讲者介绍

北京邮电大学教授

北京邮电大学特聘教授、教育部长江学者特聘教授，智能通信软件与多媒体北京市重点实验室副主任。主要研究方向:图机器学习、人工智能、科学智能；特别专注于图数据智能分析，进行理论、应用、平台、标准全链条研究。发表CCF A类期刊和会议发表论文100余篇，英文专著四部，谷歌学术引用2万余次；授权发明专利30余项，相关研究成果应用于阿里、蚂蚁、腾讯、华为、美团等公司。研究成果获得中国电子学会科技进步一等奖和北京市自然科学二等奖等奖项。获得北京市高等学校师德先锋、思政名师和中国智能计算创新人物等称号。

北京航空航天大学教授

CCF高级会员，北京航空航天大学教授，博士生导师。研究方向为人工智能、数据挖掘与机器学习，国家自然科学基金青年基金B类获得者。共发表论文100余篇，谷歌学术引用15000余次，7篇入选最有影响力论文榜单，3次获得(提名)CCF A/B类等国际会议论文奖，成果多次被写入业界图学习标准库PyG和DGL等。曾获得国家自然科学二等奖，教育部自然科学一等奖，中国电子学会科技进步一等奖，吴文俊人工智能优秀青年奖，ACM中国新星提名奖，入选斯坦福大学发布的全球Top 2%顶尖科学家终身影响力榜单。担任NeurIPS领域主席，WWW/AAAI/IJCAI的高级程序委员会委员，Neural Networks和IEEE TAI期刊编委。CCF青工委主任助理，CCF大数据专委会执行委员，CCFAI专委会执行委员，中文信息学会SMP专委会委员。

北京大学研究员

博士，北京大学人工智能研究院助理教授、院长助理，国家优青（海外）项目获得者，北京大学博雅青年学者，北京大学2023级通用人工智能实验班班主任。2015年本科毕业于上海交通大学IEEE试点班，2019年于美国圣路易斯华盛顿大学获得计算机科学博士学位，2019-2021年期间曾担任Facebook AI（现Meta AI）研究科学家。主要研究方向为图机器学习和大模型推理。获AMiner评选的2022及2023年AI 2000人工智能最具影响力学者提名。代表作为图神经网络做链路预测的经典算法SEAL（被引用超过2000次），图神经网络用于图分类的早期算法DGCNN（被引用超过1500次），以及图神经网络做多节点预测的Labeling Trick理论（被引用超过200次）。主讲北大《人工智能引论》和《机器学习》课程。

北京邮电大学副教授

北京邮电大学副教授，博士生导师，长期从事数据挖掘和自然语言处理相关方向的研究，发表相关领域CCF A类论文40余篇，谷歌学术被引1.5万余次，相关成果获2020年教育部自然科学奖一等奖（排名第四）等省部级奖励。获中文信息学会优秀博士论文奖、中国人工智能学会吴文俊青年科技奖，入选中国科协“青年人才托举工程”，连续三年入选斯坦福大学发布的全球前2%顶尖科学家榜单。

CNCC2025将于10月22-25日在哈尔滨举办。专题论坛将在往年多样化主题的基础上，首次通过“基础-前沿-未来”的一体化设计，满足不同背景参会者的需求，构建从知识获取到创新激发的完整路径，打造系统化、进阶式的参会体验。重点设置9大主题板块，每个主题板块的专题论坛由三大核心模块组成：面向前沿领域的体系性Tutorial、聚焦前沿突破的专题论坛以及探讨未来发展路径的思辨论坛。Tutorial作为这一设计的起点，为参会者构建坚实的共同知识基础，能够深度参与后续的前沿报告理解与未来方向思辨。同时面向青年学者、行业新锐等人群，通过系统性教学，助力赋能青年人才发展。