2023年2月22日，中国科学院外籍院士、英国皇家学会院士樊文飞教授做客南科大。樊院士主要从事数据库理论与系统方面的研究，此次围绕“大规模图数据（Big Graphs）”主题，与在场师生分享了他对此方面的深刻见解。会议由计算机科学与工程系主任姚新教授主持，副主任王琦副教授、计算机系部分教师、图灵班各年级学生以及部分研究生到场聆听了报告。讲座现场樊文飞院士作报告樊院士深刻阐释了Big Graphs的4V特征：规模性（Volume）、高速性（Velocity）、多样性（Variety）、真实性（Veracity）及其相应的挑战与困难。报告中，樊院士重点分享了并行计算、增量算法、图数据挖掘等方面的探索研究，并介绍了“钓鱼城数据分析系统”等具体应用实例。樊院士指出Big Graphs在证券、量化交易、新药研发等业务场景均有广泛的应用，该领域仍然存在诸多开放性问题有待探索与研究。同学现场提问樊文飞院士与图灵班部分师生合影留念讲座最后，现场师生踊跃提问，樊院士就Big Graphs相关问题进行了详细解答和观点分享。他希望年轻学者和同学们能够秉持认真钻研精神，潜心研究，产出高质量的科研成果，相信一定能够得到国际学术界的认可和肯定。

2022年秋季学期，计算机系2020级致诚书院、树德书院、2019级致仁书院分别召开班会。班主任危学涛副教授、袁博助理教授、张锋巍副教授分别向各自班级同学介绍往届学生毕业去向、分享海外申请经验、为同学们答疑解惑。同学间的感情在互动中慢慢升温，班级的凝聚力也在有趣的游戏中得到了增强。1、计算机系 2020级致诚书院2022秋季学期班会顺利召开南方科技大学计算机科学与工程系2020级致诚书院以“开学第一课”为主题的班会在2022年9月24日19：00在工学院南楼551会议室召开，会议由班主任危学涛副教授主持。本次班会分为：选班长以及互相认识、介绍往届毕业生情况、对学生升学或就业的初步了解、答疑四个部分。首先，选出了2位班长李佩儒同学和叶璨铭同学协助班主任开展班级的各项工作，分别从学业上和组织班级活动上给同学带来力所能及的帮助。班会现场其次，危老师向同学们介绍了往届学生的毕业去向，包括出国申请、保研、考研、就业等。危老师建议各位同学找到志同道合的小伙伴，互相帮助和进步，多参加户外体育锻炼，保持良好的身体和心理状态。在会上，危老师还听取了大家对于升学还是就业的初步意向，并给出了初步的建议。接着，同学们逐一发言，危老师结合自己求学的经历，以幽默风趣的语言，为同学们答疑解惑，建议同学们尽早规划并为之努力。班会在欢声笑语中圆满结束，同学们在本次班会中收获满满，充满信心地迎接未来的课业学习与科研挑战。2、计算机系2019级致仁书院2022秋季学期班会顺利召开2022年10月6日，计算机系2019级致仁书院学生召开了2022秋季学期第一次班会，主要由张锋巍老师和徐驰同学分享海外申请的经验。在会上，张老师向大家分析了申请海外PhD的利弊，同时也站在招生一方的角度向大家传授申请的妙招和技巧。之后徐驰同学向大家详细介绍了申请的流程、需要准备的材料、以及各个地区的申请截止时间。合影之后，张老师又表示，同学们已经进入了大学的最后阶段，要戒骄戒躁，稳扎稳打，走好最后一公里，为大学生生活画上圆满的句号，同时也要开始思考之后人生的方向，早做准备才能掌握主动权。 会后，同学们都表示对整个申请流程更加清晰，也更明白了自己未来的方向。3、计算机系2020级树德书院2022秋季学期班会顺利召开2022年12月3日，计算机系20级树德班于工学院南楼551会议室举办了一次班级活动。同学们积极参与，一起度过了一个轻松愉快的下午。活动的开场游戏是经典的击鼓传花。每当鼓点紧凑的音乐声停止，被选中的同学就要回答班主任袁博老师的问题。在这个游戏的引导下，同学们打开了话匣子：有的分享了最近常听的歌曲，有的分享了自己喜欢的电影，有的分享了自己最想去旅游的城市，有的说出了自己当下的三个愿望……同学们你一言我一语，活动氛围逐渐活跃了起来。