4月10日下午，山东省网络环境智能计算技术重点实验室邀请信息科学与工程学院张远博士做了题为“CSC访问学者赴美与科研”的学术报告。报告会上，张远博士重点介绍了Ubiquitous Sensing Lab (USLab, http://uslab.ujn.edu.cn/index.html）当前的研究方向“基于智能手机感知的疾病发现与位置预测”，并分享了国家留学基金委CSC资助赴美访学的经验、感受。

    在医疗保健方面，目前基于智能手机感知的研发主要面向应用，很少有对于个人疾病发现和行动位置预测的综合性基础研究，也带来了相关研究的迫切性与挑战性。USLab利用日常生活中手机感知的原始数据，将信源数据处理后汇聚到数据中心，然后一方面对生理数据进行离群检测，分析并预警身体的健康状况；另一方面利用历史位置数据对用户位置进行预测，估计个人的未来行为。具体的技术创新点和潜在社会贡献包括：①利用分布式信源编码思想提出医疗大数据的数据汇聚方法，产生高效、准确的数据集，并提高网络传输效率。②量化、分析医疗数据集的属性相关性，结合相关属性集权重值提出离群点检测方法，及时发现身体的疾病。③引入模糊逻辑思想，提出多类支持向量机算法预测个人未来位置，引导健康行为。项目的实施将从医疗大数据“好利用”和“利用好”的角度，为保障身体健康与鼓励健康的行为习惯提供一系列理论基础与核心算法。

    由国家留学基金委全额资助，张远博士于2014年赴美国Georgia State University访问。报告中，张远博士还给大家分享了在美期间科研与合作交流、CSC申请、签证与行程等方面的经验，并与在场师生就科研合作、海外访学等问题进行了深入交流。

   张远，男，1974年生，博士后，副教授，IEEE高级会员（Senior Member）。研究领域为无线网络、移动计算、大数据处理。主持中国博士后科学基金第53批面上一等资助、山东省自然科学基金面上项目、山东省科技发展计划项目各一项。发表高水平学术论文20余篇，其中SCI收录论文11篇，申请（授权）国家发明专利5项，出版译著1本（清华大学出版社），获得2013年山东高校优秀科研成果奖二等奖1项。详情请参考USLab实验室网站。

撰稿：张波    编辑：章岚    编审：丛晓峰