12月11日，2021年腾讯犀牛鸟精英科研人才培养计划正式对外发布。计划截止申报时间为2021年1月28日24:00。
本年度精英科研人才计划将延续人工智能领域顶尖科研人才培养，发布包含机器人、AI医疗、量子计算、智慧城市等12个前沿热议方向，71项研究课题。入选学生将由校企导师联合制定专属培养计划，并获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将为学生搭建线上和线下学习、交流平台，帮助学生挖掘更多潜能。
本期小编整理了该计划中“方向10、智慧城市”、“方向11、数据库相关技术研究”和“方向12、信息安全技术及其相关应用研究”，欢迎感兴趣的学生关注。
更多课题及方向介绍陆续推出，敬请关注。
（点击了解“犀牛鸟精英科研人才培养计划申请指南”）
方向10
智慧城市
课题10.1：时空大数据挖掘、预测和应用（地点：北京）
该项目研究致力于不同时空尺度下的时空大数据挖掘、机器学习和预测模型的研究和技术创新。研究内容包括但不限于：1、时空动态分析: 实时人流和分布动态研究，时空规律和异常事件挖掘、预测；实时轨迹大数据的处理、分析和挖掘；2、海量时空大数据的实时流处理、存储、查询、压缩和去噪方法技术研究；3、数据驱动下的时空动态建模、网络结构分析、实时推荐等理论与方法研究；4、时空大数据在国计民生和社会经济领域的应用研究，分析不同尺度下的时空动态，为城市、交通、及其它行业的决策应用提供新的理论、模型和技术。
导师简介：
导师1：腾讯专家研究员，美国南卡罗来纳大学终身教授。毕业于北京大学城市与环境学系，中国科学院地理科学研究所硕士，美国宾夕法尼亚州立大学博士。曾任美国地理协会(AAG)地理信息科学专业主席，国际华人地理信息科学协会(CPGIS)主席, 及多个国际学术期刊编委和众多国际学术会议委员会委员。长期从事地理信息科学、时空大数据挖掘和可视化、空间优化等研究。曾荣获美国国家科学基金(NSF) CAREER AWARD。
导师2：腾讯专家研究员，毕业于北京邮电大学计算机系，先后在搜狗网页搜索部和腾讯地图大数据实验室工作，负责地理编码、广告应用、位置大数据的研发工作。
导师3：腾讯高级研究员，毕业于香港科技大学（HKUST）。先后在惠普研究院、万达、腾讯工作。目前在腾讯地图大数据实验室，负责人口建模、实时在线服务、人群画像挖掘等相关研发工作。
课题10.2：遥感影像智能管理、解译和应用（地点：北京）
卫星和航拍影像以及其它摄像设备采集的数据含有极其丰富的时空动态信息。该项目将基于计算机视觉、深度学习以及云计算技术开展遥感影像智能管理、解译和应用研究。包括但不限于：1、海量时空影像数据的融合、管理、检索、查询及可视化；2、时空目标检测、识别、跟踪、分析及预测；3、深度的行业应用、价值挖掘和创新服务。
导师简介：
导师1：腾讯专家研究员，美国南卡罗来纳大学终身教授。毕业于北京大学城市与环境学系，中国科学院地理科学研究所硕士，美国宾夕法尼亚州立大学博士。曾任美国地理协会（AAG）地理信息科学专业主席，国际华人地理信息科学协会（CPGIS）主席, 及多个国际学术期刊编委和众多国际学术会议委员会委员。长期从事地理信息科学、时空大数据挖掘和可视化、空间优化等研究。曾获美国国家科学基金(NSF) CAREER AWARD。
导师2：腾讯专家研究员，毕业于北京邮电大学计算机系，先后在搜狗网页搜索部和腾讯地图大数据实验室工作，负责地理编码、广告应用、位置大数据的研发工作。
方向11
数据库相关技术研究
课题11.1：公有云环境下的数据库安全技术（地点：深圳/北京）
公有云环境下如何解决用户关心的数据安全问题，做到云服务商对数据内容的隔离，解决公有云用户的数据安全关注。相关技术方向：1、同态加密技术和数据库技术的结合；2、保序加密技术和数据技术的结合；3、硬件相关的加密技术，比如SGX与数据库的结合。
导师简介：
腾讯高级工程师，毕业于北京理工大学计算机科学与技术专业。从事多年数据库引擎研发工作，主要关注在数据库优化器、执行器以及整体架构的研发。同时对数据库云原生构架、HTAP数据库构架、同城双活两地三中心构架等有深入研究，发表多篇相关领域文章及专利。曾作为中科院计算所硕士企业导师，辅导研究云原生计算缓存优化等课题。
课题11.2：大规模分布式数据库集群的自适应调度管控（地点：深圳）
