一般在美国开,加拿大开过两次。最近开始每隔几年在别的洲开一次。94年在巴黎,97年在北京。现在能见到越来越多的第一作者是中国学生的SIGMOD
paper。与VLDB/ICDE不同,它是double blind review的会议。

网址:http://www.sigmod.org/

雷锋网 AI
科技评论按:
身为世界顶级的数据库专家,新加坡国立大学杰出教授黄铭钧最为人津津乐道的,是他与工业界的紧密结合,总能第一时间将科研成果转化为生产力。以当下火热的区块链为例,他与研究团队先后贡献了首个区块链测评套件
BLOCKBENCH、高性能的区块链数据存储系统 FORKBASE 以及医疗区块链系统
MediLot,完美实现了产学研相结合。

VLDB(Very Large Data Base)

欧洲的数据库会议,也已经有30年的历史。举办地基本上按照一年欧洲,次年其他洲轮换的规律。它是唯一能接近SIGMOD的会议,一般被认为和SIGMOD同样受尊重。它的PC比较diversified一点,另外录取文章的时候可能会考虑一点地域平衡。因此对于美国的投稿甚至有可能感觉比SIGMOD还难进。在这个会议上也能见到更多的来自美国以外的文章。

网址:http://www.vldb.org/

在 10 月 25 日—27 日杭州国际博览中心(G20 会场)举行的 2018
中国计算机大会(CNCC
2018)上,黄铭钧将与大家分享他对企业级区块链系统的思考。

ICDE(International Conference On Data Engineering)

IEEE的数据库会议。IEEE的会议一般都比ACM对应会议差一些,ICDE也不例外。一般被认为明显比SIGMOD/VLDB差一个档次,但又明显比其他的数据库会议高一个档次。

网址:http://www.icde.org/

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黄铭钧(Ooi Beng
Chin),新加坡国立大学杰出教授、浙江大学长江学者讲座教授、新加坡科学院院士、ACM
Fellow、IEEE
Fellow。主要研究方向包括数据库性能问题、索引技术、内存数据管理、云计算和并行系统的研究与高级应用等,并致力于”ABCD”(AI,Blockchain,Cloud
Computing,Data Driven Technology)领域的创新与产业化。1985
年毕业于澳洲莫纳什大学,获一等荣誉学士学位,1989
年获得博士学位,之后加入新加坡国立大学并于 2000 年晋升正教授。2007 至
2013 年,担任计算机学院院长,期间将新国大在 QS
计算机学科的排名提升到世界第 8
名。目前担任新加坡国立大学人工智慧系统研究院院长、新加坡最大出租车公司康福德高(ComfortDelGro)的独立董事,并领衔新国大苏州人工智能创新及产业化中心研发人工智能,推进人工智能在医疗保健、金融科技等领域的科技创新。

今年十月黄铭钧将前往美国西雅图参加国际数据库前沿展望会议(The
Database Research Self-Assessment
Meeting),这个闭门会议每届只邀请二十几位世界顶尖的数据库专家出席,身为唯一华人代表的黄铭钧已经连续受邀出席三届会议,「数据库界泰斗」的身份不言而喻。

此外,他还是 CCF 海外杰出贡献获得者,身兼新加坡科学院院士、ACM
Fellow、IEEE
Fellow、浙江省人工智能发展专家委员会委员等职位,由他领导的新国大人工智慧系统研究院设计的
SINGA 深度学习系统,是第一个进入国际顶级开源社区 Apache
孵化器的深度学习系统项目——一个可以让用户制定运营战略和开发新产品的分布式深度学习平台。

美高梅国际平台 ,黄铭钧的研究兴趣包括数据库性能、索引技术、大数据、多媒体及空间数据库处理、内存数据管理、云计算和并行系统的研究与应用等,这些年来陆续在
ACM SIGMOD、VLDB、IEEE ICDE 等国际会议和 ACM TODS, IEEE TKDE, VLDB
等期刊发表 200 多篇论文,被引用 19134 余次,H-Index 为 74(2018 年 9
月的 Google Scholar 数据),并且多次受邀担任 SIGMOD、VLDB 和 IEEE ICDE
等多个数据库业内顶尖会议的委员会主席。

据《火星财经》报道,在担任新加坡国立大学计算机学院院长期间(2007 年—2013
年),黄铭钧甚至成功将新国大在 QS 计算机学科的排名提升到世界第 8

这些引人瞩目的成就,并未将黄铭钧「困」在象牙塔里,反而成为他向工业界进击的「燃料」。

区块链+医疗=MediLOT

近年来,随着硬件和数据的日渐完善,机器学习与深度学习在业界得到了广泛的应用,然而在具体落地的过程中依然存在数据提取耗、存储格式不统一、非结构化数据、数据清洗、数据缺失、数据重复等问题,尤其在
AI
医疗诊断领域,医疗编码规范的不统一和医疗信息的复杂性更是制衡着该领域的发展。

针对以上问题,黄铭钧带领团队打造出了
MediLot——一个基于区块链的医疗保健数据管理和分析平台,借助区块链的防篡改特点,保障不同医疗保健机构之间的医疗记录的归档,使得数据来源追踪、数据分析以及根据病人喜好量身订造的医疗变得可能,将医疗管理和研究推向更好的未来。

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MediLot 官网展示的技术底层

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