会议现场随后是你画我猜的环节，同学们接力画出他们所猜出的上一名同学所描述的词语，制作了许多令人难忘的画作。同学之间的感情在互动中慢慢升温，班级的凝聚力也在有趣的游戏中得到了增强。你画我猜环节活动的最后，同学们进行合影，留下了美好的回忆。合影自2018年以来，计算机系在全校率先建立大三大四书院班主任制度，目前由12位教研序列教授任班主任，探索书院-院系联合协同育人机制。书院班主任制度结合我校特色书院制育人模式，为全方位多维度人才培养模式做出了积极探索。同时将学业动态反馈制度化，将学生在专业学习表现及时反馈书院，进行帮扶干预，每学期累计督促不少于1500人次。南方科技大学计算机科学与工程系

近日，以“汇聚大湾区，共创新视界”为主题的第五届中国模式识别与计算机视觉大会（The 5th Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision, PRCV 2022）在深圳圆满落幕。本届大会汇聚国内外模式识别和计算机视觉理论与应用研究的顶尖专家、学者、相关领域的领军人物、企业代表，共同交流模式识别与计算机视觉领域的最新理论和研究成果，促进学术合作，推动本领域更快更好发展。南方科技大学校长薛其坤院士出席会议并致辞；南科大计算机系主任姚新教授作为嘉宾主持主旨报告；刘江教授为专题论坛“医学图像分析”作特邀报告。南科大计算机系教师负责了会议的相关组织工作，张建国教授担任大会主席，于仕琪副教授担任大会程序委员会主席，郑锋副教授担任组织委员会主席。薛其坤校长为PRCV2022大会致辞姚新教授主持大会主旨报告本届大会由中国人工智能学会（CAAI）、中国计算机学会（CCF）、中国自动化学会（CAA）和中国图象图形学学会（CSIG）联合主办，由南方科技大学等高校联合承办。PRCV会议是中国计算机学会推荐的C类学术会议。大会共开展8个主旨报告，8个特邀报告，14场论坛，4场讲习班，11场企业讲坛，8场口头报告，2场学术海报展示，4天会期，近200位专家集中分享了最新研究成果和创新思考，大会采用线下线上融合会议方式进行，现场参会300余人，线上参会600多人，网上直播观看近19万人次。张建国教授对PRCV2022会议组织工作进行汇报大会邀请了中国科学院院士蒲慕明、中国工程院院士王耀南、中国工程院院士高文、中国科学院院士乔红、IEEE TPAMI主编Kyoung Mu Lee教授、腾讯首席科学家张正友、Johns Hopkins University Alan Yuille教授、清华大学计算机系教授朱文武分别就“模式识别的生物机制”、“机器视觉高光谱检测技术应用与发展趋势”、“数字视网膜技术及其标准化进展”、“受人启发机器人与人形机器人的研究”、“Toward Real-World Image Super-Resolution: Challenges and Approaches”、“虚实集成世界里的数字人和机器人”、“What Have Deep Nets ever done for us?”、“图机器学习研究进展”分享了8场大会主旨报告。此外，华南理工大学金连文教授、北京航空航天大学王蕴红教授、西安交通大学薛建儒教授、清华大学鲁继文教授、东南大学耿新教授、上海交通大学卢策吾教授、腾讯AI Lab高级研究员黄国平博士、南开大学程明明教授分别做了大会的8场特邀报告，呈现了产学研各界当前的学术动态和创变趋势，为相关领域的从业者和学习者提供了全新的研究思路。于仕琪副教授（左一）与郑锋副教授（右二）主持颁奖典礼会议还组织了“自动驾驶BEV感知技术发展趋势与探索”、“视频动作检测与识别”、“蓝色经济下的海洋环境感知与理解”、“医学影像健康计算”、“医学图像分析”、“基于学习的机器人操纵控制”、“AI4Science：人工智能驱动科学创新前沿”、“可视媒体计算、分析与理解”、“大一统和预训练模型”9场专题论坛，以及“女科学家论坛”、“博士生论坛”、“香港论坛”、“PRCV & DICTA 2022联合论坛”、“竞赛专题论坛”5个特色论坛。