2020年9月18日至20日，南方科技大学计算机科学与工程系召开2020年度项目研讨会，重点围绕“新一代智慧物流网络服务平台研发与产业化”、“可重构类脑智能计算系统”两个科研项目进行讨论。中国工程院院士、东北大学副校长唐立新教授，中国科学技术大学校长助理、类脑智能技术及应用国家工程实验室主任吴枫教授，南方科技大学计算机系主任姚新教授、系副主任史玉回教授、Hisao Ishibuchi教授、唐珂教授、程然助理教授、张煜群助理教授等五十余位专家及项目成员出席并参与会议。 会上，姚新教授向专家们介绍了项目的主要研究内容，并作了项目阶段性工作总结，唐立新院士和吴枫教授分别作了题为“Data Analytics and Optimization for Smart Industry”和“脑认知与类脑智能”精彩报告。姚新 唐立新 吴枫唐珂教授和多名项目年轻学者分别就各自近期研究进展做汇报。唐珂教授吴明远（左上）张清泉（右上）尚可（左下）何成（右下）王文华（左上）蔡习文（右上）黄长武（左下）宋丽妍（右上）另外，姚新、史玉回、Hisao Ishibuchi、唐珂、程然、张煜群五位教授就“如何做好研究”“如何发表高质量科研论文”“如何撰写项目申报书”“如何求职”等主题与参会者进行热烈讨论。

为充分发挥校企双方优势，对校企联培硕士生进行更好培养，9月16日下午，南科大计算机系与平安科技（深圳）有限公司在南山智园A7栋1008会议室举行校企联培座谈会。平安科技（深圳）有限公司智能视觉技术团队负责人刘玉宇一行5人应邀出席本次座谈会，计算机系主任姚新教授、系副主任史玉回教授等出席座谈。座谈会由系副主任史玉回教授主持。 首先，史玉回教授对前来参会的企业嘉宾表示热烈欢迎，介绍了计算机系在学科发展、平台建设、科研成果、师资力量、人才培养等方面取得的成就，并希望计算机系与平安科技（深圳）有限公司进一步开展多层次、多领域、全方位的深入合作。平安科技（深圳）有限公司智能视觉技术团队负责人刘玉宇介绍了平安集团的整体概况，包括集团历史沿革、营收规模、主营业务、岗位培训等内容，详细介绍了平安科技公司“科技+金融”、“科技+医疗”两大主营方向的业务情况和研究进展，充分研究和挖掘人工智能在智能视觉领域的应用技术，在车辆智能定损、金融领域OCR智能录单、医疗影像辅助诊断等方面深耕细作。随后，平安技术团队相关负责人与联培硕士生的导师相互介绍具体研究方向课题，双方寻求契合以协商确定联培生的企业导师和研究课题。导师从学生论文发表、课题期限、企业培养模式等切实关系到学生毕业和未来发展的方面向企业嘉宾提问和建议。参加座谈会的双方导师就共同研究方向进行研讨，提出今后加深研发合作的设想。联培硕士研究生进行了自我介绍，就感兴趣的问题进行了交流。现场交流气氛热烈，双方不断产生共鸣，激发了在更多领域进一步建立合作的意愿。最后，系主任姚新教授提出，要加快对这一新型培养模式的探索，以期未来继续加大联合培养规模，尽可能实现校企资源的有机结合和优化配置，着力实现人才培养供给侧和产业研发需求侧的全方位融合。平安科技（深圳）有限公司智能视觉技术团队人脸识别方向负责人周超勇、医疗影像团队高级算法工程师刘新卉、AI项目合作团队资深产品经理万欣茹、HR吕伟军，计算机系刘江教授、张建国教授、于仕琪副教授、杨鹏助理教授、研究生教务秘书等参加了座谈会。

