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One Paper Accepted by the 68th Annual ICA Conference

The paper titled “Leveraging the Flow of Collective Attention for Computational Communication Research” co-authored by Cheng-Jun Wang, Zhi-Cong Chen, and Naipeng Chao has been selected for the 68th Annual ICA conference, to be held in Prague, Czech Republic, 24-28 May 2018.

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Zhi-Cong and Cheng-Jun participated in the netscix2018 conference

Cheng-Jun gave a talk about the patterns of collective attention in the session of “AI and urban life”, and Zhi-Cong presented a poster on mobile reading.

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巢乃鹏、王成军参加计算传播学跨学科高峰论坛

由重庆大学青年教师科学技术协会主办的2017计算传播学跨学科高峰论坛2017 年 12 月 23 日在重庆大学虎溪校区图书馆报告厅召开。

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2017年黑客马拉松活动

南京大学新闻传播学院计算传播学实验中心在12月14日(周四)至17日(周日)组织2017年黑客马拉松活动,尝试基于turkserver,搭建“人类在线行为实验”平台。活动包括两个讲座和3天的编程活动(共计4天),不收入任何费用。欢迎推荐感兴趣的学生参加,了解javascript编程者优先。

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王成军参与组织南京大学新闻传播学院第一届青椒论坛

南京大学新闻传播学院2017年11月30日在鼓楼校区费彝民楼A409举办第一届青椒论坛。

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王成军参加2017年数据与网络科学前沿论坛

王成军参加了在西北工业大学举办的2017年网络与数据科学前沿论坛,并做了题为Leveraging the Flow of Collective Attention for Computational Communication Research的会议发言。

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第二届计算传播学论坛

南京大学新闻传播学院、百度、社会媒体处理专业委员会以及香港城市大学传播研究中心/互联网挖掘实验室拟共同举办2017年计算传播学年会暨工作坊(南京,9月22-9月24日),包括一天半工作坊 + 一天会议。

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王成军在SMP讲习班讲解《计算社会科学视角下的计算传播学》

基因是生物学飞跃的原因,货币是经济学发展的关键。人类传播行为所隐藏的计算化“基因”是什么?王成军参加了第六届全国社会媒体处理大会(smp2017),并在2017年9月14日下午和张伦老师一起在smp讲习班介绍了《计算社会科学视角下的计算传播学》。

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王成军参加集智暑期训练营

2017年7月17日,中心成员王成军副教授参加了为期一周的集智暑期训练营,其中四天在北京古北水镇(7.17-7.21),两天在清华大学(7.22-7.23)。

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数字人文大会在南京大学召开

“数字人文:大数据时代学术前沿与探索”学术研讨会2017年7月1日在南京大学国际会议中心成功召开。本次会议由南京大学数字人文小组发起,邀请哈佛大学、台湾大学、台湾中科院、北京大学、清华大学、复旦大学、浙江大学、中央美院、陕西师范大学等多家海内外研究机构资深专家和青年学者共同参与了学术研讨。

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关于公开招聘南京大学新闻传播学院专职科研人员的启事(计算传播学研究方向)

南京大学新闻传播学院因工作需要,现公开招聘计算传播学研究方向专职科研人员3名。计算传播学实验研究中心隶属于南京大学新闻传播学院,创建于2015年2月,主要使命在于挖掘互联网数据,分析人类传播行为。我们的愿景是寻找人类传播行为的可计算基因,主要关注传播网络分析、媒介文本挖掘、数据新闻、计算广告、数学模型、编程工具以及开放数据。经过两年多的发展,目前中心已经建成基础计算平台,包括小型计算集群、大内存服务器、数据存储平台、网络服务器,同时储备了大量数字媒体相关大数据资源,在注意力流动网络等计算传播学研究领域发表了一系列成果。

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王成军向2016级博士生介绍计算传播学进展

2017年3月22日 10:00-12:00, 费彝民楼A418, 王成军向2016级博士生同学介绍计算传播学研究进展,包括计算社会科学的发展状况、代表性研究成果,如何评价其理论创新问题,并对社会科学理论进入理论的丛林的问题进行了讨论。

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418博士之家学术午餐会第四季第11期(总第81期)

2017年3月10日,王成军博士主持了费彝民楼A座418的博士之家,本期的主讲人是南京大学社会学院的吴俞晓教授。本期的沙龙主题:《Women in the Labor Market: Cohort Effects, Period Effects, and Life-Course Effects upon Women’s Employment in the United States, 1975-2002》 博士论文摘要: Using data from the Current Population Survey (CPS), General Social Survey (GSS), and government statistics, this dissertation investigates the factors that led to the historical transformation of women’s employment in the United States during 1975-2002.Employing Tobit models within the Age-Period-Cohort analytical framework, I demonstrate that there are strong life-course effects, period effects, and cohort effects upon American women’s employment during the period examined.

