2023年澳门太阳集团9728网站

信息技術研究生論壇（二十二）

場次一、

時間：2023年11月27日（星期一）14:30-17:30

地點：澳门太阳集团9728网站807B教室

報告題目一：基于“安全牆”的喚醒交互研究

報告人：蘇建春

報告簡介：安全牆是VR人機交互中的安全保障，保障用戶在VR世界裡可以安全的進行遊戲。本項目基于安全牆進行交互拓展，在牆上實現喚醒主菜單交互功能給用戶添加喚醒的交互方式，并探讨喚醒交互的優越性和不足。現階段虛拟現實的交互基本基于手勢識别、觸碰參考點等。牆的喚醒交互豐富了現有交互手段、提供更大的交互界面和擴展空間。報告提出基于“安全牆”的喚醒交互設計 ，并探讨目前階段的牆更多潛在應用。

報告題目二：Dynamic safety wall-虛拟現實與物理環境空間沖突

報告人：覃浩钊

報告簡介：Dynamic safety wall是基于虛拟現實頭盔的基礎設定安全牆。我們對安全牆進行了新的設計，使其能夠根據虛拟現實與物理環境空間沖突和VR用戶與旁觀者的交互需求進行動态變化，以提高VR用戶使用體驗，增強其安全感。Dynamic safety wall設計理念是在平衡沉浸式VR體驗和現實感知。

報告題目三：基于視頻的遠程學習系統

報告人：覃業暢

報告簡介：通過視頻能幫助我們遠程學習其他用戶創建的知識，但不同的視頻參數和播放形式可能會對用戶的學習效果和認知負擔造成影響。我們可以通過改進視頻的參數和形式幫助用戶學習。

報告題目四：通過元學習神經網絡進行類人系統泛化

報告人：郝興家

報告簡介：使用組合性元學習 （MLC） 方法，通過動态組合任務流指導模型訓練。使用指令學習範式進行了人類行為實驗，從而對人類和機器進行比較。在考慮了七種不同的模型後，發現與完全系統但剛性的概率符号模型，以及完全靈活但非系統的神經網絡相比，隻有MLC實現了類人泛化所需的系統性和靈活性。MLC 還在幾個系統的泛化基準中提升了機器學習系統的組合技能。

報告題目五：VR中的觸覺反饋的應用與研究

報告人：蘇钊

報告簡介：VR技術的快速發展使得VR的應用越來越普遍，然而VR中的觸覺反饋的缺失限制了VR技術的發展，同時破壞了VR中的沉浸式體驗。在VR中的觸覺反饋有着大量的研究與應用，可以分為軟件實現與硬件實現。報告旨在介紹目前主流與前沿的VR觸覺反饋的技術實現，分析各種實現技術的優劣。

場次二、

時間：2023年11月27日（星期一）9:30-10:30

地點：國際學院218教室

報告題目一：基于多目标優化方法的多化療藥物調度

報告人：梁茜

報告簡介：化療是癌症治療的主要方法之一，通過藥物殺傷快速分裂的細胞來抑制癌症，但由于無法區分正常細胞和癌細胞，化療還會傷害其他在正常情況下快速分裂的細胞，從而産生副作用。因此，癌症的治療目标不僅僅在于消滅癌變細胞，還要保持患者身體的正常生理狀态。尋找最佳的化療方案是一個複雜的多參數問題，因為不同類型癌症、患者的可變性和疾病的特定狀态都将影響方案的制定，而臨床實驗是一個昂貴且耗時的過程。因此，基于多目标優化方法以及模拟腫瘤生長的數學模型、受藥代動力學和藥效學約束的模拟給藥計劃開展研究，有助于幫助腫瘤學家制定具體的治療計劃。