南方科技大学计算机科学与工程系程然助理教授的合作论文“Xingyi Zhang, Ye Tian, Ran Cheng*, Yaochu Jin. A decision variable clustering based evolutionary algorithm for large-scale many-objective optimization. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2018, 22(1): 97-112.”荣获2021年度唯一的“IEEE Transactions on Evolutionary Computation Outstanding Paper Award”，其中程然教授为论文通讯作者，截至2020年7月该论文Google Scholar引用152次。 △2019年 IEEE Computational Intelligence Society (CIS) Outstanding PhD Dissertation Award（上）及2018年IEEE Transactions on Evolutionary Computation Outstanding Paper Award(下)IEEE Transactions on Evolutionary Computation (IEEE TEVC) 是计算智能领域的国际顶级期刊。这是程然教授继2018年获得IEEE Transactions on Evolutionary Computation Outstanding Paper Award（当年全球唯一）、2019年获得IEEE Computational Intelligence Society (CIS) Outstanding PhD Dissertation Award（当年全球唯一）、2020年获得IEEE Computational Intelligence Magazine Outstanding Paper Award（当年全球唯一）之后，连续第四年获得IEEE国际学术奖励。 程然教授于2018年回国任教，组建了南方科技大学“演化机器智能课题组”(EMI Group, http://emi.sustech.edu.cn/)，专注于利用计算智能方法解决复杂学习、建模及优化问题，研究领域涉及演化计算、深度学习等。目前，课题组的主要研究获得国家自然基金委、工信部、华为海思等机构的资助，相关研究成果应用于宽体客机、AI芯片、智慧电网、材料基因等重要科学与工程领域。

近日，电气和电子工程师协会（Institute of Electrical and Electronics Engineers，IEEE）网站公布2020年度IEEE FRANK ROSENBLATT AWARD国际大奖获奖者信息，南方科技大学计算机科学与工程系主任、讲席教授姚新因其在计算智能领域的杰出贡献获奖，成为该奖年度全球唯一获得者，也是获得该奖项的首位华人。获奖公布网页截图获奖理由显示，姚新多年从事计算智能的基础和实践方面的研究，他提出的快速进化规划方法被应用于神经网络结构学习、最优路径规划、数字滤波器设计以及新材料的设计，他还提出了一种全新的用于进化算子/进化算法理论分析的方法论。他提出的一种新颖的基于随机排序的优化方法，可用于处理进化优化中平衡目标函数和惩罚函数的问题，此方法对解决电气、化学、机械、航空工程、生物和经济学中的约束优化问题具有重要意义。IEEE-Frank-Rosenblatt奖创立于2004年，是IEEE为纪念神经网络的创始人之一Frank Rosenblatt而设立的技术领域大奖。该奖项每年在全球范围内评选出一位对生物学和语言学促进的设计、实践、技术或理论计算典范发展做出卓越贡献的获奖人，包括但不仅限于神经网络，连接系统、模糊系统，以及包含这些典范的混合智能系统。姚新教授姚新是人工智能领域的领军学者，为美国电气电子工程师学会会士，曾任IEEE计算智能学会主席（2014-2015）。在2003-2008年间，他在IEEE Transactions on Evolutionary Computation担任主编。迄今他已在国际顶尖学术期刊及会议发表论文800余篇，总引用超过49000次，H-指数为99。曾获IEEE Donald G. Fink论文奖（当年全球只有1篇）、IEEE Transactions on Neural Networks杰出论文奖（当年全球只有1篇）。