大会邀请了诸多前沿科技领先企业，举办了11场包括中科迪宏、奥比中光、盛景智能、思谋科技、极视角等企业在内的讲坛分享行业最新技术发展。大会还评选了最佳论文、最佳学生论文、最佳学术海报等奖项，所有大会入选论文将由Springer出版社完成出版。部分线下参会人员集体合影PRCV中国模式识别与计算机视觉大会已成功举办五届，已成长为对外展示我国科技界、学术界、工业界最新成果的重要窗口，以权威性、国际性和专业性，打造该领域立足中国、辐射世界的前沿国际化交流平台。南科大计算机系积极承办这一学术盛会，为国内同行提供学术交流服务，为我国科研的进步贡献一份力量。南方科技大学计算机科学与工程系

IAPR/IEEE生物特征识别冬令营2023（IAPR/IEEE Winter School on Biometrics 2023）于2023年1月8日至12日在深圳以线上线下结合的方式成功举办。本次活动共有来自中国内地、孟加拉、日本、巴基斯坦的67位青年学者和学生参加。该活动由南科大计算机系于仕琪副教授与香港浸会大学Pong C Yuen教授、中科院自动化所孙哲南研究员和英国Trust Stamp and AiiD Global首席科学家Norman Poh博士一起组织。生物特征识别冬令营自2017年1月在香港浸会大学举办以来，现在已经连续举办七届。此次活动由香港浸会大学计算机科学系、中科院自动化所和南方科技大学计算机科学与工程系联合主办，由IAPR和IEEE提供支持。图1. 合影本次活动邀请了16位生物特征识别领域的专家给参加活动的成员介绍本领域的知识和技术发展。这些专家中有中国科学院院士谭铁牛研究员、中国科学院外籍院士Anil Jain教授、英国皇家工程院院士Josef Kittler教授、傅京奖获得者Rama Chellappa教授、前IAPR主席Brian Lovell教授等。这16位知名学者在5天的时间里，为参加冬令营的青年学者和学生奉献了一系列高质量讲座。每个讲座之后，会有30分钟的问答时间。参加冬令营的同学们踊跃提问，很多时候不得不延长提问时间。在跟国际教授的交流中，同学们加深了对专业知识的理解，提升了英语表达能力。图2. 线上线下会议现场除了听报告学习外，活动参与者还参加了实践环节（hands-on session）。实践环节由OpenCV中国团队本次冬令营提供。活动参与者在利用OpenCV实现实时人脸识别系统。活动组织者对实践作业进行了评分，共有来自四川大学邓钰川、西藏大学郭凯、华南理工大学乔义滔、河南科技学院吕成桢、安徽大学张慧和上海大学杨若弘六位同学获奖。图3. 实践环节冬令营还安排了乘游船参观港珠澳大桥的活动。在活动中，南科大计算机系张建国教授，深圳大学赖志辉副教授和组织者于仕琪副教授一起，跟同学们交流，在学术研究以及未来职业规划方面为同学们解疑答惑。参加活动的学生在愉快的活动中得到全方位的指导。图4. 合影因为疫情带来巨大不确定性，给活动的组织工作带来了很大的困难，南科大计算机系组织者与其他组织者一起克服困难，成功举办了第七届生物特征识别冬令营。参加冬令营的学生和学者对冬令营的效果给予了极大的肯定。我们期望一年一度的生物特征识别冬令营活动能够为本领域的青年学者提升和学生培养做出一点贡献。南方科技大学计算机科学与工程系