場次三、

時間：2023年11月27日（星期一）15:00-17:00

地點：澳门太阳集团9728网站601教室

報告題目一：基于異質投資的公共物品博弈動力學研究

報告人：鄒寬

報告簡介：合作行為在人類社會中是普遍存在的，但如何理解合作在複雜關系中的湧現和演化仍是世紀科學之問，而演化博弈動力學為描述個體間複雜關系的變化提供了理論框架。在經典的公共物品博弈模型中，假設每個合作者進行相同的投資，但這與現實中合作者依據自身意願來分配投資相違背。基于此，考慮合作者的投資由其在上輪博弈中所獲得的收益占比來決定，并通過增大或縮小異質參數來調節整個系統的投資異質程度。結果表明，往高收益群組進行更多地投資可以有效促進合作，而往低收益群組進行更多地投資則顯現相反的結果，并且存在一個異質參數最不利于合作傳播。

報告題目二：基于強化學習的公共物品博弈動力學研究

報告人：鄒寬

報告簡介：以往基于公共物品博弈的研究都假定個體之間采用直接模仿鄰居策略的方式來更新自身策略，而不考慮個體在多輪博弈中所獲得的個人經驗和環境影響。基于此，考慮使用強化學習中的Q-learning算法作為策略的更新規則。在計算博弈的獎勵時，同時考慮個體在博弈中所獲得的收益以及個體自身的聲譽，通過聲譽來反饋周圍環境對個體決策的影響。結果表明，強化學習可以讓個體更好地根據自身收益和所處環境來選擇相應的策略，并且促進了合作行為的演化。

報告題目三：基于社會學習者影響的觀點決策動力學模型研究

報告人：吳洪帥

報告簡介：社交系統中總是存在傾向于學習大多數人的決策的社會學習者個體，這些個體的存在是否會對系統的觀點決策造成不利影響？由于在社會學習者影響下的觀點決策結果是受認知和社會因素的複雜交互影響産生的，因此很少有學者在以往的工作對這些因素一起研究，從而對社會學習者在社交系統中的利弊得到了不一樣的結論。本研究建立了數學模型來研究這些社會因素，并預測了社會學習者占比下的觀點占優的臨界阈值。當社會學習者占比大于該阈值時，無論觀點的價值如何，都可能演化成個體更願意選擇的觀點。本研究有助于研究顯示社會中大型群體的決策，如民主選舉和會議議案的決策中。該框架也便于引入新的機制，以擴展到更多的動力學研究中。

報告題目四：基于從衆機制下的多元觀點決策動力學模型研究

報告人：吳洪帥

報告簡介：具有從衆機制的社會學習者在多元觀點決策中的影響在以往的研究中鮮有考慮。這促使建立一個具有普适性的、不止于二元決策的動力學模型去刻畫社交系統中因從衆機制而産生的決策結果。該模型引入了由從衆性函數推廣得到多元決策下的從衆影響力，并進行了模拟演化和數學解析證明。結果表明，在多元觀點決策中，社會學習者阈值可能存在多個，它由決策的數目及其價值的高低決定。此外，研究中還發現，個體最初支持的決策占比對穩态時的決策占優情況也具有影響。

報告題目五：合作與同步在具有交互成本的網絡中共同演化

報告人：徐豪傑

報告簡介：盡管有大量關于同步的研究，但交互對相關個體承擔成本的假設很少被考慮。相反，引入昂貴的交互成為了一種新的模式，在這種情況下，個體可以決定合作并支付成本，以便與其他人同步。另一方面，個體也可以決定免費搭便車，而不承擔任何費用，等待他人同步到他的狀态。因此，同步化的出現可以被視為一個演化博弈的結果，在這個演化過程中，個體根據他們在過去積累的收益-成本比來決定自己的行為。報告研究了Kuramoto模型的網絡種群中合作和同步的出現，并報告了拓撲結構是如何促進合作的持續。此外還展示了不同類别的拓撲結構如何在微觀和宏觀層面上不同地促進同步。

報告題目六：合作與同步共演化動力學中的爆炸性轉變

報告人：徐豪傑

報告簡介：雪堆博弈框架下合作的出現和維持已被進行了大量的研究，但适應性合作成本的假設很少被考慮。在這項工作中，我們将Kuramoto模型納入到雪堆遊戲的構建中，每個振子作為一個遊戲參與者與其鄰居相互作用。個體的策略不僅用于計算收益，還可以決定它們是否與他人同步。同時，我們利用同步水平來表征個體之間的協調程度，這與合作的成本有關。在這裡，我們已經報告了在随機網絡上的合作和同步中的爆炸性過渡的證據。此外，我們還研究了耦合強度、靈敏度強度、頻率分布和平均度對協同性和同步性的影響，并提供了一系列的理論分析。我們的研究闡明了該模型中同步與合作的耦合動力學，推進了對雪堆博弈中特殊合作機制的理解。

