时 间：2024年5月9日，周四12：00-15：00
地 点：临江楼A914-915
报告人：崔光明、蒲勇霖、吴金涛、李冉、王友乐、项昊龙
论坛主题：
1. 青年教师学术报告
2. 青椒博士能力提升圆桌论坛
主办单位：南京信息工程大学软件学院
指导单位：
南京信息工程大学科技处
江苏省计算机学会特色化软件人才培养专业委员
日程安排：
论坛报告嘉宾简介：
报告人：蒲勇霖
个人简介：讲师/硕导，服务计算与智能应用团队研究骨干。2021年获新疆大学工学博士学位，师从于炯教授。主要研究领域为边缘计算、服务计算、节能计算、分布式计算等。近三年主持市厅级科研项目1项，在软件学报、通信学报、Software: Practice and Experience等国内外顶级期刊发表高水平学术论文20余篇。
报告摘要：作为物联网领域的主要技术之一，移动边缘计算能够在边缘端为用户提供实时、可靠、安全的服务，是一种新型的计算范式。然而，由于边缘设备计算资源限制、边缘设备自身过高的租赁成本与能耗等问题，导致边缘设备面临数据处理能效过低、边缘设备不节能等技术挑战。因此，本报告主要围绕面向绿色边缘计算的数据管理优化关键技术主题开展，具体包括： 1）从数据处理能效的角度，介绍支持高能效处理的边缘设备数据管理策略，以提高边缘设备资源利用率与数据处理能效；2）从边缘设备节能优化的角度，介绍支持边缘设备数据管理的节能选择策略，以降低边缘设备租赁成本与能耗。
报告人：吴金涛
个人简介：讲师/硕导，中国计算机学会服务计算专委会委员，江苏省先进计算与智能服务工程研究中心成员。2020年8月毕业于安徽大学计算机科学与技术学院，获工学博士学位。主要研究领域为服务计算、边缘计算、农业遥感等。参与国家级、省级科研项目多项，在本领域期刊和会议发表学术论文20余篇。
报告摘要：服务协同通过有效组合分布在边缘和云端的多个服务，实现了智能服务的个性化定制。然而，由于用户需求的多样性、边缘计算资源的有限性、云端环境的动态性等因素，导致服务协同面临服务组合单一、服务质量欠佳、服务链故障频发等技术挑战。本报告将就如何在云边环境下构建灵活、高效、稳定的组合服务问题进行探讨和研究。
报告人：崔光明
个人简介：副教授，龙山学者。2022年获澳大利亚斯威本科技大学博士学位。主要研究领域为服务计算、边缘计算和移动计算。于2021年获国家优秀自费留学生奖学金。近五年，在IEEE TPDS、TMC、TSC等CCF-A推荐期刊上发表高水平论文10余篇，Google 学术引用1300余次（h-index=20, i10-index = 28）。
报告摘要：在边缘计算环境中，应用提供商（如爱奇艺、Bilibili等）能够把热门数据缓存在5G基站，为终端用户提供超低延迟的数据访问服务，同时减少后端网络压力和流量开销。但是，不同于云计算环境的特征给边缘计算带来了全新的挑战，在此次报告中，将侧重介绍“边缘问题边缘解决”的思想在边缘资源管理和数据协同的研究和进展。
报告人：李冉
个人简介：2018年6月获华东师范大学软件工程专业学士学位，2023年6月获华东师范大学软件工程专业博士学位（硕博连读）。研究方向包括形式化方法、高可信计算、形式语义、形式化建模与验证。博士期间参与国家重点研发计划、国家自然科学基金委重点项目及面上项目等多项科研项目。目前，以第一作者在形式化方法国际期刊及会议J. Log. Algebraic Methods Program、Mob. Networks Appl、ICFEM、ICECCS、SETTA等发表论文9篇。
报告摘要：信息物理融合系统（Cyber-Physical Systems, CPS）得到广泛应用的同时，为CPS提供准确可靠的建模与验证方法，是当前CPS发展亟需解决的问题。形式化方法具备严格的数理逻辑基础，是保障软硬件系统安全可信的核心方法之一。因此，采用形式化方法对CPS开展理论与应用两方面的研究。本报告聚焦于一种基于共享变量的CPS建模语言CPSLsc，从理论层面，基于程序统一理论研究其准确无歧义的形式语义。另一方面，从应用的角度出发，基于所提出的形式语义，在相关模型检验工具中开展了CPS的程序转换、程序模拟与形式验证工作。
报告人：王友乐
个人简介：本硕就读于四川大学数学学院，分别于2014年6月获得信息与计算科学专业学士学位，2017年6月获得不确定性处理的数学专业硕士学位。2018年2月至2023年2月于澳大利亚悉尼科技大学完成博士研究工作，研究方向是量子计算。目前为止完成十余篇学术研究论文，部分成果已经发表在Quantum Science and Technology、Science China Information Sciences、Physical Review A、Physical Review Applied、Quantum 等国内外高水平期刊，研究成果也多次被量子计算领域的主流国际会议 Asian Quantum Information Science Conference 接收。此外，2020年6月至2023年4月，在百度量子计算研究所访问。提交发明专利申请共计25项，其中8项获得国家正式授权。
报告摘要：由于量子系统的演化是由指数级大希尔伯特空间中的酉算子描述的，量子计算可以为解决许多问题提供加速。这样的酉算子改变了它们的本征态的相位，使得量子算法从根本上不同于经典算法。本报告将介绍一个量子算法框架---量子相位处理，它可以直接应用任意三角变换到一个酉算子的特征相位。本报告还将介绍一种不需要量子傅里叶变换的量子相位估计算法，并且使用最少的辅助量子比特达到迄今为止最好的性能。此外，还将介绍量子相位处理在哈密顿模拟、纠缠光谱学和量子熵估计中的应用，展示几乎所有情况下的改进或最优性。
报告人：项昊龙
个人简介：本科毕业于山东大学软件工程专业，硕士毕业于南京大学计算机科学与技术系，2024年获澳大利亚麦考瑞大学计算机系博士学位，读博期间获得奥克兰大学全额奖学金和麦考瑞大学全额奖学金。他的研究兴趣包括异常检测、数据挖掘和人工智能。以第一作者在IJCAI、ICDM、CIKM、WWW Journal、IEEE Int Sys等国际会议和期刊上发表多篇论文。
报告摘要：异常检测在网络安全入侵检测、金融风险检测、人体健康监测等领域发挥着越来越重要的作用。当前研究者们已经提出了各种异常检测方法，其中基于隔离森林机制的一类方法因其简单、精准和高效性脱颖而出，例如，iForest经常被用作实际应用部署前的一个异常检测基准。本报告基于隔离森林展开，从相似性哈希的角度出发，阐述了两方面的工作：1、一个基于快速隔离森林的异常检测集成通用框架。2、探索异常检测的最优隔离森林机制。最后，在大量的人造数据集和真实数据集上进行的实验表明：我们的研究工作可以有效而稳健地实现异常检测，并比当前最先进的方法拥有更好的检测性能。
