2023年12月16日，長沙理工大學(xué)計算機與通信工程學(xué)院承辦了IEEE第9屆系統(tǒng)與信息學(xué)國際會議ICSAI2023。本次會議采用了創(chuàng)新的線上與線下混合模式，不僅在現(xiàn)場聚集了眾多學(xué)術(shù)研究者，更通過網(wǎng)絡(luò)將會議的精彩實時傳遞給了全球各地?zé)o法親臨的同行。在本次以前沿信息系統(tǒng)技術(shù)為核心議題的國際盛會中，榮幸邀請到了全球知名的專家學(xué)者，如阿德萊德大學(xué)的Peng Shi教授，長沙理工大學(xué)的張錦教授和國防科技大學(xué)的劉新旺教授。他們不僅在現(xiàn)場作了精彩絕倫的主旨學(xué)術(shù)報告，而且通過網(wǎng)絡(luò)平臺與在線觀眾進行了深入交流，極大地豐富了會議內(nèi)容。

首先，Peng Shi教授帶來了一場深入淺出的演講，分享了他在機器人技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的研究成果和行業(yè)見解。Peng Shi教授的報告主題集中在如何保障先進機器人系統(tǒng)免遭網(wǎng)絡(luò)安全威脅。他深刻闡釋了在機器人領(lǐng)域中，網(wǎng)絡(luò)安全不僅僅局限于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)保護，更為關(guān)鍵的是維護機器人系統(tǒng)的完整性與可靠性。隨著機器人在制造、醫(yī)療、物流等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，它們成為網(wǎng)絡(luò)攻擊者的新目標(biāo)，這樣的攻擊不僅可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄漏，還可能引起物理傷害。

在演講中，Peng Shi教授細致地分析了機器人系統(tǒng)的多個組成部分，包括硬件設(shè)備、傳感器和控制系統(tǒng)，并解釋了每一部分如何成為潛在的安全脆點。他提供了一系列創(chuàng)新的策略，用于增強系統(tǒng)的安全體系結(jié)構(gòu)，確保機器人的各個環(huán)節(jié)——從感知、分析到執(zhí)行指令——都能在一個高度安全加固的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中運作。此外，Peng Shi教授亦展示了一些前沿的研究案例，包括他的團隊如何運用復(fù)雜的加密技術(shù)保護機器人系統(tǒng)不被非法操縱，以及他們?nèi)绾卧O(shè)計出新穎的偵測算法來識別并防范對機器人系統(tǒng)的惡意軟件攻擊。

在報告末尾，Peng Shi教授不僅分享了其團隊的顯著成就和未來的研究路線圖，也對現(xiàn)場聽眾發(fā)出了一個強烈的號召——在這個網(wǎng)絡(luò)與物理世界交匯更緊密的未來，全社會都應(yīng)當(dāng)共同努力，提高對機器人系統(tǒng)安全的認(rèn)識與防護措施，以保護人類免受網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險的傷害。通過清晰的邏輯、豐富的案例以及對未來方向的明確指引，Peng Shi教授的報告為在場的專業(yè)人士開闊了視野，強調(diào)了跨學(xué)科合作在對抗網(wǎng)絡(luò)安全威脅、保護關(guān)鍵技術(shù)資產(chǎn)方面的重要性。

其次，在本次ICSAI2023前沿會議上，張錦教授作了題為“腦科學(xué)與計算機技術(shù)融合”的精彩報告，向與會者展示了多項跨學(xué)科研究的最新成果。在呈現(xiàn)高度專業(yè)知識的同時，張教授依然保持了講解的通俗易懂，使得每一位聽眾都能對這一領(lǐng)域的復(fù)雜性有著直觀的認(rèn)識。

報告中，張教授詳細闡述了腦機接口技術(shù)的最新發(fā)展，展示了如何通過科技手段捕捉和解碼大腦信號，將人腦的思維轉(zhuǎn)化為控制外部設(shè)備的指令。此外，他還向大家介紹了嗅覺感知技術(shù)在現(xiàn)代科學(xué)中的突破，如何借助計算機技術(shù)模擬和處理嗅覺信息，因其直接涉及人工智能領(lǐng)域中的感知和認(rèn)知問題，這段內(nèi)容特別引發(fā)了現(xiàn)場聽眾的極大興趣。張教授深刻指出，將腦科學(xué)的最新研究與人工智能、機器學(xué)習(xí)等前沿技術(shù)緊密結(jié)合，不僅僅為我們提供了解碼大腦運作機制的一把鑰匙，更開辟了一片新的研究藍海。這種跨學(xué)科的交匯，為我們揭示了大腦信息處理的深層原理，并以此推動了與健康、教育、工業(yè)等多方面應(yīng)用的深度融合。

