CCF全国理论计算机科学学术年会(NCTCS，National Conference of Theoretical Computer Science)将于2025年8月3日至8月5日在云南昆明市举行。

参会事宜 

??举办时间：

2025.08.03 ~ 08.05

??地点：

云南省 昆明市 连云宾馆（五华区圆通街58号）

??联系方式：

苏茜  suqian@ynu.edu.cn

李伟东  weidongmath@126.com

注册方式

会议门票：

报名链接：

https://ccf.org.cn/TCS2025/brief_2004           

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重磅嘉宾

报告信息抢先看（已揭秘3个主旨报告信息）：

北京航空航天大学

报告人：李昂生，北京航空航天大学教授。2003年国家杰出青年基金获得者，2008年中国科学院百人计划入选者。现任中国人工智能学会人工智能基础专业委员会主任。1993年中国科学院软件研究所研究生毕业，获博士学位。1993年7月-2018年7月在中国科学院软件研究所工作，分别于1995，1999年被聘为副研究员、研究员。分别于1998年1月-1999年1月，2000年2月-2002年2月在英国Leeds大学做访问学者、研究员。2008年9月-2009年3月在美国Cornell大学做访问科学家。2012年1月-2012年3月，英国剑桥大学牛顿数学研究所做访问学者。2018年7月-今，入职北京航空航天大学计算机学院。研究计算、信息与智能的数学原理。2008 - 2016年，提出编码树的概念、结构熵的度量，创立了《结构信息论》。2016 - 2024，提出信息世界的层谱抽象科学范式，建立了包括信息演算理论、信息生成原理和信息解码原理为三大支柱的信息的数学原理；建立了包括（观察）学习的信息理论、自我意识的信息理论和博弈/谋算理论为三大支柱的人工智能信息科学原理。2024年在科学出版社出版《人工智能科学 — 智能的数学原理》和《人工智能原理 — 从计算到谋算的模型、原理与方法》专著。 目前主要研究“谋算智能机器原理”和“《孙子兵法》的人工智能原理”。

报告题目： 智能时代的理论计算机科学：面向未来的计算机科学

报告摘要：计算机科学和计算机是20世纪科学技术的标志性成就，并且是21世纪科学技术的重要引擎，推动着21世纪以人工智能为标志的科学技术革命 – 预示着智能时代的到来。然而，智能时代的标志是：有原理、可解释、高效、可信的人工智能技术、人工智能技术路线、人工智能技术体系以及智能机器。

计算机科学和计算机可以追溯到1921年希尔伯特的计划。经典数学研究数与形，对标、建模并支撑着物理世界的研究 - 牛顿1686年开创的、现有的科学体系。20世纪早期，数学家发现，数学证明中经常用到了人的直觉。希尔伯特计划要求建立一个排除直觉的数学系统，从而建立数学的可靠基础。该计划的实质是建立人的逻辑推理和计算的数学原理，产生了1930年代的数理逻辑和1936年的图灵机和通用图灵机，奠定了计算机科学的基础。21世纪的一个新现象是：计算机无处不用。计算机在每一个环境中的应用提出了一个建模、优化与计算的新问题。理论计算机科学的根本问题是什么？自己独特的方法论是什么？现有的人工智能技术是一个物理世界科学体系下的、以计算为中心的、数据驱动的、“有算无谋”的信息处理技术（所谓的算力出奇迹）。显然不是智能时代的标志性成就。

人是最高智能体，人工智能就是用机器来实现人的智能。直觉是人的智能不可或缺的要素。智能的科学原理必须用数学的原理与方法把直觉拿回来，这就指出了一个全新的数学：智能数学，支撑智能时代的科学技术的新数学原理。

本报告将介绍理论计算机科学在支撑未来智能时代的基本问题和基本科学原理。

CCF常务理事，中国科学技术大学

报告人：李向阳，中国科学技术大学计算机科学技术学院教授，执行院长，信息智能学部执行部长，中国科大讲席教授， ACM Fellow，IEEE Fellow, ACM杰出科学家。ACM中国前联合主席，ACM理事会常务理事，CCF常务理事，新创讲席教授，基金委杰出青年基金获得者，国家重点研发计划物联网安全项目首席科学家，曾担任美国伊利诺伊理工大学助理教授、副教授、教授，清华大学 EMC讲席教授，微软亚洲研究院访问教授。获伊利诺伊大学计算机硕士、博士学位，清华大学计算机本科、工商管理双学位。李向阳教授一直从事工业智能、智能物联网、网络-数据-计算的安全隐私、数据共享和贸易等方面的研究。

报告题目: 面向大规模定制化离散制造的智能网络协同与优化

报告摘要: 离散制造业当前面临着规模化与柔性生产的需求，即通过灵活的生产系统和智能化管理，实现对多品种、小批量订单的快速响应和高效制造。工业互联网是工业生产系统与互联网智能深度融合形成的新一代智能网络，其核心是感知、认知、分析、决策、控制一体化的信息与物理系统深度融合及应用。智能物联网、端边云计算、人工智能等新一代技术作为工业互联网的核心支撑之一，正在深刻地改变着工业生产的方方面面。在这个报告中，我将和大家分享如何构建融合行业知识的AI模型，如何构建高效的AI，如何通过智能求解器等技术赋能优化决策，去尝试解决基于行业知识和工业数据的工业智能与优化的挑战，并分享我们团队在离散制造业的工业智能相关的理论、技术、系统和应用方面的一些初步成果和探索，包括制造环境下多源异构、多模态、跨域隔离的高质量数据制备和高效治理和管理；机理知识与数据驱动的智能制造行业大模型，设计大小模型协同推理机制，优化决策效率和效能。

中国科学院数学与系统科学研究院

报告人：陈旭瑾，1997年获云南大学学士学位，2000年获东南大学硕士学位，2004年获香港大学博士学位。现为中国科学院数学与系统科学研究院研究员、中国科学院大学教授、中国运筹学会副理事长。主要研究兴趣是组合优化的理论和算法，包括网络优化、多面体组合、算法博弈论等。曾获中国青年科技奖、中国运筹学会青年科技奖、国家优秀青年基金。入选国家中青年科技创新领军人才计划。

报告题目: Prophet Trading vs. Trading Prophets

报告摘要：We address two closely related online trading models: prophet trading (PT) and trading prophets (TP). Both models feature a trader interacting sequentially with sellers and buyers, each of whom has a price for a homogeneous item. Each seller has one item to sell, and each buyer demands exactly one. The agents (sellers or buyers) arrive in a uniformly random order, revealing their prices to the trader upon arrival.

In the PT model, the identity of an agent as a seller or buyer is fixed and does not change based on the trader's intentions. The trader must make an irrevocable decision—either to buy the item from a seller or to sell the item to a buyer—immediately after observing the agent’s price, before the next agent arrives. In contrast, the TP model allows the trader to determine whether each arriving agent acts as a seller or buyer. Depending on this designation, the trader can choose to either buy the item at the current price (if it does not already hold the item) or sell the item at the current price (if it does).

In this talk, we will explore the effectiveness of threshold online algorithms in solving the PT and TP problems.

另：【2025CCF理论计算机科学暑期学校】重磅来袭！四位顶尖专家齐聚云南大学，共探图算法前沿（点击链接查看详情）