ccf大數據會議2014

㈠ 如何評價華科大陳漢華教授

陳漢華，華中科技大學計算機科學與技術學院教授、博士生導師。2010年從華中科技大學計算機學院獲得博士學位。2011年晉升為副教授，2012年被聘為博士生導師，2014年破格晉升為教授。
主持全國百篇優秀博士學位論文作者專項、國家自然科學基金優秀青年科學基金、國家自然科學基金面上項目、教育部-中移動科研基金項目、教育部博士點基金項目、CCF-Intel項目、中國電力研究院科研項目等多項課題。在WWW、RTSS、INFOCOM、ICNP、ICDE、HPDC、IWQoS、IPDPS、ICPP、TC、TPDS、TKDE、TMC等國際頂級會議和期刊上發表論文60餘篇。出版專著《大規模分布式內容檢索技術》。曾獲得微軟學者獎(2005)、湖北省科技進步二等獎(2008)、全國百篇優秀博士學位論文(2012)、首屆CCF-Intel青年學者提升計劃獎(2013)、國家自然科學基金優秀青年科學基金(2014)。擔任第八屆亞太服務計算國際會議(APSCC 2014)程序委員會主席，第一屆國際移動互聯網大數據學術會議(IWMBD 2014)程序委員會主席。
很顯然，他是一位優秀的教授

㈡ 中國大數據六大技術變遷記

中國大數據六大技術變遷記_數據分析師考試

集「Hadoop中國雲計算大會」與「CSDN大數據技術大會」精華之大成， 歷屆的中國大數據技術大會（BDTC） 已發展成為國內事實上的行業頂尖技術盛會。從2008年的60人Hadoop沙龍到當下的數千人技術盛宴，作為業內極具實戰價值的專業交流平台，每一屆的中國大數據技術大會都忠實地描繪了大數據領域內的技術熱點，沉澱了行業實戰經驗，見證了整個大數據生態圈技術的發展與演變。
2014年12月12-14日，由中國計算機學會（CCF）主辦，CCF大數據專家委員會協辦，中科院計算所與CSDN共同承辦的 2014中國大數據技術大會(Big Data Technology Conference 2014，BDTC 2014) 將在北京新雲南皇冠假日酒店拉開帷幕。大會為期三天，以推進行業應用中的大數據技術發展為主旨，擬設立「大數據基礎設施」、「大數據生態系統」、「大數據技術」、「大數據應用」、「大數據互聯網金融技術」、「智能信息處理」等多場主題論壇與行業峰會。由中國計算機學會主辦，CCF大數據專家委員會承辦，南京大學與復旦大學協辦的「2014年第二屆CCF大數據學術會議」也將同時召開，並與技術大會共享主題報告。
本次大會將邀請近100位國外大數據技術領域頂尖專家與一線實踐者，深入討論Hadoop、YARN、Spark、Tez、 HBase、Kafka、OceanBase等開源軟體的最新進展，NoSQL/NewSQL、內存計算、流計算和圖計算技術的發展趨勢，OpenStack生態系統對於大數據計算需求的思考，以及大數據下的可視化、機器學習/深度學習、商業智能、數據分析等的最新業界應用，分享實際生產系統中的技術特色和實踐經驗。