近日，深圳市教育局公布了“2020 年深圳市教育工作先进单位和先进个人”名单。南方科技大学计算机科学与工程系荣获“先进单位”称号。南科大计算机科学与工程系成立于2016年，学科建设稳步发展。目前已获批计算机科学与技术、智能科学与技术两个专业，并获批1个教育部产学育人项目、2个省级综合类教改项目、1个省级质量工程在线开放课程、5个校级教改项目、1个校级质量工程项目、1个深圳市教育科学规划重点资助项目。近年来，计算机科学与工程系本科生培养质量稳步提升，在国际国内比赛中屡获佳绩，学生学术水平不断提升，毕业生升学就业质量显著提高。2019年，计算机系程序设计竞赛队共获得3金、6银、16铜的骄人战绩；在国际软件测试大赛中接连得奖9人次；在全国大学生软件测试大赛中，获得省级奖项11人次，国家级奖项7项，并斩获个人赛阶段的1个特等奖和2个一等奖；2名本科生在顶尖国际会议(CCF-A类)PVLDB和ICDE上发表论文。2020届毕业生中16名学生自主申请并获得芝加哥大学、普渡大学、南加州大学、马萨诸塞大学等国际知名高校的博士全额奖学金；3名学生获境外联培博士全额资助；33名学生自主申请并获得卡内基梅隆大学、佐治亚理工等国际知名高校的硕士录取；37名同学就读包括南科大在内的国内知名高校研究生；60名同学前往包括华为、腾讯、阿里巴巴等知名企业就业。

随着新型冠状病毒疫情的不断发展，有关疫情的各类信息也在不断更新，如何利用知识图谱从大量新型冠状病毒肺炎信息中高效挖掘相关频繁模式（如病毒的宿主、传播途径）成为辅助专业人士迅速掌握病毒来源、有效提高临床治疗效果等问题的关键因素。 南方科技大学计算机系唐博教授领导的数据库研究团队与澳门大学智慧城市物联网国家重点实验室数据科学研究中心主任余亮豪教授团队紧急联合启动基于新型冠状病毒知识图谱模式挖掘系统（下称“新冠图谱挖掘系统”）的研发，目前新冠图谱挖掘原型系统正式推出，该系统实现关于新型冠状病毒的不同知识图谱的前K频繁模式的高效挖掘，为专业人士分析病毒相关问题提供决策依据。 新冠图谱挖掘系统架构如图1所示，数据层首先预处理大量新冠图谱数据，如清洗、整合等，随后建立图谱索引结构以支撑计算层进行高效频繁模式挖掘，通过用户层输入模式挖掘需求到图谱挖掘系统，通过计算层挖掘频繁模式并返回用户进行可视分析。计算层的核心技术来源项目团队的科研课题与技术积累[1]。根据初步研究结果显示，计算效率较目前学术界最优算法提高10倍到20倍，研究成果能有效提升系统面对大量复杂知识图谱查找及实时数据处理的需求。 图1:新冠图谱挖掘系统架构 该系统可用于分析各类新冠图谱，包括不仅限于新冠科研图谱、新冠健康图谱、新冠物资图谱、新冠英雄图谱等。如下图2所示，基于新冠科研图谱数据[2]该系统挖掘毒株的变异模式可得到（1）挖掘结果包含了新冠病毒变异分支，产生城市，病毒载体等相关信息,系统通过出现次数不同进行排序。（2）图中排序第二的模式揭示了2019-nCOV毒株的发现城市与变异分支的具体情况：2019-nCOV毒株来源城市有武汉（21株）、深圳（8株），巴黎（4株），杭州（4株），悉尼（3株）等；（3）不同城市的毒株的变异分支不同，如武汉的部分毒株变异于分支036，巴黎的部分毒株变异于分支043。这些分析结果能帮助领域专家快速了解不同城市的2019-nCOV病毒毒株特征，从而快速检测毒株种类、辅助病例治疗等。 图2:新型冠状病毒知识图谱挖掘系统 新冠图谱挖掘系统中图谱数据来自中文开放知识图谱新冠专题[3]，新冠知识图谱基于统一的命名规范和语义格式，采用 CC-by SA 相似署名开放许可协议。新冠图谱挖掘系统的主要贡献者是南方科技大学2018级博士曾剑、2016级本科生唐千栋和杨川。此外本项目开发团队热烈欢迎不同领域专家一起加入该系统的研发，以增强系统分析功能与使用范围。 [1] 本项目的核心技术研发来自国家自然科学基金青年项目和深圳市基础研究自由探索项目的支持。[2] http://openkg.cn/dataset/covid-19-research[3]http://openkg.cn/group/coronavirus