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2016-08

第10期

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Title: Generalized Integrated Interleaving Codes
 
报 告 人:吴英全 教授
主 持 人:王熙照 教授
日      期:2016年3月27日
时      间:下午 2:00
地      点:计软学院623会议室
 
ABSTRACT
Tang和Koetter基于“强编码纠正强损坏构建词和弱编码纠正弱损坏构建词”的原理提出了广义集成交织Reed-Solomon编码方法,其中第二层编码为第一层编码的不同子编码。同时,作者还提出一个用于改进插入式自解码误码率的解码算法,但是这个算法本身由于存在大量重复操作而过于复杂。在本文中,我们首先证明首层误码率是可以忽略的,忽略首层误码率能够明确地刻画出解码错误的可能性。之后我们通过忽略首层误码率和重用每次迭代的解码结果提出一个有效的、系统的解码算法。最后,我们提出了基于BCH编码的广义集成交织编码机制,给出了最小距离的下界,从而得到一个与Reed-Solomon编码相似的编码和解码算法。
 
BIOGRAPHY
吴英全(Yingquan Wu):1992年就读于哈尔滨工业大学, 1996年获得数学学士及自动控制学士双学位,1997年获得数学硕士学位,2000年获得美国纽约州立大学布法罗分校电子工程硕士学位, 2004年获得美国伊利诺大学香槟分校电子工程博士学位。毕业后加入美国硅谷Link_A_Media Devices Corp., 直到2011年9月,在那里他一直升到主任工程师(Principal Engineer)。2011年9月加入硅谷LSI,是该公司仅有的几位杰出工程师(Distinguished Engineer)之一。 2011年8月应邀到丹麦科技大学数学系进行为期两周的合作研究,2011年12月应邀到台湾国立交通大学电子信息系讲授代数编码理论与实际的短期课程。他2007年成为美国数学评论(Mathematical Review)的评论员。 
吴博士是极少数对代数编码理论与实践同时做出杰出贡献的学者之一。他提出的有理曲线拟合算法 (Rational curve fitting algorithm) 指数级地降低了对代数码,包括Reed-Solomon, BCH, Goppa等的列举解码复杂度。 他的理论已被公认为吴氏算法(Wu list decoding algorithm)。他成功地推翻了国际编码理论界近半个世纪的公认猜想,Reed-Solomon 码的二进表达码是渐进的好码。他提出一套新算法用平方复杂度纠正一个很长的Burst,而之前所有同类算法都用立方复杂度。他提出一套快速算法解决Chase 解码方法,一个迭代只需线性复杂度,而传统方法需平方复杂度。他同时对超大规模集成电路有很深的造诣, 其中他提出的对Reed-Solomon 及BCH码的解码电路(美国专利)远远领先于现有设计方法。 

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博士生导师

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    黄哲学

    黄哲学,瑞典皇家理工学院博士、深圳大学特聘教授、博士生导师,深圳大学大数据技术与应用研究所所长、大数据系统计算技术国家工程实验室副主任,首批广东省领军人才、深圳孔雀计划高层次人才,斯坦福大学全球“终身科学影响力排行榜”前2%顶尖科学家。符号数据快速聚类算法研究的开拓者,发表了k-modes等一系列著名聚类算法,被纳入国内外教科书和专著,进入软件产品。发表学术论文250多篇,主要论文被引用超万次。领导开发了全球首个面向算力网络的多数据中心大数据协同计算系统Octopus,最近获深圳第二十五届中国国际高新技术成果交易会“优秀产品奖”和“华为杯”第五届中国研究生人工智能创新大赛“一等奖”。
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    2007年6月于吉林大学获工学学士学位,同年被免试推荐直接攻读博士研究生,2012年6月于清华大学获计算机科学与技术博士学位。研究领域包括:下一代互联网体系结构、软件定义网络、边缘计算、大数据分析、机器学习和智能计算。国际电子工程师学会高级会员(IEEE Senior Member),中国计算机学会高级会员(CCF Senior Member),人工智能学会(CAAI)会员,CCF互联网专委会常委,CCF大数据专家委员会委员、CCF区块链专委会委员,CAAI知识工程与分布智能委员会副秘书长。担任SCI期刊《International Journal of Machine Learning and Cybernetics》、《International Journal of Bio-Inspired Computation 》和《Ad Hoc and Sensor Wireless Networks》的副编辑/编委。已主持国家重点研发计划课题、国家自然科学基金,广东省自然科学基金,广东省育苗工程,深圳市基础研究计划项目等项目10多项。已在国内外重要期刊以及国际会议上发表SCI/EI检索论文80余篇。《计算机网络》课程负责人,课程入选广东省一流本科课程。入选广东省青年珠江学者,深圳市优青、深圳市高层次人才和深圳大学“荔园优青”人才培养计划。
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    陈梓楠(博士,国家海外优青,IEEE会员,ACM会员)现在担任深圳大学计算机与软件学院特聘教授。在研期间一共发表了顶级会议和期刊将近30篇论文,其中CCF A类论文有19篇(第一作者有12篇),主持了国家自然科学优秀青年(海外)项目1项和国家自然科学青年基金项目1项。此外,陈老师也是各大国际会议(包括:VLDB 2022 - 2024 (demo track)、VLDB 2025 (research track)、SIGKDD 2024 、ICDE 2022和2024、EDBT 2023、IJCAI 2020、DASFAA 2021 - 2024和WISE 2019 - 2024)和国际期刊(包括:VLDBJ、TKDE、AIJ、IEEE Transactions on Computers (TC)、WWWJ、 TSAS 、TNSE、PR Journal、DKE、JCST、The Journal of Supercomputing等等)的审稿人,并担任MDM 2021 - 2024的会议论文集主席 (proceedings chair)。

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