为推动以问题驱动的应用数学研究，天津大学应用数学中心与汉柏科技于2012年9月14日在天津市大学软件学院举行了一次研讨会。天津大学应用数学中心名誉主任葛墨林院士，主任陈永川院士，常务副主任荣喜民教授，天津大学-汉柏科技应用数学联合实验室副主任黄正海教授，汉柏科技研发总监尚进博士和他的研发团队成员王博、焦杨、王智民、陆洪坚，天津大学金声教授，天津大学王萍教授、庞彦伟教授，北京理工大学赵清教授、刘玉龙博士，南开大学侯庆虎教授、杨立波教授、王星炜博士、郭龙博士等出席了此次研讨会。

研讨会上，陈永川教授首先指出，此次研讨会的目的是让汉柏从事研发的朋友们和天津大学、南开大学、北京理工大学的相关老师们互相认识一下，一方面介绍学校老师所做的工作，一方面了解汉柏的技术需求。陈永川教授还谈到：“天津大学应用数学中心、天津大学-汉柏科技应用数学联合实验室今后会开展面向实际需求的研究工作，希望能把数学方法和数学前沿的研究成果用于解决实际问题，正如葛老师所说地‘既要做好研究，又要解决实际问题，为企业服务’。天津大学-汉柏科技应用数学联合实验室的定位是开展与企业技术需求相关的应用数学方法的研究和运用，使数学在实际问题中发挥作用，同时通过实际问题的需求来促进对数学问题更深入地研究。我们将以自己的核心研究队伍为基础，并将邀请数学界及相关领域的专家组成研究团队，真正为企业解决问题”。

汉柏的研发总监尚进博士提到了应用数学在美国的广泛应用，比如自己以前从事的数据库搜索，过去有一些海量数据库的搜索要五六天才能出结果，运用改进后的算法后，只需要半天甚至一个小时就能出结果，效果非常显著。

汉柏研发团队成员焦杨介绍了他在路由器分类算法问题的研究现状。这一研究问题是由于新技术Openflow的应用而产生的。Openflow是一种新的网络协议，过去的网络是由网线连起来的，是物理网络；Openflow把它抽象成概念层。Openflow的引入使得移动网络在抽象层面就能进行，效率更高，同时大幅度降低了物理机的负载。但这种新技术的应用也带来了新问题，一是抽象后连接数增多了，增大了网络负载，导致能源消耗大；第二，原有的网络结构不适应新的架构。这一问题是汉柏研发团队致力解决的技术难题之一。

尚进博士介绍了汉柏云计算系统的研发现状。服务器虚拟化、网络虚拟化和存储虚拟化，这三个不同但相关的产品集合在一起，组成了汉柏的云计算系统。尚进博士介绍到，汉柏的产品在一些性能上具有领先性，但网络和存储部分我们还需提高。现阶段汉柏云计算系统的客户中，包括了中石化、中国电信、甘肃广电等企业。

汉柏研发团队成员王智民介绍了汉柏在网络安全和信息安全领域的研究现状。在这一方面，王智民总结了汉柏研发团队关注并致力解决的十个问题，包括正则表达式的匹配算法、文件虚拟还原、终端识别、特征库的压缩、并行计算、加密应用协议的准确识别、日志的关联分析、攻击溯源、海量数据存储以及DDoS攻击的行为分析。这些问题都与当前的网络和信息安全现状密切相关，具有很强的实际背景。

对于这些问题，尚进博士补充到：“现有的办法可以基本满足目前的需求，但是效率还不高，无法应对到来的复杂网络及海量数据的挑战。尤其是将来云计算普遍以后，在大型的数据中心里，由于数据量大，负载很高，传统算法就很难满足要求了。随着我国互联网普及率越来越高，原有的很多算法都需要更新。就像协议识别，现在连接服务器的时候大部分用的80，443端口，加密后原有信息遭到破坏，在做信息监管和信息识别的时候就没法看到到底是什么信息。比如在校园里一般都有流量控制，但如果看不到协议，就不能控制。我们可以通过端口控制，但这种办法很片面，所以我们要做到精确控制。比如，对老师的连接不进行流量控制，对学生的连接进行控制，而不是简单地全部控制住。刚才这些问题基本上都是以算法为主的问题。我们可能需要把算法完全更新，因为新的条件导致计算力度更大，我们也需要更精确的控制。”

汉柏研发团队还感到在他们遇到的技术难题中，许多问题的核心和挑战都是数学问题。

陈永川教授认为现在的问题就是要把需要解决的问题数学化，弄清楚核心问题、关键问题到底是什么数学问题，进而提炼出数学问题，并使现有的数学方法发挥作用。尚进博士也表示汉柏将抽调更多的人力来做接口工作，把他们碰到的具体问题抽象成数学问题。