報告題目七：群體互動調節社會習俗中的臨界質量動力學

報告人：龔璐璐

報告簡介：少數人如何才能夠推翻社會習俗？臨界質量動力學中提到，當一個忠誠固執的少數群體達到臨界規模時，一連串的行為變化就會發生，從而颠覆表面上穩定的社會規範。從實驗結果得知。大小不同的少數群體，包括極小的少數群體，都能将一個系統推向臨界點。我們将群體互動作為現實主義的關鍵元素引入社會習俗模型中探索場景的多樣性。我們發現，如果個人改變觀點的傾向有限，那麼觸發行為改變所需的臨界質量可能非常小。此外，少數人推翻現有規範的能力以一種複雜的方式取決于群體的規模。我們的研究結果調和了在以前的調查中發現的不同大小的臨界質量，并揭示了群體在這一過程中的關鍵作用。這進一步突出了高階網絡這一新興領域的重要性，超越了兩兩交互。

報告題目八：對立情緒促進少數群體觀點傳播

報告人：龔璐璐

報告簡介：社會中的決策通常是由初始占據優勢的人群所決定，研究少數群體在達到怎樣的條件才能夠推翻社會習俗是有着重要的社會意義。本工作基于命名博弈，在原來僅在博弈小組僅對傳播觀點進行達成一緻或吸收觀點的基礎上，加入反方觀點的對立情緒，其傳播作用與前面一緻，以上用來模拟選舉中人群内具有煽動性的反方成員。實驗結果得出相比于隻有正向傳播阈值的加入，對立情緒的影響是有利于少數觀點的傳播，并且反向傳播阈值也在适中值促進少數個體推翻全社會達到觀點一緻。此外還研究考慮固執少數個體的比例、正向傳播阈值對少數個體傳播的影響。此實驗對臨界質量動力學的研究提供了不同的角度探析。

場次四、

時間：2023年11月28日（星期二）16：30-18：30

地點：澳门太阳集团9728网站509教室

報告題目一：星地激光通信關鍵技術調研

報告人：劉世淳

報告簡介：星地激光通信能夠提供高于微波通信2個數量級以上的通信容量，有希望解決當前星地饋電鍊路的容量瓶頸問題。然而，由于受到大氣信道波動、衛星發射機載荷、地面接收機等多方面影響和限制，星地激光通信的實際通信容量和可用性還不夠理想。本課題希望通過建模和定量計算理清實際限制星地激光通信容量的影響因素，具體包括：星地激光通信國内外發展現狀，包括典型計劃/項目、标準、關鍵指标等等；星地激光通信核心技術，包括光收發、捕獲跟蹤、波前畸變校正、光束整形和光纖耦合等。

報告題目二：基于FPGA的衛星通信CCSDS 131.2-B-1發射機設計

報告人：溫锴

報告簡介：衛星通信是一個成熟的研究領域，過去十年的主要創新是使用多載波調制和更穩健的信道編碼技術。然而，近年來，由于發射機和接收機的信号處理能力的增加，已經開始為這些通信開發新的高級信号處理。盡管信号處理能力正在增加，但它們仍然受到很大的限制，因為這些技術需要在真實的硬件中實現，從而使得複雜性成為至關重要的問題。因此，本文提出了一種在現場可編程門陣列（FPGA）上設計和實現具有自适應編碼和調制的發射機。主要的動機來自于标準CCSDS 131.2-B-1，該标準推薦了這樣一種迄今為止尚未在真實的系統中實現的新型發射機。該系統由MATLAB建模，目的是在部件之間遵循AXI-stream協議的VHDL中編程。在VIVADO中獲得了行為仿真結果，并與MATLAB進行了比較，以進行驗證。發射機邏輯電路在FPGA Zynq Ultrascale RFSoC ZU28DR中進行了綜合，顯示出低資源消耗和正确的功能，使我們得出結論，在衛星通信中部署最先進的硬件中的新通信系統是合理的。

