会议时间：2022年11月20日15:00-17:00
会议形式：腾讯会议，会议ID：983 842 722
报告及报告人简介
报告一：自动推理与程序分析
报告人：张健 时间：15:00–16:00
报告人简介：张健，中国科学院软件研究所研究员、中国科学院大学岗位教授。主要研究兴趣包括：自动推理、约束求解、软件测试与分析。曾担任国家自然科学基金委员会“可信软件基础研究”重大研究计划学术指导专家。曾获得国家杰出青年科学基金、国务院政府特殊津贴、中国计算机学会自然科学一等奖等荣誉。目前担任《计算机学报》，Journal of Computer Science and Technology, Frontiers ofComputer Science, IEEE Trans. on Reliability,《中国科学：信息科学》，《计算机科学与探索》编委。
报告摘要：随着软件的广泛应用，人们对软件的质量要求越来越高。形式验证、程序分析与测试是保障软件质量的重要手段。自动推理（逻辑推理的自动化）可作为其中的一个关键技术。本报告将介绍我们在自动推理、程序分析和测试数据生成方面的一些成果，在一些实际软件中找到的缺陷，探讨研究中的一些问题。
报告二：面向泛在计算的分布式智能系统软件
报告人：刘譞哲 时间：16:00–17:00
报告人简介：刘譞哲，北京大学长聘教职研究员，北京大学软件研究所副所长，入选国家级青年人才计划。主要研究方向为系统软件、服务计算等。在TSE、TOSEM、WWW、ASPLOS、ICSE、FSE、SIGCOMM、NSDI、MobiCom等期刊和会议发表论文80 余篇，获中国首个WWW最佳论文奖、《Science China Information Science》5年高影响力论文奖等10次国际期刊/会议优秀论文荣誉。曾获国家技术发明一等奖、教育部“青年科学奖”、CCF-IEEE CS“青年科学家奖”、IEEE TCSVC Rising Star Award、北京大学“十佳教师”、北京大学“教学卓越奖”等；主持多项国家和省部级科研项目；担任IEEE TMC、ACM TIST等期刊的Associate Editor、IEEE EDGE 2020 和 ICWS 2023的程序委员会主席，WWW 2023 Senior PC、ICSE、KDD等的PC。
报告摘要：泛在计算时代，智能化已经成为信息化应用的重要能力和特征，训练出高质量的机器学习模型成为软件开发活动的重要环节之一，这就需要高效的系统软件支撑。随着机器学习模型结构日益复杂、异构资源不断涌现、算力需求持续增长、以及对数据安全隐私的逐渐重视，都对系统软件的设计和实现提出了新的挑战，也带来了新的机遇。本次报告将介绍报告人团队近年来在分布式智能系统软件的进展，特别是面向大规模模型训练的无服务器方法和异构资源流水线调度、面向原位模型训练的异构资源协同调度、内存优化等方面的工作。
