大会简介：数字经济是以数据资源为关键要素，以现代信息网络为主要载体，以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力，促进公平与效率更加统一的新经济形态。数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，正推动生产方式、生活方式和治理方式深刻变革。加快建设信息网络基础设施，推进云网协同和算网融合发展，有序推进基础设施服务智能化升级，充分发挥数据要素作用，大力推进产业数字化和服务智能化转型是各行业领域当前面临的重要挑战。
CCF 2023中国数字服务大会由CCF服务计算专业委员会和北京邮电大学联合承办，北京大学，中国地质大学（北京），北方工业大学，安徽大学联合协办，将于2023年9月14日-17日在北京召开。本次年会将设置学术论坛、专题论坛的、工业论坛、应用竞赛等多种形式，旨在为与会代表提供一个科技交流、成果展示、共享合作的平台，共同促进服务计算学科理论及技术的发展。本次会议邀请到陈俊亮院士、方滨兴院士、黄维院士、张平院士、张宏科院士、Rajkumar Buyya教授、Ching-Hsien Hsu教授、徐晓飞教授、黄河燕教授、王千详、黄非等国内外知名专家学者。

时间：2023年9月15日下午

地点：北京 

主席： 莫同

论坛简介：

具有大量参数和复杂结构的深度学习大模型是智慧服务中实现“智慧”的核心和关键。近年来，伴随着大语言模型和图像处理大模型的快速发展，智慧服务新应用如雨后春笋般不断出现。融合文本、图像等多模态信息的多模态大模型的发展将会继续推动智慧服务快速发展。大模型如何跟现有服务业务相结合，促进服务智慧化。大模型对算力要求过高，如何优化模型的训练和部署，降低模型的构建和使用成本。对于高校教师、研究人员和学生，如何能够简单快速低成本的开始自己的大模型工作。在此论坛中，我们邀请了来自产学研用不同行业和机构的专家学者，分享大模型最新的研究成果，探讨大模型技术在智慧服务中的实践应用，并展望基于大模型的智慧服务的发展趋势。

论坛日程安排：

主题报告1：基于多尺度深度学习的显微视频多目标检测方法在精子细胞识别中的研究

主讲人： 李晨

报告摘要：不孕不育一直是阻碍着人类与动物繁衍的问题。就人类而言，在整个世界上，约有15%的孕育夫妇遭受不孕不育的困扰。临床研究表明，男性的因素在所有不孕不育病例中的占比超过50%，其中，大部分的原因是由于精液的种种问题。因此精液分析对于诊断和治疗男性不孕不育至关重要。在精液分析的研究中首先出现的人工精液分析技术，可以使用人工来评估精液的宏观与微观参数，但是存在评估耗时，主观性高，并且同时需要对操作员进行充分的培训。为了克服人工精液分析技术的问题，基于深度学习的计算机辅助精液分析技术被引入到精液分析领域，并且由于它具有客观性强、耗时少、重复性高等原因，将逐渐成为主流辅助技术。

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个人简介：李晨，1985年生，辽宁沈阳人，中共党员，德国锡根大学工学博士，德国约翰尼斯古腾堡美因茨大学博士后，东北大学医学与生物信息工程学院副教授，博士生导师，教育部智能影像工程中心显微图像与医学图像分析课题组组长；四川省特聘专家。自2011年起，一直从事显微图像与医学图像分析工作，应用方面涉及微生物、细胞、昆虫、精子、材料、组织病理学、细胞病理学、CT及X-ray图像与视频等实际分析任务；技术方面涉及模式识别、机器学习、机器视觉及多媒体检索的具体科学方法。以第一作者或通讯作者身份：撰写1部英文著作、2部中文著作；主编1部英文著作；参编22章英文书籍章节、参编2部“十三五”规划教材；发表49篇SCI论文（包括ESI全球前0.1%热点论文1篇，ESI全球前1%高被引论文8篇）、21篇EI会议论文（包括ICIP、ICPR、ICMR及ISBI）；获得17项发明专利授权（包括16项中国专利及1项国际专利）、74项软件著作权授权。获得1次全国发明创业成果奖二等奖，1次四川省科学技术进步二等奖。

主题报告2：大语言模型微调技术研究 

主讲人： 赵森栋，哈尔滨工业大学副教授/博导

报告摘要：大语言模型，如GPT系列模型，在各种自然语言处理任务中表现卓越。为了使这些模型更适应特定应用场景，研究人员通常采用一种被称为“微调”的技术。微调是在大规模数据集上预训练模型然后在特定任务的小型数据集上进行精细化训练的技术。本报告将深入探讨大语言模型的“微调”技术，包括指令微调、提示微调、低秩适配微调、知识微调等技术。我们将详解这些微调方法的原理，以及它们在现实世界任务中的应用。 在指令微调中，我们将讨论如何通过嵌入特定的指令，使模型在执行任务时表现出更强的定向性。而在提示微调部分，我们会解析如何通过精心设计的提示，激发模型的潜力，以更高效地处理各类问题。 在低秩适配微调中，我们将讨论如何利用低秩适配的方法做到在使用大模型适配下游任务时只需要训练少量的参数即可达到一个很好的效果。在知识微调中，我们将讨论由我们提出的如何潜入领域知识把通用模型转变成领域行业模型的技术方法。此外，面对不断变化的自然语言处理领域，微调技术的发展也在持续进行。我们将探讨微调技术的未来趋势，其中包括基于元学习的微调、低资源微调策略，以及使用迁移学习进行跨领域微调等。