報告題目三：寬帶直接調制型激光器

報告人：唐瑞雲

報告簡介：針對直接調制型激光器輸出光功率低、帶寬小等技術問題，提出了一種寬帶直接調制型激光器的設計方法，給出了直接調制型激光器設計原理、内部結構，通過 Zemax 光學仿真軟件，對比分析了準直透鏡和聚焦透鏡對光路耦合效率的影響，并對光學元件的位置容差進行了比較分析。直接調制型激光器的設計難點是激光器芯片與輸出光纖的高效耦合，以及寬頻帶光芯片的阻抗匹配設計，解決光路高效耦合主要通過光學仿真，分析光路中透鏡微位移對光路的影響，從而盡可能提高光路的耦合效率，而對于寬帶阻抗匹配則是通過電路仿真，尋找合适參數，使得回波損耗盡可能小，達到阻抗匹配的目的，從而減小寬帶微波信号的傳輸損耗。

報告題目四：調研現有影響星地激光通信信道的雲雨霧、湍流定義和建模方法

報告人：王漢

報告簡介：本次報告主要調研了現有星地激光通信信道中，雲雨霧、湍流的定義和建模方法。雲雨霧等氣象條件對星地激光通信信道的影響主要表現在衰減、散射和折射等方面。這些影響會導緻信号強度波動、傳輸速率降低以及通信質量下降。大氣揣流主要是導緻大氣對光束的折射率随着傳輸路徑改變并且大氣湍流變化随時間、空間和波長而變化。目前，國内外研究者已針對雲雨霧和湍流的影響開展了一系列研究。研究方法主要包括理論分析、數值模拟和實驗驗證等。然而，由于大氣條件的複雜性，現有建模方法仍存在一定局限性。未來研究需進一步優化模型結構，提高預測精度，并探索更有效的抗幹擾技術，以提高星地激光通信的穩定性和可靠性。

場次五、

時間：2023年12月3日（星期日）15:00-17:00

地點：澳门太阳集团9728网站601教室

報告題目一：基于置信度下多視角的骨腫瘤X片分類

報告人：黃元祥

報告簡介：骨腫瘤高發于青少年，是緻死青少年的一大癌症之一這項研究旨在解決骨腫瘤X片分類領域中存在的挑戰，通過引入置信度下的多視角方法，提高分類準确性和魯棒性。傳統的骨腫瘤X片分類方法通常僅考慮單一視角的影像信息，而我們的研究則通過融合來自多個視角的信息，建立更全面的特征表示。與此同時，引入置信度評估機制有助于減輕不确定性，提高系統對于診斷結果的可信度。

我們的研究框架不僅注重分類準确性，更關注在實際醫學應用中的可解釋性和臨床可操作性。通過充分利用多視角信息，我們期望能夠更精确地區分骨腫瘤的類型，并提供醫生更全面的診斷依據。這項研究不僅對于改善骨腫瘤X片分類算法具有重要意義，也為醫學影像領域的深度學習方法提供了一個創新的視角。我們相信，通過本研究的深入探索，将為骨腫瘤的早期診斷和治療提供更加可靠的支持。

