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。

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