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创享沙龙:对话音乐与虚拟现实技术

创享沙龙:对话音乐与虚拟现实技术 地点:南京大学(仙林校区) 大学生活动中心南花园206 时间:2017年2月27日 18:30-19:30 讲者:向雪怀、王成军 向雪怀,原名陈剑和,从事音乐行业超过二十年。向雪怀于一九九八年至二零零零年间,曾出任香港BMG音乐出版有限公司之董事总经理。一九八五年至一九九七年,向雪怀先生服务于宝丽金唱片有限公司,期间由唱片监制晋升为艺员制作部主管,专责公司旗下歌手之制作方案及发掘有潜质的新艺人。代表作品:关淑怡《难得有情人》、黎明《哪有一天不想你》、谭咏麟《朋友》、李克勤《月半小夜曲》

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王成军参加网络传播动力学青年学者论坛2016

王成军参加在杭州师范大学举行的网络传播动力学青年学者论坛2016。

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硕士之家:网络异质性可以促进人类公平

王成军主持硕士之家讲座《网络异质性可以促进人类公平》,主讲者为来自北京师范大学的韩晓博士。

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陈飚讲解Cloudera

2016年11月23日下午,Cloudera成员陈飚访问实验中心,并就Cloudera Enterprise为主题分享了Cloudera所提供的从Hadoop到企业级的数据中心服务。 陈飚,Cloudera售前技术经理、行业领域顾问、资深方案架构师,原Intel Hadoop发行版核心开发人员。2006年加入Intel编译器部门从事服务器中间件软件开发,擅长服务器软件调试与优化,与团队一起开发出世界上性能领先的XSLT 语言处理器。2010 年后开始Hadoop 产品开发及方案顾问,先后负责Hadoop 产品化、HBase 性能调优,以及行业解决方案顾问,已成功实施并运维多个上百节点Hadoop大数据集群。 Cloudera创立成立于2008,企业级Hadoop产品供商。作为开源领导者 Hadoop及其相关生态项目最大贡献者,和Intel合作加速企业数据中心的革新。Cloudera中国2014年9月成立,上海是大中华区总部,负责产品培训、专业技术服务和产品支持,在北京和广州有本地支持。

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讲座:计算传播学的起源、概念与应用

王成军在北京大学汇丰商学院为财经传媒硕士介绍了《计算传播学的起源、概念与应用》

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百度paddlepaddle深度学习平台南大宣讲

《如何用人工智能征服用户》 百度开放了人工智能开源平台paddlepaddle(http://www.paddlepaddle.org/),可用于大数据研究、机器学习、深度学习等多领域,开放后受到业内好评。特邀百度科学家周杰讲解相关内容。 百度深度学习平台Paddle是一个云端托管的分布式深度学习平台,对于序列输入、稀疏输入和大规模数据的模型训练有着良好的支持,支持GPU运算,支持数据并行和模型并行,仅需少量代码就能训练深度学习模型,大大降低了用户使用深度学习技术的成本。2016年9月27日,百度宣布其全新的深度学习开源平台PaddlePaddle在开源社区Github及百度大脑平台开放,供广大开发者下载使用。百度成为继Google、Facebook、IBM后另一个将人工智能技术开源的科技巨头,同时也是国内首个开源深度学习平台的科技公司。 PaddlePaddle的前身是百度于2013年自主研发的深度学习平台Paddle(Parallel Distributed Deep Learning,并行分布式深度学习),且一直为百度内部工程师研发使用。全球各大科技巨头开源的深度学习平台都极具各自技术特点,对于百度,由于其自身在搜索、图像识别、语音语义识别理解、情感分析、机器翻译、用户画像推荐等多领域的业务和技术方向,PaddlePaddle则表现更加全面,是一个相对全功能的深度学习框架。2016年9月1日百度世界大会上,百度首席科学家Andrew Ng(吴恩达)首次宣布将百度深度学习平台对外开放,命名PaddlePaddle。 使用简单:仅需少量代码,定义好网络配置即可进行模型训练。 灵活的网络结构:支持CNN、RNN、LSTM等复杂网络,满足语音、图像、自然语言和CTR等多种业务场景的需求。 支持数据并行和模型并行:可以处理千亿样本、千亿特征、PB级别数据的模型训练。 支持GPU运算:可以选择使用GPU来进行模型训练,提高模型训练的效率。 周杰:百度深度学习实验室科学家 ,深度学习技术组负责人。周杰,中科院理论物理研究所博士, 当前工作于北京的百度深度学习实验室, 深度学习技术组负责人, 主要研究方向为自然语言理解, 大规模机器学习算法和 深度学习算法, 以及推动这些算法在产品领域的应用。 喜欢钻研和探索未知领域, 希望投身于利用人工智能技术来引领社会变革。 对传统的各种机器学习技术以及深度学习技术有着深入的了解, 同时在互联网产业界拥有多年将技术与产品相结合的经验。 希望能够通过对新技术的不断探索和和理解, 将他们的社会影响力最大的发挥, 造福于社会。 闲暇时间爱好户外旅游和摄影, 享受大自然带来的美, 喜欢在冥想中获得灵感, 帮助自己不断的超越。 主讲人:百度AI专家 周杰 主持人:王成军 时间:11月10日 周四 晚上7:00-9:00 地点:仙林校区 仙2-405

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中国传播学大会计算传播学工作坊

计算传播学实验中心组织了中国传播学大会计算传播学工作坊, 张子柯、温乃楠、周葆华、秦强、陈志聪、巢乃鹏、王成军分享了各自的研究成果,巢乃鹏老师对以上研究进行了精彩点评。

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