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个人简介：赵森栋，哈尔滨工业大学副教授/博生导师，担任哈工大智慧医疗研究所所长助理。康奈尔大学博士后，伊利诺伊大学香槟分校联培博士。担任《Frontiers In Big Data》的编委，并在IBM Waston Xprize担任Red Judge。他还是Nature Communications等多个国际顶级期刊和会议的审稿人和程序委员会成员。他的研究领域主要聚焦自然语言处理、大语言模型、健康智能和新药发现。他参与了多项重要的国家级项目，包括国家973项目和科技创新2030-"新一代人工智能"等。他开发的中文医学大模型“本草”在GitHub上获得了3000多个星标，反映了其工作的影响力和公众的广泛关注。至今，他已经在相关领域发表了4s0余篇学术论文，其中包括在AAAI、IJCAI、ACL、WSDM、ICDM、CIKM、EMNLP、COLING等国际顶级会议以及Briefing in Bioinformatics、IEEE TKDE、Bioinformatics、IEEE J-BHI等国际顶级期刊上发表的论文，并获得了ACL 2013最佳论文提名奖的荣誉。

主题报告3：基于大语言模型的的智能养老服务

主讲人： 李伟平

报告摘要：我国已经进入老年社会，截至2021年末，我国60周岁及以上老年人口26736万人，占总人口的18.9%；全国65周岁及以上老年人口20056万人，占总人口的14.2%。 全国65周岁及以上老年人口抚养比20.8%。老年人养老健康面临人员短缺、资金短缺、资源不足等一系列挑战。其中，老年人的心理健康是经常被忽视但又十分重要的问题，特别是针对独居老人和空巢老人的精神慰藉和心理辅导尤为突出。让老年人每日进行一定时间的交流，特别是有意义的聊天，是保持老年人心理健康的一个重要手段。随后ChatGPT等大语言模型的不断发展，机器人与老年人进行有意义的聊天已经变得可能。本报告分析我国养老产业的实际，针对老年人心理慰藉的需要，介绍如何利用大语言模型为老人提供关爱和照护服务。

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个人简介：李伟平，北京大学软件与微电子学院教授，博士生导师。CCF服务计算专委常委，中国中文信息学会社会媒体处理专委会委员、全国自动化系统与集成标准化技术委员会（TC159/SC5）委员。《信息与控制》编委,International Journal of SSMET编委，担任ICWS/SCC/ICSOC等多个国际会议程序委员会委员。担任社会治理、现代服务业等领域科技部评审专家。

研究领域为软件工程、大数据与人工智能。任国家重点研发计划项目首席科学家。承担国家自然科学基金重点、国家863计划、国家重点研发计划、丹麦科技创新计划等项目，在IEEE TKDE 、IEEE Transactions on Cybernetics、ACL、COLING、ESORICS等期刊和会议发表论文100余篇，获多项发明专利和软件著作权。

主题报告4：LLM在智能化企业服务中的应用与挑战 

主讲人： 黄莹

报告摘要：自ChatGPT在2022年底公示以来，LLM引起社会、企业和学术界的广泛关注和兴趣，并在多个领域开始考虑基于LLM的服务与解决方案。智能化企业服务包括多个方面，其中不少与自然语言处理及知识库相关，而LLM的成功，让这些智能化企业服务的能力有质的提升的可能。在这个讨论中，我们将对智能化企业服务及其方案进行梳理，对基于LLM的智能化企业服务相关的能力和对智能化企业服务的应用进行探讨，同时，指出这些LLM在智能化企业服务应用中的挑战，并提出可能的解决方案与建议。

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个人简介：黄莹——联想集团副总裁，领导全球化研发团队从事5G 标准、联想边缘计算平台、智能运维、软件定义存储的研究及其应用，并帮助建立并推动联想在NFV及云化基站方面研究。担任星闪短距通信国际联盟副理事长，为星闪联盟和IMT-2020专家组成员，CCF杰出会员。先后就职于飞利浦、IBM 等国际知名企业研究院，曾任 IBM 中国研究院副院长、杰出研究员。曾领导团队进行IBM 私有云、SaaS 云服务运营和交付平台、端到端敏捷供应链决策支持系统等研究与开发项目。获得联想集团奖和IBM 研究院杰出研究成就奖。在其专业领域发表多篇国际论文或专著，并受邀担任多个国际会议组委会主席/副主席。

主题报告5：开源让AI应用更简单

主讲人： 王兴军

报告摘要：随着人工智能技术的快速发展，越来越多的大型模型被应用于各种领域，而大模型应用对庞大的计算和存储资源、高效的部署和管理机制的依赖，已成为产学研各端的共识痛难点。模型即服务（Model as a Service，MaaS）作为一种新兴的技术模式应运而生，为用户提供一种方便、高效的模型使用方式，其中开源作为MaaS当前的核心路径之一，可便于用户轻松部署和使用最先进的模型。ModelScope（魔搭社区）是阿里云联合 CCF 开源发展委员会在2022年11月联合推出的国内首个中文 AI 模型开源社区，已累计开源开放 900 多个优质 AI 模型，吸引开发者数量超180万。本次分享将从ModelScope社区出发与业界专家共同探讨开源如何让模型应用更简单！

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个人简介：王兴军 阿里巴巴达摩院算法专家，本科毕业于西安交通大学信息与通信工程专业，硕士毕业北京大学软件与微电子学院；现就职于阿里巴巴达摩院，从事对话系统、文本挖掘、数据智能等方向的研究和开发工作， 目前负责魔搭社区（ModelScope）的数据集建设、大模型评估和架构设计，以及支持阿里通义系列大模型的相关研发工作，ModelScope library核心贡献者之一，论文发表于ACL等国际顶级会议。