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CSIAM第三届信息通信数学及应用大会通知

发布时间:2025/09/09 09:55

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会议通知

CSIAM-ICMA2025

为探讨和发挥数学在信息和通讯技术领域中的重要作用,加强与产业界的交流与合作,由中国工业与应用数学学会(CSIAM)、中国科学院数学与系统科学研究院、北京邮电大学、中国科学院国家数学与交叉科学中心联合主办, 山东大学、四川大学、南开大学、CSIAM信息和通讯技术领域(ICT)的数学专业委员会联合承办的中国工业与应用数学学会(CSIAM)第三届信息通信数学及应用大会(CSIAM-ICMA2025)将于2025年11月14-16日在海南三亚召开


会议将有大会报告、邀请报告和自由报告等,围绕信息通信数学理论及应用研究的热点深入交流讨论,为我国信息通信数学的发展搭建高水平的学术交流平台。


现诚挚邀请相关领域的科研工作者、产业界人士出席大会!


详细信息请见会议网站:

https://icma2025.casconf.cn


重要日期提醒:

2025年10月15日

早鸟注册截止

2025年11月8日

在线注册截止

2025年11月14日

现场注册

2025年11月15-16日

会议日期


大会报告:

注:以下名单按姓氏拼音排序

1

报告信息:


题目:

Forget BIT, It is All about TOKEN: Towards the Semantic Information Theory for LLM


摘要:

近年来,以大模型为代表的AI技术发展迅猛,并开始在许多领域发挥重要作用。然而,对于大模型背后原理的研究还比较少。实际上,人们对大模型理论理解的欠缺也限制该技术在许多关键场景中的应用。本次报告我们从大模型时代的核心概念-TOKEN出发,借鉴香农信息论的思想和方法论,尝试建立一个理解大模型原理的语义信息论框架。报告的主要内容包括:语义的向量表示及压缩,大模型的概率建模,参数化记忆和大模型的语义信息流等。我们期望这些尝试能启发研究人员关注面向AI时代的新信息理论,期待在面向大模型的语义信息论方面做出原创性成果。


报告人简介:

白铂

白铂,IEEE高级会员,2010年博士毕业于清华大学电子系,2010-2012 年在香港科技大学做博士后,2012-2017于清华大学电子系任教。2017年加入华为公司,目前担任理论研究部主任、信息论首席科学家,带领团队围绕信息论、优化&控制论、系统论、计算数学和数据科学等领域,构筑华为公司基础理论研究能力和根技术,并着力推动关键技术的落地应用,支撑公司技术竞争力领先。相关研究成果发表高水平论文150余篇,担任IEEE和ACM多个期刊的副主编和审稿人等,并担任多个会议的TPC共主席等,曾获得IEEEICC 2016最佳论文奖等奖励。

2

报告信息:


题目:

On the Fundamental Limits of Generative Communication


摘要:

Motivated by the emerging paradigm of generative communication, this talk explores the problem of channel-aware optimal transport, where a block of i.i.d. random variables is transmitted through a memoryless channel to generate another block of i.i.d. random variables with a prescribed marginal distribution such that the end-to-end distortion is minimized. With unlimited common randomness available to the encoder and decoder, the source-channel separation architecture is shown to be asymptotically optimal as the blocklength approaches infinity. On the other hand, in the absence of common randomness, the source-channel separation architecture is generally suboptimal. For this scenario, a hybrid coding scheme is proposed, which partially retains the generative capabilities of the given channel while enabling reliable transmission of digital information. It is demonstrated that the proposed hybrid coding scheme can outperform both separation-based and uncoded schemes.


报告人简介:

Jun Chen

Jun Chen received the B.S. degree in Electronic Engineering from Shanghai Jiao Tong University in 2001, and the M.S. and Ph.D. degrees in Electrical and Computer Engineering from Cornell University in 2004 and 2006, respectively. He was a Postdoctoral Research Associate in the Coordinated Science Laboratory at the University of Illinois at Urbana-Champaign from September 2005 to July 2006, and a Postdoctoral Fellow at the IBM Thomas J. Watson Research Center from July 2006 to August 2007. Since September 2007 he has been with the Department of Electrical and Computer Engineering at McMaster University, where he is currently a Professor. He held the title of the Barber-Gennum Chair in Information Technology from 2008 to 2013 and the Joseph Ip Distinguished Engineering Fellow from 2016 to 2018. He was a recipient of the Josef Raviv Memorial Postdoctoral Fellowship (2006), the Early Researcher Award from the Province of Ontario (2010), the IBM Faculty Award (2010), the ICC Best Paper Award (2020), the JSPS Invitational Fellowship (2021), and the ECE Instructor Award (2023).  He was an Associate Editor of the IEEE Transactions on Information Theory (2014 - 2016) and an Editor of the IEEE Transactions on Green Communications and Networking (2020 - 2021). He is currently serving as an Associate Editor of the IEEE Transactions on Information Theory and an Associate Editor of the IEEE Transactions on Communications.