在報告的后半部分，張教授通過一系列案例研究，展現(xiàn)了融合腦科學(xué)與計算機技術(shù)的研究是如何在實踐中取得顯著成效，并對未來的發(fā)展前景進行了前瞻性分析。他認(rèn)為，這種跨學(xué)科研究的連貫性將導(dǎo)致科技創(chuàng)新的突破，未來將可能出現(xiàn)更多直接由大腦控制的智慧設(shè)備，改善人類生活的品質(zhì)。張錦教授對聽眾提出了富有啟迪性的見解與展望，點燃了大家對科學(xué)探索的熱情。他強調(diào)，科研人員應(yīng)持續(xù)推進腦科學(xué)與計算機技術(shù)的融合發(fā)展，不斷探明大腦的奧秘，以科技進步促進社會的整體福祉。

張教授的鞭辟入里和深入淺出的報告，為在場的各位專家學(xué)者提供了極富洞見的視角，體現(xiàn)了創(chuàng)新科技在促進人類發(fā)展中的無限潛力與價值。

最后，劉新旺教授感到非常榮幸地在本次學(xué)術(shù)報告中，為在座學(xué)者們分享了其團隊在人工智能、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的最新研究進展。報告伊始，劉教授簡潔明了地闡述了機器學(xué)習(xí)的核心地位，指出這一領(lǐng)域通過數(shù)據(jù)與算法的深度結(jié)合，實現(xiàn)了對人類學(xué)習(xí)模式的模仿并不斷提高自適應(yīng)的精度，這也為他此次報告的主題——新興的魯棒多核聚類算法——奠定了理論基礎(chǔ)。

隨后劉教授用富有啟發(fā)性的語言向在場的聽眾詳細講解了機器學(xué)習(xí)中的聚類方法。他指出，聚類算法的作用在于將數(shù)據(jù)集中的樣本分門別類，以發(fā)掘彼此間的相似性。他著重介紹了多核k-means（MKKM）算法，一種聚類的經(jīng)典算法，并深入解析了其算法設(shè)計和邏輯推演過程。在此基礎(chǔ)上，劉新旺教授和其研究團隊提出了一系列原創(chuàng)性的改進算法，包括Simple MKKM、localized SimpleMKKM、以及無需超參數(shù)優(yōu)化的localized SimpleMKKM，他們不僅分享了這些算法的優(yōu)勢，還詳盡地展示了實驗數(shù)據(jù)及其分析。

在會議的精彩收官環(huán)節(jié)，劉教授用他的報告作為終章，總結(jié)了一系列令人矚目的研究成果，并對未來的研究方向進行了深遠的展望。他激勵在座的代表們積極與他的團隊協(xié)作，為共同推進該學(xué)科領(lǐng)域作出更多貢獻。與此同時，劉教授還抱有一個愿景：期待每位參會學(xué)者都能從此次會議獲得新的啟迪，并將這些見解與自己的專業(yè)領(lǐng)域緊密結(jié)合，一同致力于機器學(xué)習(xí)的最前沿研究。

在會議的各個專題分會場內(nèi)，參會學(xué)者們熱情分享了他們最新的研究成果，引發(fā)了激烈的學(xué)術(shù)探討。特別值得一提的是，香港中文大學(xué)的謝迪宏博士帶來了一篇以《Reliability prediction of power communication network based on node importance》為題的研究報告，詳盡地闡述了電力通信網(wǎng)絡(luò)的可靠性預(yù)測及關(guān)鍵節(jié)點的重要性分析。同時，國防科技大學(xué)的袁健波博士也提供了一場引人入勝的講演，題為《Adaptive Opinion Control Based on Two-stage Community Detection》，他的報告在智能算法設(shè)計與輿論控制策略方面提供了新穎的視角。會議議程緊湊但內(nèi)容豐富，為與會學(xué)者提供了一個充滿啟發(fā)與翱翔思考的學(xué)術(shù)平臺。

本次IEEE第9屆系統(tǒng)與信息學(xué)國際會議在專業(yè)組織和精心籌備下圓滿結(jié)束。會中展現(xiàn)了多樣化的學(xué)術(shù)觀點和研究成果，匯集了多樣的學(xué)術(shù)視角和研究進展，各位參會者的深入交流和分享增加了知識的互通，為未來的研究合作搭建了橋梁，也為推動領(lǐng)域內(nèi)的學(xué)術(shù)進步和合作發(fā)展提供了堅實的基礎(chǔ)。

圖文：羅陽鑫

審核：伍勝

終審：何施茗