2023年澳门太阳集团9728网站

信息技術研究生論壇（二十四）

場次一、

時間：2023年12月11日（星期一）9:00-12:00

地點：澳门太阳集团9728网站601教室

報告題目一：基于擴散模型的醫學圖像分割方法研究

報告人：陳韻竹

報告簡介：随着深度學習技術的迅猛發展，去噪擴散模型作為一種生成性模型，在各個領域引起了廣泛關注。本報告基于當前醫學圖像分割研究現狀，深入研究了擴散模型在該領域的應用。通過分析不同方法的性能和優缺點，我們全面總結了擴散模型在醫學圖像分割中的表現。此外，本報告對未來醫學圖像分割技術的發展進行了展望，強調了通過持續挖掘和應用擴散模型潛力來推動醫學領域進步的重要性。

報告題目二：類不平衡的半監督聯邦同伴自适應加權圖像診斷

報告人：梁貴榮

報告簡介：盡管最近在用于醫學圖像診斷的半監督聯邦學習方面取得了進展，但在現實世界中，客戶端之間的類分布不平衡問題仍未解決。為了解決這個問題，我們提出了同伴自适應加權(FedPAW)，一種半監督聯邦學習方法，該方法由兩部分組成：自适應加權和同伴穩定學習。我們推導了一個根據樣本置信度對樣本進行加權的截斷Beta函數，通過在訓練過程中為不同的類别自适應分配Beta加權函數來克服類别不平衡，并且利用同伴穩定知識集成生成更準确的僞标簽。

報告題目三：基于雙窗口&多路潛在空間的無監督醫學圖像配準

報告人：黃煜軒

報告簡介：報告主要介紹為了解決滑動自注意力機制的缺點，提出了一個新的醫學圖像配準方法。該方法改進了注意力機制，并且使用VQ-VAE進行數據增強，從而克服了常見無監督配準方法的限制。本文的注意力機制能夠幫助模型更加全面地、完整地關注圖像中重要的局部區域，從而提高配準的準确性和魯棒性。而VQ-VAE作為數據增強的方法，通過學習潛在的圖像表示，從而提供更豐富的圖像特征，進一步提高模型的泛化能力和穩健性。

報告題目四：關鍵信息提取

報告人：彭潇楓

報告簡介：深度學習模型已經在OCR領域，包括文本檢測和文本識别任務，獲得了巨大的成功。而從文檔中提取關鍵信息，其作為OCR的下遊任務，存在非常多的實際應用場景。使用人力來從這些文檔中提取信息是重複且費時費力的。如何通過深度學習模型來從文檔圖片中自動化地提取出關鍵信息成為一項亟待解決的挑戰，受到學術界和工業界的廣泛關注。根據關鍵信息提取技術的策略，大緻将其分為四個類别：基于栅格、基于圖結構、基于GCN和端到端的方法。

報告題目五：關于使用計算機視覺對軟件工程的改進信息

報告人：甯梓桁

報告簡介：軟件工程領域是軟件生命周期中的各個階段。軟件工程（SE）研究就是調查與軟件系統的設計，開發，維護，測試和演變有關的問題。軟件工程生命周期的所有過程（如需求、設計、開發和測試）的最終目标一般是為軟件工程的基本産品（源代碼）做出貢獻。

普遍的軟件工程活動通常指圍繞源代碼展開的活動，無論是提高其質量、可靠性、可維護性，還是提高開發人員的工作效率。而一種相對較新但較少探索的SE替代方法是使用計算機視覺的方法。這種方法利用一個或多個計算機視覺（CV）算法來提取、分析或處理與軟件有關的視覺方面的要素。其目标集中在解決SE的問題或任務上，但使用的是可視化技術而不是僅僅依賴源代碼。

