近日，在人工智能领域顶级国际学术会议 NeurIPS'21 上，备受瞩目的首届国际向量检索大赛 BigANN 顺利落下帷幕。由南方科技大学计算机系唐博助理教授领导的数据库课题组研究助理教授晏潇老师、2021级联培博士生卞证（香港理工大学导师姚文龙教授）和2019级本科生骆家睿联合ZilliZ公司组成的战队在赛道二“基于SSD的大规模检索”中，测试性能位列世界第一，斩获冠军！图1. 南方科技大学参赛成员线上讨论（左上晏潇、右上骆家睿、下中卞证）近年来，随着机器学习的蓬勃发展，语音、图像、视频等非结构化数据能够方便地被编码为向量。因此，向量检索成为了分析利用海量非结构化数据的关键技术，在智能搜索、推荐系统、自然语言处理等领域有着重要应用。大量高校和公司都对向量检索技术有持续的研究投入。NeurIPS首届国际向量检索比赛由来自微软研究院、Facebook 人工智能研究所、卡内基梅隆大学、Yandex 等知名公司及大学牵头组织，云集了来自清华大学、英特尔、英伟达、快手科技等学术界与工业界的优秀参赛选手。此次比赛使用了六个十亿级别的数据集，关注相似性检索和范围检索，Facebook、Microsoft Turing、Microsoft Bing、Yandex 专门为本次比赛发布了四个新数据集。本次比赛共设置了三个赛道，其中赛道二关注综合利用小内存和廉价SDD实现大规模数据集上的高效检索，难点是设计合适的索引结构，在减少磁盘读取的同时，保证高检索质量。图2. 数据库团队方案测试性能南方科技大学数据库团队提出的SSD页对齐桶和桶上邻近图检索方案，结合ZilliZ的标量量化技术，大幅减少了从磁盘读取的数据量，奠定了比赛夺魁的基础。方案在 Facebook 的 SimSearchNet++ 数据集上表现出优异的性能。该数据集使用范围查询，需要找到查询向量一定半径内的所有向量，由于各个查询的结果集大小差异大，对查询方案要求较高。经比赛主办方测试，数据库团队方案在 SimSearchNet++ 数据集上取得了高达88.573%的召回率，远超基线方案的16.274% ，确立了十亿级别数据集上范围查询性能的新标杆。南方科技大学数据库课题组南方科技大学数据库课题组由唐博助理教授创建于2017年，隶属于计算机系，目前有全职教师4人，硕士博士研究生15人，研究助理20人。课题组研究涵盖整个数据处理技术栈，包括数据库系统，数据查询处理算法，数据可视化等方向。课题组致力于推进国产数据系统和核心算法研究，成果发表在SIGMOD，VLDB，SIGIR，ICDE，EuroSys，TKDE，TPDS等顶级会议期刊上。目前，课题组和ZilliZ，华为、阿里巴巴、字节跳动、Facebook等公司建立了长期合作关系。

12月16日-18日，以“计算赋能加速数字化转型”为主题的2021中国计算大会（以下简称CNCC）在深圳举行。17日下午，主题为《下一代演化计算发展趋势》的论坛正式召开，本次论坛邀请到一流学者报告演化计算的现状和挑战，并展望了下一代演化计算的发展趋势，为线上线下观众奉献了一场精彩纷呈的学术盛宴。本次学术论坛由南方科技大学教授、IEEE Fellow姚新担任主席，哈尔滨工业大学（深圳）教授、CCF杰出会员罗文坚担任共同主席。图1. 会议现场姚新教授致辞论坛起始，南方科技大学讲席教授姚新为本次论坛致辞，他提到进化计算自上世纪五十年代提出后，经过七十余年的蜕变，已经取得了重大进展。在人工智能领域高速发展的背景下，进化计算将进一步扮演着重要角色。在致辞最后，姚新教授提出了对进化计算未来发展的思考，为听众留下悬念。图2. 姚新教授致辞 徐宗本院士-《如何学习学习方法论？》