2022年，南方科技大学程序设计竞赛队在国际大学生程序设计竞赛(ICPC)、中国大学生程序设计竞赛(CCPC)和广东省大学生程序设计竞赛(GDCPC)中，与来自国内外各大高校队伍同台竞技，共获得奖牌18金16银3铜。 2022年校队竞赛获奖一览表 2022-2023校队合影一、6年 从0到18金从2017年建队的0块金牌到2022年的18块金牌，南科大程序设计竞赛队脚踏实地，一步一个脚印的刷新我校在该项竞赛中的成绩高度！2017-2022年校队竞赛获奖一览图二、2022年亮点比赛1——全国第五在2022年11月举行的第47届ICPC国际大学生程序设计竞赛亚洲区域赛(西安)中，南方科技大学-维希队（21级李浩宇，21级陈璐瑶，22级洪朝阳）获得了ICPC亚洲区域赛学校排名第5、队伍排名第7的佳绩，刷新了该项比赛中我校最佳的学校排名,并有望晋级在埃及举办的2023年国际大学生程序设计竞赛世界总决赛！本次大赛吸引了清华大学、北京大学等226所高校的500余支参赛队伍，超1500余名队员参与比赛。该项比赛的前4高校分别是北京大学、浙江大学、上海交通大学和清华大学。三、2022年亮点比赛2——女生赛季军在2022年11月举行的中国大学生程序设计竞赛-女生专场中，南方科技大学-南方科技大学队（20级周珈伊，20级周轶凡）夺得季军，学校排名仅次于清华大学与浙江大学。这也是我校连续三年在女生赛上取得全国前三的骄人成绩！四、2022年其他亮点小结2022年，在第47届国际大学生程序设计竞赛亚洲区域赛中国大陆赛区的七场比赛中有六场夺得金牌；此外在2022年6月举行的广东省大学生程序设计竞赛中，南方科技大学-合并肘子队（20级周轶凡，21级曹哲振，21级田若载）获得亚军，这也是我校第二次成为广东省赛亚军学校！值得一提的是我校多支队伍在多次比赛中取得全场最快解题奖，即所有参赛队伍中第一个解决某一道比赛题目的队伍。校队简介我校校队于2017年9月组建，由计算机科学与工程系唐博老师和沈昀老师担任教练与带队老师，目前共有来自6个书院的21名正式队员和3名外卡队员。校队通过每周训练、寒暑假集训，积极参加各级各类程序设计类竞赛，查缺补漏、提升水平、培养默契。2022年校队参加了广东省大学生程序设计竞赛、中国大学生程序设计竞赛和国际大学生程序设计竞赛等。比赛简介大学生程序设计竞赛旨在展示大学生创新能力、团队精神和在压力下编写程序、分析和解决问题能力，激发学生学习计算机领域专业知识与技能的兴趣，鼓励学生主动灵活地运用计算机知识和技能解决实际问题，有效提升算法设计、逻辑推理、数学建模、编程实现和计算机系统能力，培养团队合作意识、挑战精神和创新能力。南方科技大学计算机科学与工程系

近日，南方科技大学计算机系唐博老师带领的数据库课题组在数据库领域取得一系列科研进展。该研究团队三项成果被数据库领域国际顶会ACM SIGMOD 2023长文接收。研究内容涉及到带权地形上最短路径查询算法、大规模图数据可视化技术和数据库查询优化器的基数估计技术。ACM SIGMOD会议关注数据库管理系统和数据管理技术的原理、技术和应用，是数据库领域具有最高学术地位的国际性学术会议。1、EAR-Oracle: On Efficient Indexing for Distance Queries between Arbitrary Points on Terrain Surface在空间信息技术相关的问题中，地形表面的最短距离问题是一个非常重要的问题，是多种应用（如3D物体相似度查询、基于位置信息的推荐系统等）中必不可少的基本算子。针对现有解决地形表面任意点间最短距离算法时延大和对大数据上处理难等问题，我们提出了基于索引的全新算法EAR-Oracle,它根据地形的几何特征，将其投影到二维平面并将其划分为若干网格。根据距离查询起止点的位置信息将距离查询分为两类：同一网格内距离查询和跨网格间的距离查询。针对同一网格内的距离查询，我们采用了在线算法来计算其最短距离。针对跨网格间的距离查询，EAR-Oracle根据地形的几何性质选取了少量地形节点建立了一个轻量的索引结构。借助该索引结构，实现用户给定的误差范围内高效计算有误差理论保证的近似最短距离。我们为EAR-Oracle的时间复杂度、空间复杂度、查询时间以及查询误差进行了详实的理论分析。我们的实验结果表明，与现有最先进的基于索引的算法相比，EAR-Oracle在索引建立时间上以及内存空间占用上有着两个数量级以上的提升。