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数据智能：机器学习与数据库系统专题征文【截稿日期2018-09-15】
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  2019年《计算机研究与发展》专题征文（正刊）

  ——数据智能：机器学习与数据库系统

  机器学习和数据库作为两种截然不同的技术呈现出不断结合的趋势。一方面来说，个人和企业的业务场景表现出对机器学习技术日益迫切的需求，其趋势表现在各类机器学习平台的快速发展，但机器学习的专业性很强，要充分发挥其作用，需要大量资金和训练有素的工程团队。事实上，在机器学习系统中，真正的机器学习代码只占很小一部分，大部分工作都消耗在环境配置、参数调优等工作上。机器学习系统设计是可以从传统数据库研究中获取新灵感的，如何实现机器学习算法如SQL般易用和具备可解释性是面临的新挑战。从另一方面说，最近硬件技术得以快速发展，但更多的集中计算部件，如众核处理系统、高性能的协处理器、GPU处理器和机器学习处理器等，这些新型硬件对于加速机器学习技术尤为有效，然而传统数据库技术是典型访存密集型的，如何有效地结合机器学习方法进一步优化数据管理系统提出了新的挑战。

  机器学习与数据库技术互相结合促进优化是重要的。然而，这方面的许多基本问题还有待探索，包括数据库化的机器学习系统、可解释的机器学习、机器学习化的数据存储、索引、查询处理等。2019年2月《计算机研究与发展》推出“数据智能：机器学习与数据库系统”专题，将侧重数据库化的机器学习、机器学习化的数据库、数据智能系统架构和机器学习系统架构等方面，这将涉及到数据管理，机器学习技术等多个交叉学术领域，这为相关领域的研究者提供更多的沟通和交流的机会，探讨数据智能的基础理论研究及其应用，讨论该领域内最新的突破性进展，交流新的学术思想和新方法，展望未来的发展趋势。

  一、征文内容

  本专题包括(但不限于)下列主题:
  

  1.        数据库化的机器学习系统

  - 机器学习的SQL化设计

  - 机器学习的参数优化

  - 机器学习部署系统

  2.        机器学习化的数据库技术

  -机器学习化的查询优化

  -机器学习化的索引结构

  -机器学习化的查询算子

  3.        基于机器学习芯片的数据处理

  -机器学习芯片的的编程方法

  -分布式机器学习系统

  -机器学习芯片体系结构

  4.        数据智能系统体系结构

  -机器学习化的缓存管理与资源管理

  -性能预测与评估方法

  -机器学习化的存储管理与优化

  
  

  二、投稿要求

  1.  论文应属于作者的科研成果，数据真实可靠，具有重要的学术价值与推广应用价值，未在国内外公开发行的刊物或会议上发表或宣读过，不存在一稿多投问题。作者在投稿时，需向编辑部提交版权转让协议。

  2.  论文应包括题目、作者信息、摘要、关键词、正文和参考文献，论文一律用 Word排版，论文格式体例格式请参考《计算机研究与发展》近期文章。

  3.  投稿时需填写所有作者的信息及E-mail地址，第一作者和通信作者需留电话或手机号码。

  4.  论文请通过期刊网站 (http://crad.ict.ac.cn)进行投稿，并在作者留言中注明“数据智能2019专题”(否则按自由来稿处理)。

  三、重要日期

  征文截止日期: 2018年9月15日

  录用通知日期: 2018年10月10日

  作者修改稿提交日期：2018年11月10日

  出版日期：2019年2月

  四、专题特邀编委

  孟小峰  教  授 中国人民大学 xfmeng@ruc.edu.cn

  李飞飞  达摩院数据库首席科学家 阿里巴巴集团 lifeifei@cs.utah.edu

  陈云霁 研究员 中科院计算技术研究所 cyj@ict.ac.cn

  五、联系方式

  编 辑 部:  crad@ict.ac.cn    010-62620696，010-62600350

  通信地址: 北京2704信箱《计算机研究与发展》编辑部

  邮政编码: 100190

发布日期： 2018-08-03  浏览： 3242