報告題目二：基于細粒度知識蒸餾的零樣本學習方法

報告人：韋柏全

報告簡介：近幾年來，深度學習快速發展，并在人工智能的各個領域取得了卓越有效的成果，這些成果大部分都是以監督學習為基礎實現的。監督學習利用提前标注好的大量數據，讓深度學習模型利用标注好的數據對目标任務進行拟合，從而達到可以解決目标任務的效果。但在這一系列步驟中，對于海量數據的标注是十分耗時耗力的一個步驟，數據多且雜，而且隻能依靠人工手動标注，不僅消耗大量時間和人力，而且标注時還可能會因為标注人員長時間工作而造成标注失誤從而産生标注誤差。此外，面對某些稀有類别的數據，獲取其大量的數據可能較為困難，這就使得模型對該類的拟合效果不好，識别正确率低。而零樣本學習技術可以利用對已知的标注數據的訓練，實現對該圖片中所擁有的特征進行提取的功能，進而對擁有已知相似特征的未知類别的未标注數據，就可以利用零樣本學習模型進行特征提取，從而達到既不需要對該類别圖片進行人工标注，也不需要對該未知類别的圖片進行訓練，就可以對該類别進行特征提取和類别預測的效果。本文是關于對零樣本學習模型構建的研究，零樣本學習的重點在于對特征的提取效果，特征提取的效果決定了零樣本學習對未知類别特征提取的效果。所以本文專注于将Vision Transformer與零樣本學習進行有效的結合，研究利用Vision Transformer技術來實現對圖像特征的有效提取。通過實驗表明，将Vision Transformer與零樣本學習相結合可以取得較為優秀的效果。零樣本學習效果的提升，一方面加快了模型擺脫對大規模的人工标注數據的進度，另一方面也給模型提供了一種新的可行的訓練方法。

報告題目三：基于深度學習的醫學圖像配準不确定性研究

報告人：王一銘

報告簡介：不确定性是衡量手術風險的重要指标，在臨床應用中有着重要意義。醫學圖像配準是醫學影像分析中的一個基礎任務，更是需要進行不确定性的評估。然而，目前醫學圖像配準的不确定性仍然有待發掘。深度學習本身的“黑盒”特性更給不确定性的估計帶來困難。本報告将介紹基于深度學習的醫學圖像配準的基本觀念和方法，讨論醫學圖像配準不确定性的種類以及這些不确定性的量化方法，并且進一步探讨對于醫學圖像配準不确定性的處理方法，以提升配準結果的可靠性與準确性。

報告題目四：不完整多視圖數據補全的不确定性量化

報告人：韋吳傑

報告簡介：随着數據的多樣化和複雜化，不完整多視圖數據在實際應用中越來越普遍。不完整多視圖數據是指由多個視圖組成的數據集，其中部分視圖或部分樣本缺失。這種數據的分析和挖掘面臨着兩個主要的挑戰：一是如何從不完整的數據中恢複出完整的數據，二是如何量化數據補全的不确定性。本次報告将介紹一種基于主觀邏輯和證據理論的多視圖缺失數據補全方法，能夠在一個穩定可靠的框架下對不完整的多視圖數據進行分類。

報告題目五：MR模态缺失下與大語言模型下的醫學影像分割

報告人：曾浩津

報告簡介：由于采集協議、或圖像損壞、掃描儀可用性、掃描成本或患者對某種對比材料過敏，在臨床實踐中并不總是能采集到完整的MR模态集。信息的缺失會對腦腫瘤的診斷、監測、治療計劃和預後造成一定的制約。因此，需要開發腦腫瘤分割方法來解決缺失模态問題。由于目前大語言模型的環境下，transformer組件也同樣應用到了視覺領域上，在醫學影像分割任務中，較為出名的模型為Swin Transformers模型

報告題目六：MAML與Reptile算法在血栓風險預測中的應用

報告人：黃力

報告簡介：血栓風險預測對于患者的健康管理具有重要意義，而MAML和Reptile在解決快速學習問題上能夠為血栓風險預測提供新的思路和方法。MAML通過在多個相關任務上進行參數更新，使得模型可以在遇到新任務時快速收斂到良好的參數。在血栓風險預測中，可以利用MAML算法在不同患者群體上進行參數更新，以實現個性化的血栓風險預測模型。通過在不同患者群體的數據上進行梯度下降來優化模型的初始參數，MAML能夠使得模型更好地适應不同個體的特征，從而提高血栓風險的準确性。Reptile通過在多個相關任務上進行疊代更新，使模型能夠快速适應新任務。它通過内部循環和外部循環的交替優化，在任務間共享知識并調整模型參數。這種方法有效地提高了模型的泛化性能和适應能力。在血栓風險預測中，可以利用Reptile算法在不同臨床環境下進行疊代更新，以實現模型對新環境的快速适應。通過在每個臨床環境上進行幾次參數更新後将參數移動到目标方向，Reptile能夠使得血栓風險預測模型在新環境下更快地實現良好的性能。