随后，中国科学院院士、西安交通大学教授徐宗本在线上带来了主题为《如何学习学习方法论？》的报告分享。该报告严谨的介绍了模拟学习方法论SLM，从问题定义、模型提出、“超参数”求解几个维度，建立了SLM泛化性理论，并应用于几个具体的机器学习自动化问题。最后，徐宗本院士表明SLM理论是一种机器学习自动化的可行框架，他同时指出了学习学习方法论面临的挑战和难点，并鼓励学者们一起攻克。图3. 徐宗本院士分享焦李成教授-《进化学习与优化的思考与挑战》接着，欧洲科学院外籍院士，俄罗斯自然科学院外籍院士，IEEE Fellow，西安电子科技大学教授焦李成在线上分享了主题为《进化学习与优化的思考与挑战》的报告，详细介绍了自上世纪五十年代以来进化学习的发展历程，重点讨论了现阶段进化学习与优化的研究进展，并指出了其在人工智能领域的重要性，以及未来发展的巨大潜力。图4. 焦李成教授分享丁进良教授-《智能计算求解流程工业优化问题初探》中场休息后，东北大学教授、流程工业综合自动化国家重点实验室副主任丁进良为听众带来名为《智能计算求解流程工业优化问题初探》的学术报告，详细介绍了进化计算在实际流程化工业生产中的诸多案例。丁进良教授以典型流程工业生产过程为例，深入分析问题特征，并给出了进化计算应对连续、多变量、动态、多目标和多约束等复杂实际问题的求解方法。图5. 丁进良教授分享唐珂教授-《从进化算法到算法进化》压轴报告来自长江学者、南方科技大学唐珂教授，他在线上向大家分享了主题为《从进化算法到算法进化》的学术报告，从进化计算提出开始，描述了未来算法进化的蓝图和算法自动设计的未来趋势。唐珂教授随后介绍了算法进化的基本思想，以及技术挑战，并展示了团队的一些最新成果。图6. 唐珂教授分享罗文坚教授总结论坛最后，罗文坚教授对本次论坛做出了总结。图7. 罗文坚教授总结

2022年1月中国·深圳 一. 论坛介绍南方科技大学计算机科学家论坛是计算机科学与工程系延揽优秀人才的重要会议，旨在为海内外学者提供一个思想碰撞和学术交流的平台，共同推进学科发展与学术创新，共商建设世界一流的计算机学科。通过大力引进世界一流人才，并配与世界一流的待遇，南科大计算机科学与工程系力争建设成为高度国际化且具有中国特色的高水平研究型院系。 二. 日程安排1. 线下论坛（拟定于南科大校内现场举办，面向已在境内的嘉宾）报到时间：2022年1月7日交流时间：2022年1月8日-9日2. 线上论坛（通过网络会议平台在线举办，面向境外嘉宾）交流时间：2022年1月15日-16日 三. 招聘人才类型1. 领军人才（讲席教授/教授）2. 优秀青年人才（副教授/助理教授）四. 申请详情1. 申请材料1) 个人简历2) 学术研究综述3) 教学综述2. 申请截止日期即日起至2021年12月15日3. 申请流程请发送申请材料至计算机系人事邮箱liuj6@sustech.edu.cn，并在邮件主题中注明“南科大计算机科学家论坛—意向岗位”。我们将在收到您的材料后尽快审核并发出邀请函。由于会议规模有限，有意向者请尽早提交申请。论坛的受邀者最晚将于2021年12月20日收到主办方的参会邀请邮件。若该日之后没有收到邀请，则默认参会名额已满。 五. 差旅与住宿受邀参加线下论坛的嘉宾，计算机科学与工程系将统一安排2022年1月7日-1月9日食宿。嘉宾请自行预定车票（高铁二等座）或机票（经济舱），计算机科学与工程系将为参会嘉宾据实报销往返日期在2022年1月7日-2022年1月10日之间的国内差旅费，最高限额6000元/人。 六. 咨询方式联系人：刘静 电话：+86-755-88015125Email: liuj6@sustech.edu.cn※ 咨询内容绝对保密，不会透露给外部无关人员。 