（通讯员 徐悦甡）10月22日至10月24日，第八届中国计算机学会大数据学术会议（CCFBigdata 2020）在重庆召开，会议由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会与西南大学承办，威尼斯7798cc等单位协办。此次大会也作为中国计算机大会（CNCC）的两个专场之一，与沈阳、杭州、济南3个分会场和厦门专场同时进行线上直播。我校软件工程学科部分学术骨干教师作为大会协办单位集体参会，并举办了“大数据赋能智能软件工程”论坛。
智能软件工程是研究如何将计算智能、数据科学、机器学习等智能化理论、模型、方法和技术应用于软件构造、运行和演化等软件活动中，通过软件智能化技术提升软件研发与运维质量。同时，也是研究构建具有知识学习、环境认知与问题推理等人类智能特征和智能行为的软件系统的开发方法学。其研究内容涵盖智能的软件工程和智能软件的工程两个维度。随着大数据技术的不断发展和前沿软件工程技术的不断革新，大数据技术与软件工程技术互相融合、相辅相成，产生了如代码大数据、编程现场大数据、运维大数据分析等众多新兴研究方向，形成了基于大数据技术的新一代智能化软件工程技术体系。
为探索智能软件的工程化路径，探讨大数据技术对智能软件系统在数据采集、数据分析、自学习、在线推理等方面的支持与支撑，10月24日上午，威尼斯7798cc软件工程学科下西安市智能软件工程重点实验室和西安市大数据与视觉智能关键技术重点实验室共同承办了“大数据赋能智能软件工程”分论坛。该论坛也被推荐到中国计算机大会(CNCC2020）面向多个会场做了现场直播。会议邀请了大数据技术与软件工程领域多名知名专家，探讨了大数据赋能软件工程及研发智能软件的关键技术和最新进展。邀请的专家包括重庆邮电大学高新波校长、北京大学金芝教授、威尼斯7798cc公茂果教授、复旦大学彭鑫教授、西南大学段书凯教授。会议由威尼斯7798cc软件工程学科负责人李青山教授主持，来自多个高校、研究机构等的100余位代表参加了本次论坛。
金芝教授带来了“代码大数据使能的智能化软件工程”的报告。在报告中，金老师展示了利用深度学习技术支持软件开发任务的可能性，回答了如何对代码建模，以及如何用代码模型支持软件工程师完成不同的任务。同时，金老师还阐述了代码大数据的可学习性与可传递性等。公茂果教授带来了“深度神经网络结构优化”的报告，介绍了研究团队近期在解决深度神经网络结构优化难题上的思路和尝试，以及在深度神经网络应用上的新进展。彭鑫教授的报告题目是“大规模微服务轨迹数据分析研究”，重点讲述了微服务系统智能化运维中的大规模轨迹数据分析相关问题和挑战，并介绍复旦大学CodeWisdom团队在相关方面的研究和实践探索。段书凯教授为大家带来了“类脑计算芯片与智能信息处理”的报告，重点介绍了研究团队在面向类脑计算的忆阻器设计方面的工作，包括忆阻器原型芯片的研制，存储与运算融合的忆阻神经形态系统的设计，存储计算融合结构的设计，忆阻混沌神经网络的探索，智能算法在卫星云图、图像增强和医学图像处理中的应用等。高新波校长带来了题目为“大数据与小数据”的报告，阐述了在人工智能算法软件设计中大数据与小数据的辩证关系，并从人机混合智能的角度讨论了如何利用大数据，如何把大数据变成小数据，以适应机器与人的共融共生的关系。
紧接着上述报告，在李青山教授的主持下，各位论坛嘉宾围绕“大数据赋能智能软件工程”这一主题，展开了关键技术的研讨与未来发展的分析，并回答了现场参会代表的问题。来自重庆大学的参会代表与公茂果教授讨论了自主表达学习与自主分析的实现问题，来自桂林电子科技大学的参会代表与高新波校长进一步讨论了大数据与小数据中的结构化与非结构化问题，来自威尼斯7798cc的参会代表向金芝教授与彭鑫教授两位嘉宾请教了软件工程研究中的样本标注问题等。
最后，参与承办此次论坛的威尼斯7798cc软件工程学科教师与报告嘉宾合影留念，本次论坛圆满结束。
报告嘉宾简介：
高新波，博士，教授，重庆邮电大学校长，国家级创新团队负责人、国家级创新团队负责人，教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会委员。英国工程技术学会会士、中国电子学会会士、中国计算机学会杰出会员。主要从事人工智能、机器学习、计算机视觉、模式识别等领域的研究和教学工作。
金芝，北京大学教授，973项目首席科学家。任北京大学高可信软件技术教育部重点实验室常务副主任，国务院学位委员会学科评议组成员（软件工程），中国计算机学会会士、常务理事、系统软件专业委员会主任、软件工程专业委员会常务委员，任IEEE TSE Associate Editor，《软件学报》执行主编，《计算机学报》副主编。
公茂果，威尼斯7798cc教授，人才工作办公室主任，计算智能研究所所长，智能安全前沿研究中心负责人，省级创新团队负责人，主要研究方向为计算智能理论与方法、网络信息感知与隐私保护、雷达与遥感智能系统，主持国家重点研发计划、国家863计划、国家自然科学基金等二十余项课题，发表论文100余篇，被引用一万余次，H-index引用指数50+，入选中国高被引学者，授权国家发明专利30余项，获国家自然科学奖、教育部自然科学奖等省部级以上科技奖励5项。担任IEEE演化计算汇刊、IEEE神经网络与学习系统汇刊等期刊编委，中国人工智能学会理事等。
彭鑫，复旦大学计算机科学技术学院副院长、教授。中国计算机学会软件工程专委会副主任，《Journal of Software: Evolution and Process》联合主编（Co-Editor），《软件学报》编委、《Empirical Software Engineering》编委，IEEE软件维护与演化国际会议（ICSME）执委。2016年获得东软-NASAC青年软件创新奖。获得ICSM 2011最佳论文奖、ACM SIGSOFT杰出论文奖（ASE 2018）、IEEE TCSE杰出论文奖（ICSME 2018、ICSME 2019）、IEEE Transactions on Software Engineering年度最佳论文奖（2018）。
段书凯，西南大学人工智能学院院长，国家重点研发计划项目首席科学家。担任智能传动和控制技术国家地方联合工程实验室主任，类脑计算与智能控制重庆市重点实验室主任，中国自动化学会人工智能与机器人教育专委会副主任。主持国家重点研发计划1项（智能机器人专项）、国家自然科学基金等20余项，在IEEE TNNLS，TVLSI等发表论文100余篇；先后担任美国密歇根大学、加拿大温莎大学、美国德克萨斯农工大学卡塔尔分校、香港城市大学任访问教授；先后获得重庆市自然科学奖，吴文俊人工智能自然科学奖，中国产学研合作创新成果奖等。