大會召開前期，特別梳理了歷屆大會亮點以記錄中國大數據技術領域發展歷程，並立足當下生態圈現狀對即將召開的BDTC 2014進行展望：
追本溯源，悉大數據六大技術變遷
伴隨著大數據技術大會的發展，我們親歷了中國大數據技術與應用時代的到來，也見證了整個大數據生態圈技術的發展與衍變：
1. 計算資源的分布化——從網格計算到雲計算。 回顧歷屆BDTC大會，我們不難發現，自2009年，資源的組織和調度方式已逐漸從跨域分布的網格計算向本地分布的雲計算轉變。而時至今日，雲計算已成為大數據資源保障的不二平台。
2. 數據存儲變更——HDFS、NoSQL應運而生。 隨著數據格式越來越多樣化，傳統關系型存儲已然無法滿足新時代的應用程序需求，HDFS、NoSQL等新技術應運而生，並成為當下許多大型應用架構不可或缺的一環，也帶動了定製計算機/伺服器的發展，同時也成為大數據生態圈中最熱門的技術之一。
3. 計算模式改變——Hadoop計算框成主流。 為了更好和更廉價地支撐其搜索服務，Google創建了Map/Rece和GFS。而在Google論文的啟發下，原雅虎工程師Doug Cutting開創了與高性能計算模式迥異的，計算向數據靠攏的Hadoop軟體生態系統。Hadoop天生高貴，時至今日已成為Apache基金會最「Hot」的開源項目，更被公認為大數據處理的事實標准。Hadoop以低廉的成本在分布式環境下提供了海量數據的處理能力。因此，Hadoop技術研討與實踐分享也一直是歷屆中國大數據技術大會最亮眼的特色之一。
4. 流計算技術引入——滿足應用的低延遲數據處理需求。 隨著業務需求擴展，大數據逐漸走出離線批處理的范疇，Storm、Kafka等將實時性、擴展性、容錯性和靈活性發揮得淋漓盡致的流處理框架，使得舊有消息中間件技術得以重生。成為歷屆BDTC上一道亮麗的風景線。
5. 內存計算初露端倪——新貴Spark敢與老將叫板。 Spark發源於美國加州大學伯克利分校AMPLab的集群計算平台，它立足於內存計算，從多迭代批量處理出發，兼容並蓄數據倉庫、流處理和圖計算等多種計算範式，是罕見的全能選手。在短短4年，Spark已發展為Apache軟體基金會的頂級項目，擁有30個Committers，其用戶更包括IBM、Amazon、Yahoo!、Sohu、網路、阿里、騰訊等多家知名公司，還包括了Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX等多個相關項目。毫無疑問，Spark已站穩腳跟。
6. 關系資料庫技術進化—NewSQL改寫資料庫歷史。 關系資料庫系統的研發並沒有停下腳步，在橫向擴展、高可用和高性能方面也在不斷進步。實際應用對面向聯機分析處理（OLAP）的MPP（Massively Parallel Processing）資料庫的需求最迫切，包括MPP資料庫學習和採用大數據領域的新技術，如多副本技術、列存儲技術等。而面向聯機事務處理（OLTP）的資料庫則向著高性能演進，其目標是高吞吐率、低延遲，技術發展趨勢包括全內存化、無鎖化等。
立足揚帆，看2014大數據生態圈發展
時光荏苒，轉眼間第2014中國大數據技術大會將如期舉行。在技術日新月異的當下，2014年的BDTC上又可以洞察些什麼？這里我們不妨著眼當下技術發展趨勢：
1. MapRece已成頹勢，YARN/Tez是否可以再創輝煌？ 對於Hadoop來說，2014是歡欣鼓舞的一年——EMC、Microsoft、Intel、Teradata、Cisco等眾多巨頭都加大了Hadoop方面的投入。然而對於眾多機構來說，這一年卻並不輕松：基於MapRece的實時性短板以及機構對更通用大數據處理平台的需求，Hadoop 2.0轉型已勢在必行。那麼，在轉型中，機構究竟會遭遇什麼樣的挑戰？各個機構如何才能更好地利用YARN所帶來的新特性？Hadoop未來的發展又會有什麼重大變化？為此，BDTC 2014特邀請了Apache Hadoop committer，Apache Hadoop Project Management Committee（PMC）成員Uma Maheswara Rao G，Apache Hadoop committer Yi Liu，Bikas Saha（PMC member of the Apache Hadoop and Tez）等國際頂尖Hadoop專家，我們不妨當面探討。
2. 時過境遷，Storm、Kafka等流計算框架前途未卜。 如果說MapRece的緩慢給眾多流計算框架帶來了可乘之機，那麼當Hadoop生態圈組件越發成熟，Spark更加易用，迎接這些流計算框架的又是什麼？這里我們不妨根據BDTC 2014近百場的實踐分享進行一個側面的了解，亦或是與專家們當面交流。
3. Spark，是顛覆還是補充？ 與Hadoop生態圈的兼容，讓Spark的發展日新月異。然而根據近日Sort Benchmark公布的排序結果，在海量（100TB）離線數據排序上，對比上屆冠軍Hadoop，Spark以不到十分之一的機器，只使用三分之一的時間就完成了同樣數據量的排序。毫無疑問，當下Spark已不止步於實時計算，目標直指通用大數據處理平台，而終止Shark，開啟Spark SQL或許已經初見端倪。那麼，當Spark愈加成熟，更加原生的支持離線計算後，開源大數據標准處理平台這個榮譽又將花落誰家？這里我們一起期待。
4. 基礎設施層，用什麼來提升我們的網路？ 時至今日，網路已成為眾多大數據處理平台的攻堅對象。比如，為了克服網路瓶頸，Spark使用新的基於Netty的網路模塊取代了原有的NIO網路模塊，從而提高了對網路帶寬的利用。那麼，在基礎設施層我們又該如何克服網路這個瓶頸？直接使用更高效的網路設備，比如Infiniband能夠帶來多少性能提升？建立一個更智能網路，通過計算的每個階段，自適應來調整拆分/合並階段中的數據傳輸要求，不僅提高了速度，也提高了利用率。在BDTC 2014上，我們可以從Infiniband/RDMA技術及應用演講，以及數場SDN實戰上吸取寶貴的經驗。
5. 數據挖掘的靈魂——機器學習。 近年來，機器學習領域的人才搶奪已進入白熱化，類似Google、IBM、微軟、網路、阿里、騰訊對機器學習領域的投入也是愈來愈高，囊括了晶元設計、系統結構（異構計算）、軟體系統、模型演算法和深度應用各個方面。大數據標志一個新時代的到來，PB數據讓人們坐擁金山，然而缺少了智能演算法，機器學習這個靈魂，價值的提取無疑變得鏡花水月。而在本屆會議上，我們同樣為大家准備了數場機器學習相關分享，靜候諸位參與。
而在技術分享之外，2014年第二屆CCF大數據學術會議也將同時召開，並與技術大會共享主題報告。屆時，我們同樣可以斬獲許多來自學術領域的最新科研成果。

