報告題目一：由非線性脈沖神經P系統啟發的深度學習模型與應用

報告人：彭宏 教授

報告時間：2024年11月20日下午14:00

報告地點：6A520

主辦單位：計算機與軟件工程學院

歡迎全校師生參加！

報告人簡介：

彭宏，博士，教授，長期致力于生物計算（膜計算和神經計算等）、人工智能、圖像處理和自然語言處理領域的教學和研究，獲四川省有突出貢獻的優秀專家、省屬高校科研創新團隊“生物計算與應用”負責人。發表論文200余篇（包括SCI收錄150篇，ESI(1%)多篇)。獲四川省自然科學獎二等獎1項，四川省教學成果獎1項，授權發明專利十余項。主持或主研國家自然基金、國家重點研發計劃、教育部春暉計劃、省科技支撐計劃、國際合作項目等十余項。

報告內容：

非線性脈沖神經P系統是一種新穎的神經類型的計算模型，是膜計算與神經網絡的一個交叉領域，屬于第三代神經網絡類型之一。該報告將涉及脈沖神經P系統和非線性脈沖神經P系統的基本概念，以及由此啟發的多種深度學習模型，包括卷積模型和循環模型。同時，也涉及這些模型在時間序列分析、圖像處理和自然語言處理的應用。

報告題目二：面向數據共享的匿名認證和匿名簽密研究

報告人：王艷平

報告時間：2024年11月20日下午14:00

報告地點：6A520

主辦單位：計算機與軟件工程學院

歡迎全校師生參加！

報告人簡介：

王艷平，講師，工學博士，畢業于電子科技大學網絡空間安全研究院。研究領域為匿名認證、安全數據共享等。在TII、TVT、IoTJ、Globecom等國家學術期刊、會議上發表學術論文10余篇，授權國家專利多項。參加國家自然科學基金、國家重點研發等項目。

報告內容：

隨著大數據和云計算的發展，數據共享已成為信息技術領域的重要趨勢。然而，在這一過程中，用戶隱私保護和數據安全問題日益突出。因此，本報告聚焦于面向數據共享的匿名認證和匿名簽密技術，探討它們在確保數據共享安全性和保護用戶隱私方面的應用。報告將介紹如何在不暴露用戶身份的情況下驗證用戶的合法性，同時討論當前匿名認證和簽密技術面臨的挑戰，如身份易偽造和用戶撤銷困難等問題，并提出相應的解決方案。通過結合具體案例，報告將展示這些技術在醫療和智能交通系統等領域的實際應用效果。此外，報告還將展望未來匿名認證和簽密技術的發展方向，強調其在推動安全的數據共享和保護用戶隱私中的關鍵作用。

報告題目三：強化學習技術在通信資源管理中的應用

報告人：周世陽

報告時間：2024年11月20日下午14:00

報告地點：6A520

主辦單位：計算機與軟件工程學院

歡迎全校師生參加！

報告人簡介：

周世陽，2022年博士畢業于電子科技大學通信與信息系統專業，曾就職于中國電子科技集團第十研究所、華為技術有限公司，于2024年6月加入西華大學計算機與軟件工程學院。研究內容包括信號檢測與估計、調制編碼技術、人工智能、通信資源管理等。在國內外學術期刊和會議上以第一作者發表論文10篇，申請專利5項。

報告內容：

資源管理是無人機通信系統中的一項關鍵技術，傳統的無線資源管理技術根據精確的環境狀態信息推導策略，不僅難以實現，而且計算復雜度高，還無法根據環境的變化改變策略。與此同時，隨著人工智能技術的發展，無人機的資源管理向著自主化、智能化的方向邁進。尤其是強化學習技術的發展，作為機器學習的一項重要技術，可以通過與環境交互來訓練，探索環境并從錯誤中學習來找到最佳策略，已經在規劃和控制領域展現出了巨大的潛力。因此，將強化學習技術應用到無人機通信資源管理中，具有很高的研究價值和廣闊的應用前景。