由我院承办的武汉大学第十期青年人才“学术沙龙”成功举行

2019-06-03

“创响中国”武汉大学站第十期青年人才“学术沙龙”活动于531日在计算机学院B405会议室成功举办。沙龙致力于推动人才学术交流,进一步促进学科交叉,营造良好的学术氛围。本期学术沙龙以“大数据处理、分析与安全”为主题,由我院承办,我院王骞教授主持,动力与机械学院赵福云教授、遥感信息工程学院李四维教授、计算机学院陈艳娇教授和我院李晨亮副教授作为特邀嘉宾出席。全校40多名青年人才和学生代表参加了活动。

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我院王骞教授首先以“基于对抗样本的人工智能安全问题分析”为题,向在场师生阐述了对抗样本如何在促进人工智能发展的同时改变安全环境。他提出,攻击者存在环境下的机器学习,而对抗样本则普遍存在于深度学习系统中,世界范围内已针对利用声音、图像等进行人工智能系统反制做出各种尝试。基于此背景,王教授提出了威胁模型,他认为,对抗样本攻击通过向输入加入细微模型造成模型错误输出,而根据攻击对象不同,攻击可分别针对图像、语音和文本等领域。最后,王教授对对抗样本的研究进展与趋势进行了分析与展望,将来的研究趋势将主要集中在提高攻击能力应对防御措施、提升隐蔽性以及提高复杂环境下的物理鲁棒性这三个方面,AI与安全的未来仍是值得我们不断思考与研究的话题。

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(国家网络安全学院王骞教授)

接下来,动力与机械学院赵福云教授分享了题为“数据冷却问题:从数据中心到微型电子器件”的报告,以邮件对数据中心的损耗引出讨论的话题。他首先阐述了IDC发展规模与新年预测与IDC基本结构与热负荷发展趋势。他指出,IDC数据中心要根据不同的制冷需求选择不同的机器等级,典型冷却方式有两种:液冷与风冷。接下来,他详细介绍、区分了两种风冷方式——地板送风、天花板送风的机架内部结构、流场分布图、速度分布图等,并通过多个图表对比分析检验冷却效果、确立机房内部检测标准及检测点位置等。除此之外,他还对比分析了典型数据中心风冷方式的节能潜力地区分布,通过几种反演理论不断优化设计。

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(动力与机械学院赵福云教授)

随后,我院李晨亮副教授以淘宝为例,以“让陌生人说出你的兴趣”为题,提出一个名为PARL的深度模型。他认为,商品评论数据的稀疏性是目前广泛存在的一个问题,而利用其他用户撰写的评论中的信息特性进行评级预测可以更好地了解目标群体的兴趣、有效抽取用户的有效信息。PARL模型就是第一个解决推荐中评审数据稀疏问题的模型,可以插入不同的基于评审的深度推荐系统中进行未来的改进。在阐述过程中,他对PARL模型的目标、实验数据集、绩效评估对比以及鲁棒性分析都进行了具体而详实的介绍。但最后他也提出,该模型仍需进一步细化选择过程,应用机制来注意信息特征,并去辅助更新中特征的影响。

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(国家网络安全学院李晨亮副教授)

计算机学院陈艳姣教授以“无线频道分配中的隐私保护”为题分享了目前的研究成果。她首先提出,传统的频谱分配方法是刚性的,而频谱拍卖正是一种提高频谱利用率的有效途径。频谱拍卖中真实的投标信息直接反映了投标人的隐私,若隐私泄露会造成经济损失。目前针对不同的拍卖模式有不同的拍卖机制,但都存在着不足。为了更具说服力,陈教授运用表格将现有的频谱拍卖机制进行对比,据此设计出隐私保护完整、实用性强的频谱拍卖机制,并详细介绍了该模型并阐述了具体设计细节及步骤:PS-TAHES(抑制频谱的双向拍卖模型)、ARMOR(组合拍卖)、SAFE(安全平台)。针对不同的隐私和公平挑战,她最后还提出了参与激励机制、公平交易协议两项解决措施。

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(计算机学院陈艳姣教授)

最后,遥感信息工程学院李四维教授向大家分享了以“大气气熔胶、云的遥感观测”为题的报告。他首先介绍了气熔胶、云对环境、气候以及地面信息遥感的重要性。紧接着,对于如何进行气熔胶、云的观测,李教授重点提出了基于辐射(光伏)的两种观测方法:一是氧A反演云垂直结构方法;二是地基、空基气溶胶遥感方法,并通过对数据的分析,对两种方法的优缺点、计算方法及其模型、反演过程进行了介绍。最后,他提出了大气校正,现有模型中薄云辐射计算误差大,地基、空基、模型多源融合,改进辐射模型中云、气溶胶计算方案,如此将薄云、气溶胶条件下地表绝对辐射高光反演误差从20%降到2%

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(遥感信息工程学院李四维教授)

至此,本期学术沙龙活动圆满结束。在场师生在嘉宾老师真诚的分享及热烈的讨论中受益匪浅,在促进学术交流及交叉学科发展的同时,同学们对于大数据也有了更深一步的认识和理解。