以上是小編為大家分享的關於中國大數據六大技術變遷記的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

㈢ 誰知道這個會議是不是ccf推薦的，我要明確答案，是or不是。

International Conference on Computational Intelligence and Security
國際會議上計算情報和安全

㈣ ccf會議超過投稿時間

超過時間就不接受投稿了。
CCF給的列表中的期刊，A類審稿時間比較快（三個月左右給結果），大部分都要半年，所以要提前准備好。
中國計算機學會（CCF）成立於1962年，全國一級學會，獨立社團法人，中國科學技術協會成員。CCF是中國計算機及相關領域的學術團體，宗旨是為本領域專業人士的學術和職業發展提供服務，推動學術進步和技術成果的應用，進行學術評價，引領學術方向，促進技術和產業應用一線的交流和互動，對在學術和技術方面有突出成就的個人、企業和單位給予認可和表彰。

㈤ 怎麼看待第三屆CCF大數據學術會議這場會議

別聽他吹。CCF並不相信。這種資金的泡沫3天內要崩

㈥ 「自然語言處理（NLP）」你必須要知道的八個國際會議！

    國際學術會議是一種學術影響度較高的會議，它具有國際性、權威性、高知識性、高互動性等特點，其參會者一般為科學家、學者、教師等。具有高學歷的研究人員把它作為一種科研學術的交流方式，夠為科研成果的發表和對科研學術論文的研討提供一種途徑 ；同時也能促進科研學術理論水平的提高。針對自然語言處理方向比較重要的幾個會議有：ACL、EMNLP、NACAL、CoNLL、IJCNLP、CoNLL、IJCNLP、COLING、ICLR、AAAI、NLPCC等

