CCF杰出会员，CCF信息系统专委会秘书长，天津大学教授

天津大学英才教授、博导。国家重点研发计划项目负责人。中国计算机学会信息系统专委会秘书长、数据库专委会常务委员、大数据专家委员会执行委员。研究方向:知识工程与大模型、大数据处理。在IEEE TKDE、SIGMOD、WWW、VLDB、ICDE、IJCAI、《计算机学报》、《软件学报》等国内外学术期刊和会议上发表论文150余篇。担任多个国际会议程序委员会主席;《计算机工程与应用》副主编、国际期刊KBS、DSE、WWWJ副主编。获天津市教学成果奖特等奖、天津市科技进步一等奖、中国计算机学会科技进步二等奖，入选全国高校计算机专业优秀教师奖励计划。

广州大学教授

广州大学网络空间安全学院教授，大数据计算与智能研究所所长。中国计算机学会高级会员，信息系统专委会常务委员，智慧交通分会常务委员，数据库专委会执行委员，广东省计算机学会致据库专委会副主任。入选人社部海外人才计划，广东省珠江人才计划青年拔尖人才，上海市青年科技英才扬帆计划。担任多个国际顶级期刊、会议程序委员或审稿人。主要从事面向绿色计算的大数据高效管理相关研究与教学工作，在数据库、数据挖掘领域发表CCF-A类论文20余篇，研究工作获得了多项国家、省部级项目和企业合作项目支持，研究成果落地行业头部企业，并获得优秀应用项目奖励。

CCF数据治理与发展技术委员会

简介：陆志鹏博士，正高级工程师，中国电子信息产业集团原党组成员、副总经理，中国计算机学会数据治理与发展技术委员会主任。曾任南京市副市长，江苏省政府副秘书长，泰州市市长，南通市委书记。近年来致力于数字经济、数据安全、数据要素、数据资产化等方面的研究与探索，已发表《数据要素论》、《数据要素化治理》《数据产权论》等3本著作、10余篇论文并获得20余项发明专利。围绕数据确权、流通交易、收益分配、安全治理等提出了数据安全与数据要素化工程解决方案。首创基于数据元件的数据要素加工交易系统及数据金库工程系统，已在多个省市开展试点，初步取得了较好的经济社会效益。

标题：数据要素赋能智能信息系统的路径探索

摘要：为解决政务场景下数据要素价值转化效率不足、复杂业务逻辑解析偏差及任务执行与目标适配性低等核心问题，本研究构建了以数据要素为核心驱动、人工智能技术为关键支撑的数智政务操作系统。

该系统的核心技术原理主要包含三大维度：

1. 多源异构数据深度解析与领域语义建模：通过多模态数据融合技术解析底层异构数据源，提取核心业务要素，结合政务领域知识图谱构建结构化语义模型，实现业务逻辑的精准映射与表征；

2. 复杂任务智能规划与多目标优化决策：融合大语言模型的逻辑推理能力与机器学习优化算法，对复杂政务任务进行层级化分解、资源动态调度与多目标协同优化，规避任务执行中的逻辑断裂与资源配置冲突；

3. 可信化智能协同执行机制：将优化后的规划方案转化为标准化系统操作指令，构建实时异常监测、诊断与动态调整模块，保障政务业务执行过程的智能化与可靠性。

该数智政务操作系统通过"精准解析-科学规划-可信执行"的技术链路，为数据要素价值深度释放及政府数字化治理效能提升提供技术支撑。

广州大学教授

简介：广州大学教授，国家级领军人才，科技部重点研发计划项目项目负责人，广州大学网络空间安全学院院长，中国网络空间安全人才教育论坛常务副理事长，澳门网络空间安全协会副会长。主要从事网络安全、物联网安全、数据共享安全等方面研究，同时从事网安人才教育方面的工作。

题目：数据跨境视角下的隐私保护与合规技术

摘要：在全球数字经济快速发展的背景下，跨境数据流通已成为推动各行业创新与发展的核心动力。然而，数据跨境流动面临着隐私保护、合规性要求以及法律法规差异等多重挑战。本报告重点探讨如何通过先进的技术手段和治理模式保障跨境数据流通的安全性与合规性，涵盖了差分隐私技术、联邦学习模型以及数据合规治理等领域。此外，报告还分析了全球数据合规政策的最新动态，并提供了应对跨境数据流通中隐私泄露与合规难题的创新思路，旨在推动构建更加安全、合规且高效的跨境数据治理体系。

华东师范大学教授

简介：华东师范大学教授、博士生导师，数据科学与工程学院院长，上海市优秀学术带头人，2021年入选国家级高层次人才计划。目前担任中国计算机学会数据库专委会常务委员，中国计量测试学会计算基准专委会副主任委员，教育部人工智能科技创新专家工作组成员。研究兴趣包括可扩展事务处理，大数据管理系统基准评测，海量数据分析处理及其应用，以及数据驱动的计算教育学。

题目：面向开放应用的数据系统：观察与思考

摘要：信息技术高速发展正促进社会各领域的数字化转型。数据，就像交流电，是支撑数字化转型的新的能源动力（power）。数据系统是支撑基于Data Power应用的基础设施。传统的数据库系统针对的是“封闭世界”的数据管理问题，在系统架构、服务方式、实现技术方面不能满足新应用在数据全生命周期管理、应用适配、可靠性、可扩展性等方面的需要。报告将基于对金融、教育、社会治理等领域的数据管理、数据治理、数据流通、人工智能服务需要的观察，讨论作为数据基础设施的数据系统面临的新的技术挑战，并介绍我们在新型数据系统方面的探索和思考。

北京邮电大学特聘教授

简介：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。

题目：图变换器：图机器学习的新架构

摘要: 将神经网络应用到图数据，形成了以图神经网络为代表的图机器学习的研究热潮。图机器学习不仅成为人工智能的热点技术方向，而且广泛应用在电子商务、金融风控、生物医药等众多领域。随着大模型表现出强大语言理解和推理能力，利用大模型技术处理图数据成为研究热点。大模型的变换器（Transformer）基础架构利用全连接注意力机制能高效处理序列化数据。如何利用变换器架构处理图结构数据，即图变换器，有望成为图机器学习的新架构。本报告将介绍图变换器的基本概念和研究进展，以及我们在这个方向的探索。 

北京交通大学教授

简介：北京交通大学教授、博士生导师，国家级高层次人才。主要研究方向是图像视频编码和增强等。已发表包括IEEE汇刊及CCF A类会议论文100余篇。获国际专利授权3项、国家发明专利授权20余项。主持国家自然科学基金重点项目、北京市自然科学基金项目等。获北京市自然科学一等奖、北京市科技进步二等奖、中国电子学会青年科学家奖、中国产学研合作创新成果奖二等奖、中国人工智能学会教学成果一等奖、中国图象图形学学会教学成果二等奖。

题目：无人机图像数据的智能感知方法研究

摘要：传统图像感知研究通常局限于单一层次的分析框架，未能充分考虑无人机视角下特有的复杂多变的感知环境。无人机图像感知不仅是对常规图像感知范畴的扩展，更是对其进行了更为精细的子类划分。相较于传统图像感知任务，无人机图像感知面临诸多独特挑战，主要体现在：目标纹理特征的特殊性、外部环境的高度动态性、数据集的局限性以及任务层级的多样性等方面。具体而言，视点变化、光照条件差异、复杂背景干扰以及目标遮挡等因素，都给特殊目标的准确识别带来了显著困难。本报告将系统性地介绍我们团队近年来在无人机图像数据的智能感知领域所取得的研究进展。