Complexity-Optimized Algorithms for Large-scale Kernel Density Visualization

Complexity-Optimized Algorithms for Large-scale Kernel Density Visualization

时 间：12月29日（周五）14:00

地 点：习得园 C1-A409

报告人：陈梓楠 副教授

报告人简介：陈梓楠，博士，深圳大学计算机与软件学院副教授。陈老师于2019年3月在香港理工大学取得博士学位，于2018年9月到2020年8月在香港大学计算机系担任研究助理，于2020年9月到2023年8月在香港浸会大学担任研究助理教授。陈老师在研期间一共发表了顶级会议和期刊超过20余篇论文，包括SIGMOD、PVLDB、ICDE、EDBT、AAAI、TKDE、TIP、TCSVT，主持了题为“基于超快速算法的核密度估计”的国家自然科学基金青年项目一项。此外，陈老师也是各大国际会议（包括：VLDB（demotrack）2022-2023、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、TNSE、TSAS、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。