七. 引进条件及人才待遇（一）领军人才（讲席教授/教授）1. 引进基本条件国家级人才项目候选人或海内外知名高校或科研机构终身教授、副教授或取得国际公认的重大成就领军人才。2. 支持措施科研启动经费 ：一事一议团队基础支撑 ：学校稳定持续每年提供至少1个学校付费的博士研究生招生指标和不限额博士后招收名额。引进人才可自行招收研究序列教师、研究学者和科研教学助理等。3. 薪酬待遇薪酬收入：提供具有全球竞争力的薪酬；符合条件者还可享受个人所得税优惠政策，即符合申请条件的高端人才、紧缺人才在深圳市已缴纳的个人所得税超过其按应纳税所得额的15%部分，将由深圳市给予财政补贴，该补贴免征个人所得税。社保等福利：学校按照深圳市最高标准购买五险一金，并提供商业补充医疗保险与高端医疗保险。个人补贴：根据国家、省、市人才计划相关政策，学校将协助申请相应人才项目，如成功入选可按规定享有项目资助/补贴。4. 生活待遇住房待遇：视校内房源情况提供教师公寓或发放相应住房补贴。生活配套：学校可协助办理人才及配偶、子女深圳户口或来华居留许可，协助解决子女入学。（二）优秀青年人才（副教授/助理教授）1. 引进基本条件海外取得博士学位或国内取得博士学位后具有连续36个月以上的海外科研工作经历，在海外知名高校、科研机构等有正式教学或科研职位。特别优秀的, 可适当放宽要求，不受上述条件限制。2. 支持措施科研启动经费：政府和学校在5年内可提供至少400万元科研经费。团队基础支撑：学校稳定持续每年提供至少1个学校付费的博士研究生招生指标和不限额博士后招收名额。引进人才可自行招收研究序列教师、研究学者和科研教学助理等。3. 薪酬待遇薪酬收入：提供具有全球竞争力的薪酬；符合条件者还可享受个人所得税优惠政策，即符合申请条件的高端人才、紧缺人才在深圳市已缴纳的个人所得税超过其按应纳税所得额的15%部分，将由深圳市给予财政补贴，该补贴免征个人所得税。保险等福利：学校按照深圳市最高标准购买五险一金，并提供商业补充医疗保险与高端医疗保险。个人补贴：根据国家、省、市人才计划相关政策，学校将协助申请相应人才项目，如成功入选可按规定享有项目资助/补贴。4. 生活待遇住房待遇：视校内房源情况提供教师公寓或发放相应住房补贴。生活配套：学校可协助办理人才及配偶、子女深圳户口或来华居留许可，协助解决子女入学。 计算机科学与工程系简介 南方科技大学计算机科学与工程系（以下简称“计算机系”）成立于2016年，是南方科技大学最年轻的学科之一。现有全职教师58人，其中教学科研序列教师（tenure / tenure-track）29人，包括讲席教授5人、教授4人、副教授10人、助理教授10人。所有教师均具有博士学位和在世界知名大学从事科研教学的经验。教师中包括 IEEE会士3名、国家级人才项目获得者9名。自2016年以来，教师们每年都获得各类国际性荣誉奖项。计算机系目前设有计算机科学与技术、智能科学与技术两个本科专业。学生总数793人，其中本科生486人，研究生307人 （含博士生163人，硕士生144人）。截至2021年11月，计算机系已发表论文1116篇，承担国家、省、市各类科研项目120项，获批校外竞争性经费超2.3亿元。未来，计算机系计划发展至拥有55名教研序列教师，立志成为在国际上有影响力的一流研究型院系。我们招聘教师的首要标准是质量，不是研究方向。诚挚欢迎海内外学者的加入！计算机科学与工程系官方网站：http://cse.sustech.edu.cn/