    會議鏈接地址： ACL
    它是自然語言處理與計算語言學領域 最高級別 的學術會議，由計算語言學協會主辦，每年一屆。主要涉及對話(Dialogue)、篇章(Discourse)、評測( Eval)、信息抽取( IE)、信息檢索( IR)、語言生成(LanguageGen)、語言資源(LanguageRes)、機器翻譯(MT)、多模態(Multimodal)音韻學/ 形態學( Phon/ Morph)、自動問答(QA)、語義(Semantics)、情感(Sentiment)、語音(Speech)、統計機器學習(Stat ML)、文摘(Summarisation)、句法(Syntax)等多個方面。
    ACL 成立於1962年， 每年舉辦一次 。這個學會主辦了 NLP/CL 領域最權威的國際會議，即ACL年會。1982年和1999年，ACL分別成立了歐洲分會（[EACL）和北美分會（NAACL）兩個區域性分會。近年來，亞太地區在自然語言處理方面的研究進步顯著，2018年7月15日，第56屆ACL年會在澳大利亞墨爾本舉行。開幕儀式上，ACL主席Marti Hearst正式宣布成立國際計算語言學學會亞太地區分會（ AACL ，The Asia-Pacific Chapter of Association for Computational Linguistics）。此次成立ACL亞太分會，將進一步促進亞太地區NLP相關技術和研究的發展。據悉，首屆AACL會議預計在2020年舉行，此後將每兩年舉行一次。

    會議鏈接地址： EMNLP
    EMNLP涉及多個研究方向，其中包括：信息提取、信息檢索和問答系統，語言和視覺，語言理論和心理語言學，機器學習，機器翻譯和多語言，分割、標記和語法 分析，語義學，情感分析和觀點挖掘，社交媒體和計算社交科學，口語處理，概述，生成，論述和對話，文本挖掘和自然語言分析。
    EMNLP也是由ACL主辦的，其中ACL學會下設多個特殊興趣小組（Special Interest Groups )，SIGs聚集了NLP/CL不同子領域的學者，性質類似一個大學校園的興趣社團。其中比較有名的諸如 SIGDAT（Special Interest Group on Linguistic Data & Corpus-based Approaches to Natural Language Processing）、SIGNLL（Special Interest Group on Natural Language Learning）等。這些 SIGs 也會召開一些國際學術會議，其中比較有名的就是 SIGDAT 組織的 EMNLP 和 SIGNLL 組織的 CoNLL（Conference on Computational Natural Language Learning）， 均為每年舉辦一次 。

    會議鏈接地址： NACAL
    NACAL會議主要涉及對話，篇章，評測，信息抽取，信息檢索，語言生成，語言資源，機器翻譯，多模態，音韻學/ 形態學，自動問答，語義，情感，語音，統計機器學習，文摘，句法等多個方面。
    NACAL是 ACL 的的北美分會，當然也是由 ACL 主辦。這里把 NAACL 單獨列出來是因為相比於 ACL 的歐洲分會 EACL（之前是 每三年舉辦一次 ，過去存在感不太強，據說從2020年開始將改為每年舉辦，相信會逐漸被大家重視起來），NAACL 是 每年舉辦一次 ，就目前而言，大家對它的認可度比 EACL 高。ACL、EMNLP、NAACL 均為每年舉辦一次。因為是同一學術組織舉辦，所以會有些有意思的潛規則。例如 ACL、EMNLP 會在各大洲輪流舉辦，而每當ACL在北美舉辦時，當年NAACL就停辦一次（同理，當ACL在歐洲舉辦時，當年EACL就停辦一次）。