3

报告信息:


题目:

A Unified View on the Decoding of Reed-Solomon Codes


摘要:

Reed-Solomon (RS) codes have been widely applied in data storage and transmissions, thanking to their maximum distance separable (MDS) property that ensures their high and robust error-correction capability. Its fine algebraic structure also enables rich decoding methodologies. This talk provides a unified view on the algebraic decoding of RS codes, showing their solutions can be founded through computing the Gröbner bases. This unified understanding may inspire further enterprising endeavor for developing more advanced RS decoding.


报告人简介:

陈立

陈立,中山大学教授、博导,广东省空天地海一体化网络工程实验室主任,IEEE信息论学会广州分会主席,中国电子学会信息论分会委员,中国通信学会青年工作委员会、通信理论与信号处理委员会、信息通信及安全数学理论委员会委员,IEEE Transactions on Information Theory副主编。曾任IEEE信息论学会理事会理事、会议委员会主席(2022-2024),IEEE Transactions on Communications副主编(2018-2023)。研究方向:信息论,信道编码,纠错编码技术等。陈立教授共发表高质量SCI期刊文章与国际顶级会议文章百余篇,主持了5项国家自然科学基金项目、多项省部级纵向项目和华为技术有限公司横向合作项目。陈立教授参与多个国际学术会议的组织工作,2018 年作为大会共同主席在广州举办了IEEE信息论研讨会(ITW),2022年分别在深圳和佛山举办IEEE东亚信息论学校(EASIT)和IEEE/CIC中国通信国际会议 (ICCC)。2026年将在广州举办IEEE信息论年会(ISIT)。

4

报告信息:


题目:

Convergence of Federated Learning with Communication Distortions


摘要:

Federated learning (FL) becomes increasingly attractive in the areas of wireless communications and machine learning due to its powerful learning ability and potential applications. In contrast to other machine learning techniques that seldom require communication resources, FL exploits communications between the central server and the distributed local clients to train and optimize a model. Therefore, how to efficiently assign limited communication resources to train a FL model is critical to performance optimization. In this talk, we investigate the convergence performance of FL under various communication distortions. After introducing the fundamental tradeoff between efficiency and convergence, we discuss the convergence of FL via inexact ADMM and decentralized FL.


报告人简介:

李烨

李烨,伦敦帝国理工学院首席教授,IEEE Fellow、IET Fellow,加盟帝国理工学院之前,曾在佐治亚理工学院担任教授20年,并在美国新泽西州的AT&T实验室研究中心担任首席技术人员5年。研究方向包括无线通信的统计信号处理和机器学习,获得40多项授权专利,发表了600多篇国际期刊和会议论文,被引用次数超过50000次,H指数超过100,自2001年以来,他几乎每年都被汤森路透社(Thomson Reuters)列为世界上最具影响力的科学头脑,也被称为被高度引用的研究员,获得了IEEE ComSoc、IEEE VTS和IEEE SPS颁发的多个著名奖项,包括2019年IEEE ComSoc Edwin Howard Armstrong成就奖。

5

报告信息:


题目:

面向通信信息系统的概率神经网络优化


摘要:

在新一代通信信息系统中,复杂信道环境、动态资源调度以及多样化业务需求对系统建模与优化提出了前所未有的挑战。深度学习为通信信息系统提供了新的解决思路,但在直接应用中仍存在诸多不足,例如模型可解释性差、泛化能力有限以及不确定性建模不完善等。针对这些问题,团队长期开展了基于概率建模的深度神经网络优化研究,提出了从非高斯分布建模、变分推断方法到贝叶斯学习框架在内的多种概率推断与建模策略,并应用于正则化、注意力机制解释、不确定性估计和生成式优化等核心环节。相关研究不仅有效缓解了模型的过拟合与训练偏差,还提升了其在小样本学习、跨域迁移与多模态理解中的泛化能力与可解释性。更重要的是,这些方法在信号检测、可靠传输、资源分配与系统性能优化等通信关键环节展现出良好应用前景,为智能通信信息系统的构建提供了新的理论与方法支撑。


报告人简介:

马占宇

马占宇,北京邮电大学人工智能学院教授,博导,瑞典皇家理工学院博士、博士后,国家杰出青年科学基金获得者,国务院学位委员会智能科学与技术学科评议组成员,IEEE高级会员,亚太信号与信息处理协会杰出讲者,中国图象图形学学会理事兼副秘书长、青工委副主任,中国计算机学会计算机视觉专委会秘书长。主要研究兴趣是人工智能、模式识别与机器学习基础理论与方法,及其在计算机视觉、多媒体信号处理等领域的应用。在包括IEEE TPAMI、CVPR在内的顶级国际期刊和会议上发表论文多篇,担任IEEE TNNLS、IEEE TVT等国际期刊编委(Editor),授权发明专利30余项(含美国发明专利一项);先后主持国家自然科学基金委“杰青”、“优青”、联合重点等项目以及科技部“科技冬奥”重点研发计划课题、北京市自然科学基金重点项目等;曾获中国人工智能学会科技进步一等奖,中国图象图形学学会技术发明一等奖和国际会议最佳论文奖等;入选"北京市科技新星"计划;获北京市先进工作者、北京高校“优秀共产党员”、北京市教育系统“教书育人先锋”等荣誉称号。

6

报告信息:


题目:

我们与华为的合作及其他


摘要:

我将从我们与华为的合作谈起,介绍近年来我们在数学与交叉领域研究方向的一些历程和研究成果。同时也将简单谈谈我对人工智能的一些看法。


报告人简介:

马志明

马志明,中国科学院院士、中国科学院数学与系统科学研究院研究员、中国科学技术大学数学科学院首任院长、南开大学统计与数据科学院首任院长。在概率论与随机分析领域做出重要贡献,近年来关注概率论与生命、信息等其它领域的交叉。曾在1994年国际数学家大会上作邀请报告。1995年当选为中国科学院院士,1998年当选为第三世界科学院院士,2007年当选为国际数理统计学会(IMS)Fellow。曾担任2002年北京国际数学家大会组委会主席、国际数学联盟执委会委员和副主席;曾任中国数学会第八届理事长、第十届理事长、中国数学会概率统计分会理事长,自2017年起任国家教材委员会专家委员。曾获Max-Planck研究奖、中国科学院自然科学一等奖、国家自然科学二等奖、陈省身数学奖、华罗庚数学奖等奖项。

7

报告信息:


题目:

Recent Progress in Polar Coding


摘要:

This talk presents the latest advancements in polar coding. We propose novel decoders featuring enhancements targeting both higher performance and lower complexity. For improved reliability, we demonstrate algorithms with minimal hardware overhead; for the reduced complexity, we studied the inherent advantage of polar codes to support the ultra-high-throughput and low-power applications. On the encoder side, we explore how polar codes benefit from a novel stitching structure to obtain significant performance gains. Furthermore, for incremental redundancy (IR) HARQ design, we present the breakthrough of polar codes to generate multiple redundancy versions for flexible retransmissions. We also surveyed the latest advancements from top research teams in China and abroad. Their findings may change the prevailing opinion about polar codes, for example, by showing that polar codes can outperform LDPC codes even at large block lengths and with low complexity. Overall, these advancements demonstrate that polar codes have the advantage to address the diverse requirements of wireless applications.


报告人简介:

Wen Tong

Wen Tong is the CTO, Huawei Wireless and president of Huawei Canada R&D, he is the chief scientist for Huawei 5G/6G. He is a Huawei Fellow and an IEEE Fellow. Prior to joining Huawei in 2009, Dr. Tong was the Nortel Fellow and head of the Network Technology Labs at Nortel. He joined the Wireless Technology Labs at Bell Northern Research in 1995 in Canada. For the past three decades, he had pioneered fundamental technologies from 1G to 6G wireless and WiFi. His current research focus is AI-Wireless. He is a Fellow of Canadian Academy of Engineering, and a Fellow Royal Society of Canada.

8

报告信息:


题目:

A Brief Introduction to Secure Multiparty Computation


摘要:

Secure multi-party computation (also known as secure computation, multi-party computation (MPC) or privacy-preserving computation) is a subfield of cryptography with the goal of creating methods for parties to jointly compute a function over their inputs while keeping those inputs private. In this talk, I will briefly introduce this topic and some crypto primitives. 


报告人简介:

邢朝平

邢朝平,上海交通大学讲席教授。1990年在中国科学技术大学获得博士学位后留校工作,1993年获德国洪堡奖学金在Essen大学工作,其后在奥地利科学院从事研究工作。1998年加入新加坡国立大学,历任助教、Tenured副教授、教授。2007年始任职于新加坡南洋理工大学教授。2019年加盟上海交通大学。长期从事密码、编码、安全多方计算、代数数论等方面的研究。



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