计算存储分离的体系架构为分布式数据库带来扩展灵活性的同时，也带来了集群管控和调度上的挑战。课题主要涉及的技术领域和方向有：1、分布式数据库资源和性能指标的建模；2、自适应的数据层管控调度模型设计和实现。
导师简介：
腾讯高级工程师，毕业于浙江大学计算机系，博士学位。研究领域主要关注于分布式存储、大规模数据密集型系统相关的关键技术，以第一学生作者身份在领域Top类期刊和会议上发表多篇论文，曾担任 VLDBJ、TOC、TPDS 等CCF A类期刊 Reviewer。
课题11.3：分布式数据库核心算法的形式化验证（地点：深圳/北京）
使用形式化模型工具(TLA 、PlusCal等)，为分布式数据库的核心算法进行建模，验证其正确性以及可靠性。1、为分布式数据库的分布式事务算法进行建模，验证其正确性（满足数据库的ACID约束）以及可靠性（可以容忍单点故障以及网络故障）；2、使用形式化的方法为分布式数据库动态伸缩算法进行建模，验证数据库数据在扩容、缩容期期间移动数据的过程中，用户不会访问到错误的数据。
导师简介：
腾讯专家工程师，从事数据库研发工作十余年，曾担任云数据库的架构师，开源社区CockroachDB的Commiter，在数据库领域发表论文和申请专利20 。
方向12
信息安全技术及其相关应用研究
课题12.1：通用联邦学习算法模型研究（地点：深圳/北京）
目前业界的联邦学习算法都是针对具体算法模型进行专门改造，没有考虑通用的机器学习模型联邦化。本课题将研究通用型的联邦学习框架和算法协议，并实现基于基础算子和编译技术的原型系统，满足实际应用环境的隐私安全要求，助力联邦学习大规模商业落地。
导师简介：
腾讯专家研究员，华中科技大学毕业。作为核心研发人员先后参与腾讯大数据平台TDW、腾讯自研机器学习平台Angel等项目，在大数据分析、机器学习、图计算和联邦学习等方向拥有10年研发经验，发表顶会论文6篇，发明专利10余篇。
课题12.2：基于联邦学习的推荐算法（地点：深圳）
主要解决两个问题：1、多个场景联合起来训练，使得在部分场景缺少用户量和样本数的情况下，能够达到比较好的推荐效果；2、因数据存在敏感性，希望通过联邦学习能够有效利用多源数据源，并且能够保护数据隐私。
导师简介：
腾讯高级研究员，哈尔滨工业大学毕业，自然语言处理方向，目前负责推荐算法研究应用和推荐平台搭建。已拥有多项中文专利。
课题12.3：密码学算法研究（地点：深圳）
研究实现前沿密码学算法及安全的密钥保护机制，包括但不限于零知识证明、多方安全计算、广播加密、同态加密及公钥密码算法的协同签名和加密机制等。同时探索密码学技术在区块链、金融科技等领域落地。
导师简介：
腾讯专家工程师，毕业于北京航空航天大学，当前主要工作是区块链智能合约研究，密码学算法研究。在浏览器和区块链开发等多个领域有着丰富的开发经验。
项目申报方式
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2021年度犀牛鸟精英人才培养计划
本年度犀牛鸟精英人才培养计划包括“犀牛鸟精英科研人才培养计划”和“犀牛鸟精英工程人才培养计划”两部分。其中科研人才计划旨在为致力于前沿科学研究的学生提供更优质的创新科研平台，助力其借助产业真实场景及海量数据，将理论研究和实践结合，验证学术理论，发表论文和专利。工程人才计划旨在以产业真实项目为牵引，在校企双导师指导下，模拟产业研发场景，组建学生研发团队，通过持续深入的挑战进阶式课题目标达成，培养学生系统性思维，拓展前沿技术视野，提升团队协作水平、解决复杂问题等核心创新能力。
2021腾讯犀牛鸟精英科研人才培养计划课题了解：
课题（一&二）——机器人相关技术研究&AI医疗
课题（三&四）——自动驾驶&量子计算
课题（五）——机器学习及其相关应用研究
课题（六）——语音技术
课题（七）——自然语言处理
课题（八）——视觉及多媒体计算
课题（九）——信息检索与推荐系统
了解犀牛鸟精英计划更多详情：
2021腾讯“犀牛鸟精英人才培养计划”申请启动
2021腾讯“犀牛鸟精英科研人才培养计划”申报指南
2021腾讯“犀牛鸟精英科研人才培养计划”FAQ
2021腾讯“犀牛鸟精英工程人才培养计划”申报指南
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