    會議鏈接地址： CoNLL
     SIGDAT 組織的 EMNLP 和 SIGNLL 組織的 CoNLL（ Conference on Computational Natural Language Learning），均為每年舉辦一次。其中CoNLL的主要涉及的方向有：對話與互動系統、信息提取、信息檢索，問題回答、從認知角度研究學習方法(如機器學習、生物啟發、主動學習、混合模型)、語言模型、分割、詞彙語義和成分語義、語言理論與資源、用於NLP的機器學習、機器翻譯、語言學中的歸納法和類比法、詞法分析、詞性標注和序列標注等。

    會議鏈接地址： COLING
    COLING會議主要涵蓋的方向有：信息提取、信息檢索和問答系統；機器學習；機器翻譯；分割、標記和語法 分析；語義學；情感分析和觀點挖掘；社交媒體和計算社交科 學；口語處理；對話生成；文本挖掘等。
    COLING 全稱 International Conference on Computational Linguistics，1965年開辦，它是由老牌 NLP/CL 學術組織 ICCL(The International Committee on Computational Linguistics) 組織的， 每兩年舉辦一次 。不過可能由於不是每年舉行，感覺最近幾次會議的質量起伏比較大，從認可度上也確有被EMNLP趕超的趨勢。

    會議鏈接地址： ICLR
    ICLR主要發表深度學習各方面的前沿研究，其中涵蓋人工智慧、統計學和數據科學以及機器視覺、計算生物學、語音識別、文本理解、游戲和機器人等重要應用領域。
    ICLR由Yann LeCun 和 Yoshua Bengio 等大牛發起，會議開創了公開評議機制（open review），但在今年取消了公開評議，改為雙盲評審。它是一個很年輕的會議，今年舉辦到第6屆，但已經成為深度學習領域不容忽視的重要會議，甚至有深度學習頂會「無冕之王」之稱。ICLR也是世界上發展最快的人工智慧會議之一，今年將有4000多名參會者。

    會議鏈接地址： AAAI
    AAAI是人工智慧領域的主要學術會議，由美國人工智慧促進協會主辦。AAAI 成立於 1979 年，最初名為 「美國人工智慧協會」 （American Association for Artificial Intelligence），2007 年才正式更名為 「人工智慧促進協會」（Association for the Advancement of Artificial Intelligence ）。致力於促進對思維和智能行為機制及其在機器中的體現的科學理解。AAAI旨在促進人工智慧的研究和負責任的使用。AAAI還旨在提高公眾對人工智慧的理解，改善人工智慧從業者的教學和培訓，並就當前人工智慧發展的重要性和潛力以及未來方向為研究規劃者和資助者提供指導
    近年的 AAAI 會議不乏中國學者的身影，據統計 AAAI 2018 接收的 910 多篇論文中有1/3以上一作是華人名字。此外，2019 年 AAAI 程序主席是南京大學周志華教授，另一位程序主席是密歇根大學教授 Pascal Van Hentenryck。

會議鏈接地址： NLPCC
    NLPCC主要涉及的方向有：分詞和命名實體識別、句法分析、語義分析、語篇分析、面向少數民族和低資源語言的NLP、自然語言處理的應用、數字出版、文檔工程、OCR和字體計算、用於移動計算的NLP、機器翻譯和多語言信息訪問、NLP的機器學習、Web/文本挖掘與大數據、信息檢索與提取、知識表示與獲取、個性化與推薦、用於搜索和廣告的NLP等
    作為自然語言處理和漢語計算領域的國際領先會議，NLPCC最近被CCF確認為C類會議。它為來自學術界、工業界和政府的研究人員和實踐者提供了一個主要論壇，以分享他們的想法、研究成果和經驗，並促進他們在該領域的研究和技術創新。NLPCC歷屆會議分別在北京(2012)、重慶(2013)、深圳(2014)、南昌(2015)、昆明(2016)、大連(2017)、呼和浩特(2018)、甘肅（2019）成功舉辦。

