題目一：粒度模糊規則模型：設計與評估
内容簡介：近年來，衆多機器學習算法能夠利用海量數據的内在表征來構建世界模型，引起了數據驅動的人工智能技術開發應用的潮流。粒計算是一種模拟人類層次模糊認知方式的智能方法，能夠通過把複雜問題抽象、劃分并轉化為若幹較高層次的語義化描述形式，從而更好的分析和解決問題。在此框架下構建的智能系統，無論是某一條獨立的規則還是模型的整體結構，都體現出以人為中心的設計思想。本次報告将簡介構建這一類的人工智能系統能夠充分模拟和表現人類突出的理性推理能力，通過局部可解釋性，即在單個樣本上的推斷與學習的可理解，從而實現整個學習算法的全局可解釋。
報告人：國防科技大學 胡星辰 講師
報告人簡介：2017年獲得加拿大阿爾伯塔大學（University of Alberta）博士學位，開展了粒計算、模糊系統、神經網絡、群體優化等智能系統和數據挖掘方面的研究。研究成果以第一作者或通訊作者身份在IEEE Transactions on Fuzzy Systems、Fuzzy Sets and Systems、Pattern Recognition等國際知名權威期刊和IEEE International Conference on Fuzzy Systems國際會議發表論文12篇。完成或正在參與多項與粒計算或智能系統構建等相關的項目課題，包括國家自然科學基金面上項目、中央軍委科學技術委員會創新特區項目、國家重大工程項目、國防預研項目等8項。
題目二：基于圖割算法的無線協同頻譜感知
内容簡介：認知無線電網絡通過機會式地接入主用戶頻譜能夠很好地解決當前的頻譜稀缺性問題。聯合無線頻譜通過無線用戶之間的協作，可以有效提供頻譜檢測的可靠性。但是在大尺寸空間分布中的認知無線電網絡中，不同的感知用戶觀測到的頻譜狀态可能不完全相同，而是存在複雜的關聯關系。基于概率圖模型，本報告研究頻譜異構場景下的聯合無線頻譜感知問題，并且通過圖割方法算法實現了低複雜度的狀态決策算法。
報告人：國防科技大學 吳克宇 講師
報告人簡介：2014年9月畢業于國防科技大學電子科學與工程學院，獲工學碩士學位；2018年9月畢業于加拿大阿爾伯塔大學電工與計算機學院，獲哲學博士學位。吳博士于2018年12月在國防科技大學留校工作，他的研究方向主要是機器學習、最優決策理論及其在信息系統中的應用。他以第一作者/通訊作者在頂級國際期刊和會議發表7篇學術論文。
題目三：Coded Caching under Arbitrary Popularity Distributions
内容簡介：Caching plays an important role in reducing the backbone traffic when serving high-volume multimedia content. Recently, a new class of coded caching schemes have received significant interest because they can exploit coded multi-cast opportunities to further reduce backbone traffic. Without considering file popularity, prior works have characterized the fundamental performance limits of coded caching through a deterministic worst-case analysis. However, when heterogeneous file popularity is taken into account, there remain open questions regarding the fundamental limits of coded caching performance. In this work, for an arbitrary popularity distribution, we first derive a new information-theoretical lower bound on the expected transmission rate of any coded caching schemes. We then show that a simple coded-caching scheme attains an expected transmission rate that is at most a constant factor away from the lower bound. Unlike other existing studies, the constant factor that we derived is independent of the popularity distribution.
報告人：中山大學 張金鋇 副教授
報告人簡介：2016年3月在上海交通大學獲得博士學位，之後在香港中文大學計算機系從事博士後研究，2018年8月至今在中山大學任職副教授。其研究主要集中于未來網絡通信存儲一體化和物理層安全保障領域，是當前通信網絡的前沿領域,研究成果發表在TIT，TON等權威期刊和ITA, Mobihoc, ISIT等權威會議上，獲得首屆通信學會優秀博士論文獎（2016）和ACM Mobihoc 2018最佳論文候選。
時 間：2019年11月29日（周五）下午3：00始
地 點：南海樓124室
熱烈歡迎廣大師生參加!
網絡空間安全學院
2019年11月27日