2021年10月30日，计算机科学与工程系召开“2021年秋季学期实验教学研讨会”。教学副主任郝祁老师主持会议。刘江老师、袁博老师、李卓钊老师及全体教学实验师参加研讨。会议现场朱悦铭老师分享了实验课作业设计经验。她提出题目设计要有意义，并且要针对知识点进行综合练习。此外她还建议设计实验要集思广益，由老师主导并调动起学生助理的参与度，发挥教学团队集体的智慧。 赵耀老师分享了在整个学期中各阶段实验课需要做的准备工作和各种注意事项。同时她分享了如何针对不同年级的课程来实施不同实验教学方案的教学经验。 沈昀老师分享了在实验教学课堂中碰到的一些常见意外情况，并针对性地提出了解决方案，同时就这些情况与在座老师们展开了热烈讨论。 王薇老师表示，重视教学中的学生反馈及自己的教学感受，及时改进，并落地到实验教学中，以开放学习的态度推动实验教学内容和形式的创新，通过教学相长提高教学质量。 与会老师们将日常实验教学过程中遇到的问题和积累的经验进行了充分分享和深度讨论。纷纷表示研讨会提供了相互深入交流和学习的机会。 郝祁老师总结：本次实验教学研讨会效果良好，研讨会将每学期定期举办，形成常态化机制。最后他向大家强调真正领会教书育人的本质，鼓励学生，发掘学生特长，实施因材施教，进一步提升我系优质教学。

计算机科学与工程系一直致力于改进教学手段，提升学生的能力。计算机系尝试设置了“学生教学助理”这一岗位，即邀请成绩优秀且热心的同学担任教学助理，协助任课教师，解答学弟学妹们的学习疑惑。这一机制取得了非常显著地教学效果。助理同学们普遍反映通过帮助学弟学妹，自己对知识掌握的更深入了；学弟学妹们反映不仅更好地学到了知识，而且与学长学姐们建立了友谊。在这一机制帮助下，不同年级的学生交流更频繁、更密切，高年级同学的学习经验更顺畅地传递到了低年级同学，起到了非常好的“传帮带”效果。2020-2021学年春季学期我系共招聘了121名学生助理，经任课老师推荐，王奕童等37名同学被评选为优秀学生助理。名单如下，排名不分先后。 期待更多学有余力，富有爱心的同学加入到学生助理队伍中来，一起助力计系优质教学。

2021年10月16-17日，我系智慧物流和类脑智能研究团队2021年度学术研讨会顺利举行。团队核心成员、研究骨干和学生等70余名成员齐聚一堂共同研讨近一年来的研究进展和下一步的研究重点。图1. 合影团队带头人姚新教授主持会议，他首先介绍了研究背景。凭借我系在国际演化计算、神经计算和模糊系统30年的研究优势，凝练智慧物流和类脑智能重大研究方向，服务广东省和深圳市创新发展需求，组建大团队，开展大项目。然后他总结了团队在过去一年里的发展情况，包括科研进展、技术创新、人才引进和培养，同时深入分析了项目研究面临的挑战和将来需要重点关注和持续发力的方向。图2. 姚新教授致辞接着，会议进行了12场研究进展交流报告。团队带头人姚新教授、核心成员Hisao Ishibuchi教授、史玉回教授、程然副教授、张煜群助理教授、以及青年研究骨干杨鹏研究副教授、刘晟材研究助理教授、博士后陆智超、博士生张楠分别作了工作汇报，分享了最新研究成果和演示系统平台。图3. 报告人（ 从左上到右下依次为：姚新、Hisao Ishibuchi 、程然、张煜群图4. 报告人（从左上到右下依次为：杨鹏、刘晟材、杨剑、赵琪、陆智超、张楠 ）最后进行了核心成员战略讨论环节，形成了下一阶段研究规划，会议圆满结束。图5. 会议现场背景介绍：姚新教授为团队带头人，团队另外包含5位核心成员，分别组建于2017和2018年。智慧物流研究团队旨在开展新一代智慧物流网络服务平台研究开发。类脑智能研究团队聚焦可重构类脑智能计算基础研究问题。两个团队都瞄准解决重大问题的研究需求，发展核心创新能力。除了高水平论文发表之外，部分成果已在企业得到成功应用。