与现有最快的在线算法相比，EAR-Oracle在查询时间上有着一个数量级以上的提升。图1. EAR-Oracle在unweighted terrain surface的对比实验结果该研究工作第一作者是唐博老师指导的2019级硕士生黄博同学，该工作由南方科技大学数据库研究团队与香港理工大学Victor Junqiu Wei教授、香港科技大学Raymond Chi-Wing Wong教授合作完成。2、Effective and Efficient PageRank-based Positioning for Graph Visualization图可视化是许多现实应用中的重要组成部分，它使用户能够从复杂的数据中挖掘出重要的信息。图可视化的核心是节点距离度量，它决定了节点在屏幕上的放置方式。一个有利的节点距离度量应该能够反映节点之间的完整结构信息，并有效地优化视觉美学。然而，现有的距离度量因无法达到这些要求而产生较差可视化效果。此外，大多数现有度量在计算上效率低下，在可视化大型图时会导致较长的响应时间。为了克服这些缺陷，我们提出了如下图所示图可视化框架PPRviz。图2. PPRviz可视化流程PPRviz包含一种新的节点距离度量PDist，其通过利用个性化页面排名来实现图形可视化。此外，我们提出了一种有效的Tau-Push 算法，用于在单级和多级可视化设置下估计 PDist，其为估计精度和计算复杂性提供了重要的理论保证。大量实验表明，PPRviz在效率和有效性（包括审美标准和用户反馈）方面和12个真实数据集上，明显优于13个最先进的图可视化解决方案。特别地，PPRviz可以在一秒内以交互方式为十亿边图生成令人满意的可视化效果。该研究工作的第一作者是唐博老师指导的2019级南方科技大学-新加坡国立大学联培博士张诗奇。该工作由南科大数据库课题组与香港浸会大学Renchi Yang教授，新加坡国立大学Xiaokui Xiao教授合作完成。3、Speeding Up End-to-end Query Execution via Learning-basedProgressive Cardinality Estimation基数估计器对数据库查询执行优化生成高质量执行计划至关重要。传统基数估计方法多基于直方图或抽样，预估准确度较低。AI for DB的思路提出用基于深度学习的模型实现基数估计。已有的基于学习的基数估计器可分为三类: data-driven, query-driven和hybrid。Data-driven和Hybrid方法具有较高的预测准确性，但预测时间消耗过高。Query-driven方法可较快完成预测，但准确度较低。然而，端到端的快速查询要求基数估计需同时满足高准确度和快速预测。在这个工作中，我们提出基于学习并可渐进式优化的query-driven基数估计器。LPCE采用执行中再优化的思路，满足高准确度，轻量优化和执行中渐进优化估计的特点。LPCE由两个组件组成：1）LPCE-I作为初始基数估计优化模型，在查询执行前为查询优化服务从而帮助执行计划的初始生成；2）LPCE-R作为运行时基数估计再优化模型，在查询执行中从已执行的操作中学习经验，对剩余未执行的操作进行持续再优化基数估计，执行计划从而可动态调整到更优。LPCE集成在开源数据库系统PostgreSQL中，实验结果表明LPCE对多join查询端到端执行时间的显著加速。 图3. LPCE解决方案架构图该工作由南科大数据库课题组与香港理工大学Man Lung Yiu教授团队合作完成，第一作者香港理工大学王方博士在南方科技大学数据库课题组担任访问学生期间在唐博老师和晏潇老师指导下完成该工作。上述研究工作得到了南方科技大学计算机科学与工程系、斯发基斯可信自主系统研究院、南科大-华为新型数据库技术联合创新研究中心的支持。南方科技大学计算机科学与工程系