    ACL、EMNLP、NAACL 和 COLING 可以說是 NLP 領域的四大頂會。其中 ACL、EMNLP、NAACL都是一家的（均由 ACL 舉辦）。ACL 、AAAI是 CCF 推薦A類國際學術會議，EMNLP 和 COLING 是B類，NAACL 、CoNLL、NLPCC則是C類。

更多自然語言處理、pytorch相關知識，還請關注 AINLPer 公眾號，極品干貨即刻送達。

㈦ ccf c類會議到底有多厲害

一般在圖形圖像領域CCF的C類會議錄用率在40%~50%之間，基本錄用的話擴展一下投稿3區或4區sci應該穩穩地錄用吧，當然CCF的B類或A類會議如果能錄用的話，說明已經很強大了喔。

分項敘述法。召開大中型會議或議題較多的會議，一般要採取分項敘述的辦法，即把會議的主要內容分成幾個大的問題，然後另上標號或小標題，分項來寫。

這種寫法側重於橫向分析闡述，內容相對全面，問題也說得比較細，常常包括對目的、意義、現狀的分析，以及目標、任務、政策措施等的闡述。這種紀要一般用於需要基層全面領會、深入貫徹的會議。

根據會議性質、規模、議題等不同，大致可以有以下幾種寫法：

集中概述法。這種寫法是把會議的基本情況，討論研究的主要問題，與會人員的認識、議定的有關事項（包括解決問題的措施、辦法和要求等）。

用概括敘述的方法，進行整體的闡述和說明。這種寫法多用於召開小型會議，而且討論的問題比較集中單一，意見比較統一，容易貫徹操作，寫的篇幅相對短小。如果會議的議題較多，可分條列述。

發言提要法。這種寫法是把會上具有典型性、代表性的發言加以整理，提煉出內容要點和精神實質，然後按照發言順序或不同內容，分別加以闡述說明。這種寫法能比較如實地反映與會人員的意見。某些根據上級機關布置，需要了解與會人員不同意見的會議紀要，可採用這種寫法。

㈧ ccf 是什麼單位的縮寫

樓上文不對題啦，人家問的是體積單位，1個Ccf也就是100個立方英尺，大約等於2.83立方米，此方為正解，這個單位一般用在天然氣等的體積衡量，西方常用。

㈨ CNCC 是什麼

CNCC（中國計算機大會）指2013中國計算機大會。

中國計算領域規模最大、級別最高的學術會議――2013中國計算機大會（China National Computer Congress，CNCC）將於10月24―26日在長沙舉行，在探討大數據領域的學術、技術及應用問題的同時，移動互聯網等業界關心的問題也將成為此次大會的關注重點。

中國計算機大會由中國計算機學會（CCF）創辦於2003年。中國計算機大會是中國計算機領域級別最高、規模最大的學術盛會。旨在探討計算機及相關領域最新進展和宏觀發展趨勢，展示中國學術界、企業界最新成果，使不同領域的專業人士能夠獲得探討的機會並獲得所需信息。

(9)ccf大數據會議2014擴展閱讀：

CNCC的特點是高端的學術性和專業性，面向學術界和產業界的專業人士。會議的主要形式是大會特邀報告和技術專題論壇，此外有科技成果展覽和專業參觀，旨在為學術界專業人士之間及學術和產業合作搭建交流和合作平台。

大會邀請的十餘位大會特邀報告者都是來自海內外的資深講者，包括ACM圖靈獎獲得者、兩院院士、知名企業家等，他們從不同的視角論述計算領域的技術、應用以及市場發展趨勢。

㈩ ccf是什麼

CCF:中國計算機學會抄
中國計算機學會,英文全稱為China Computer Federation,簡稱CCF,成立於1962年，是中國計算機科學與技術領域群眾性學術團體，屬一級學會，獨立法人單位，是中國科學技術協會的成員。