葛墨林院士提到了“将某些问题转化为大矩阵，然后通过只测量很少的元素，即可推算矩阵其它绝大部分的元素”，这样就会大大减少计算量。

汉柏研发团队王博表示，他们遇到的问题计算量很大，需要用数学的方法来减少计算。他们目前承担的项目涉及到通过手机、微博等信息在有限时间内抽象出人和人之间的社会关系，计算量非常大，尽管用了很多台服务器，但性能还不是很满意，目前还没有把这个问题和应用数学联系起来。

汉柏研发团队同时还介绍了他们目前正在做的“人脸识别”项目。该项目通过高清摄像头采集图像信息，是基于视频图像的人脸识别项目；目的是通过人脸和身体识别对嫌疑人进行追踪；项目要求在很短时间内并以很高的识别率识别指定嫌疑人。因此掌握其核心技术并进一步提高识别效率，具有重要意义。尚进博士还提到：人脸识别第一步是对人的特征进行识别，即在服务器上把文件存取下来，然后读取其中的一个片段，采集图片后和数据库进行比对，当视频画面与数据库的样本相符时就报警；第二步是关联识别，比如摄像头拍到某人的车在机场，从而关联到该人的信息，怀疑此人也在附近。

在座的老师和研发人员就人脸识别问题展开了热烈的讨论。葛墨林院士认为主要的思想和趋势就是不能死算，尽量把preknowledge转化成某些参数，以此来简化计算，比如先判断嫌疑人属于哪种人脸类型，就可以大大减少计算量。尚进博士也认为利用preknowledge减少计算应该是个方向；其它专家和老师们也结合自身的科研经验谈到了自己的体会。

天津大学软件学院金声教授结合自身多年从事人脸识别研究的经验，介绍了国际上人脸识别研究的背景、先进理论和实践。金声教授详细介绍了图像和视频检索国际会议的源起和背景，介绍了Photobook（一款图像浏览工具）的发展历程和所能达到的技术水平，Photobook里的icon face后来就用来做人脸检索。开始它叫frame based recognition，就是人脸取一块，把背景全都去掉。后来又做到non-frame based recognition，就是后面可以有各种各样的背景，然后找到人脸进行验证。澳洲入境的一套系统，就是人站在那里，一秒钟就可以完成，因为是验证，所以能做到很快。金声教授还介绍了人脸识别技术的一些实际应用情况，包括他本人设计实现的三维人脸还原系统。

葛墨林院士还介绍了北京理工大学物理学院赵清教授在极弱光探测方面的工作。葛墨林院士举例说到，测量胆固醇结构时，如果使用激光，就会破坏胆固醇的结构，这时就需要用到极弱光去测量，还必须立刻成像，因为时间一长，胆固醇也会发生变化。赵清教授在这里使用了compressed sensing（压缩传感），采样后立刻成像。接下来，赵清教授还将继续研究相关课题。

北京理工大学物理学院刘玉龙介绍了他从事计算机图像视觉相关工作的一些经验。他当时参与项目的主要工作是把模糊图像还原清楚，项目来源的实际背景是交通肇事逃逸问题，比如说，由于夜间光线问题导致摄像头捕捉图像不清晰，或者由于摄像头本身就不是高清设备而导致图像模糊无法辨认。

葛墨林院士还指出：“在美国，做理论的跟做实际的、做计算的凑在一块，充分发挥出理论物理学家的看家本领；而在中国，做理论研究就是写文章，文章一大堆，跟实际基本没什么关系，因为做理论根本不管做计算的，做实际的根本不管外面有什么新的进展，没人搭这个桥。虽然说是协作，基本上就是你算计我、我算计你。其实做理论、做基础的人就是要为做技术的服务。可是中国过去的问题，就是理论探讨至上。这么下去的话，没有人会想办法把理论的进展服务于实际。还有，现在很多评价体系与体制都不是鼓励大家互相团结地去做一件事。在我们中心、永川这点做得很好，那就是家俊校长说地，有一个比较宽松的环境。”

最后，陈永川教授建议尚进博士更深层次地推动汉柏的研发人员与应用数学中心的科研人员开展交流，因为这其实是一个很好的机会。他这么谈到：“当大家相互都不知道对方在做什么的时候，可能机会就来了，如果都很清楚，就不需要我们做什么了。应用数学中心一定要与汉柏科技紧密合作。葛老师刚才说，在科学上，要“减少计算”；在合作中应该“减少算计”。精诚合作，一定有很好的前景。我们真正的作用就是要体现在解决核心问题上，能够用数学方法解决企业的技术问题就是解决问题；或者是我们能够创造出一些不一定是伟大的突破，但至少是一些明显的改进，或者是一些更好的方法。我觉得只要是对实际问题有帮助，都是我们的进展。接下来的工作，就是要先把汉柏的技术问题和实际需求了解清楚。”