目前CV方法已經在為各種SE任務中開發穩健且準确的解決方案方面取得了可喜的成果。

本報告主要目的是探索和分析計算機視覺方法在軟件工程領域中的使用情況，研究其在軟件的需求、設計、開發、測試或維護中的使用狀況。

報告題目六：基于PHP代碼數據可執行特征的webshell檢測研究

報告人：張文濤

報告簡介：Webshell是用web腳本語言編寫的web後門程序，它提供了一種與服務器通信的隐蔽方式。随着互聯網的快速發展，web攻擊的發生越來越頻繁，其中将webshell植入目标網站是攻擊者最常用的手段之一。攻擊者可以使用webshell獲得對網站服務器的控制，從而進一步進行信息嗅探、數據竊取或篡改。為了繞過webshell檢測工具，攻擊者通常使用混淆和加密，或者隻是将webshell代碼嵌入到普通文件中，從而防止webshell文件被檢測到。因此，準确地檢測和識别webshell變得越來越困難，如何準确地進行webshell檢測已經成為防範基于web的攻擊的一個重要問題。PHP代碼的可執行數據特征是PHP webshell的重要語法特征之一，與傳統的靜态統計特征相比，使用PHP代碼的可執行數據特征可以更好地提高檢測模型的識别能力。

報告題目七：DrugBan ：具有域自适應的可解釋雙線性注意力網絡改進藥物靶點預測

報告人：彭聰

報告簡介：預測藥物-靶标相互作用是藥物發現的關鍵。最近基于深度學習的方法顯示出有希望的性能，但仍然存在兩個挑戰:(i)如何明确地建模和學習藥物和靶點之間的局部相互作用，以便更好地預測和解釋;(ii)如何推廣對不同分布的新型藥物靶标對的預測效果。在這項工作中，我們提出了一個深度雙線性關注網絡(drug - BAN)框架，該框架具有領域自适應，可以明确地學習藥物和靶标之間的成對局部相互作用，并适應分布外數據。DrugBAN在藥物分子圖和靶蛋白序列上進行預測，并使用條件域對抗性學習來對齊不同分布的學習相互作用表示，以便更好地泛化新的藥物-靶标對。在域内和跨域設置下的三個基準數據集上的實驗表明，DrugBAN在五個最先進的基線上取得了最佳的總體性能。此外，将學習到的雙線性注意圖可視化可以從預測結果中提供可解釋的見解。

報告題目八：目标檢測中的對抗樣本攻擊研究

報告人：張源

報告簡介：目标檢測技術是計算機視覺領域中一項特别重要的技術，被廣泛的運用在工業控制、自動駕駛的領域當中。随着，當前計算機算力的不斷增強以及深度學習算法的不斷提升，使得目标檢測精确度得到了較大的提升，但是由于深度學習自身存在着一定的脆弱性問題，使得基于深度學習算法的目标檢測技術的安全性面臨了極大的安全性問題。我們将對基于目标檢測的對抗樣本生成以及防禦手段進行研究分析并總結。我們将着重介紹目标檢測領域中現有的攻擊方法以及面臨的一些挑戰與難題。而後，我們将介紹如何有效的防禦對抗樣本的攻擊，從而使得目标檢測模型更具魯棒性，使得諸如無人駕駛技術具備更高的安全性。

報告題目九：基于後量子加密算法的軟件加密

報告人：熊國仁

報告簡介：随着量子計算技術不斷取得突破，算力大幅提升，特别是以Shor算法為典型代表的量子算法的提出，相關運算操作在理論上可以實現從指數級别向多項式級别的轉變。目前看來，量子計算機有潛力将破解速度從經典計算機的1萬年，變為“一個響指”的時間。這意味着，在量子計算機面前，傳統加密方式的信息被偷聽竊密的可能性急劇增加。量子計算對公鑰密碼的潛在威脅是不容忽視的，有潛力完全攻破目前廣泛使用的公鑰密碼算法，即便是增加參數長度也是無效的，因此，需要PQC作為新的解決方案。

報告題目十：基于TF-IDF的 Webshell文件檢測

報告人：謝钰沁

報告簡介：随着互聯網的飛速發展,網絡攻擊行為日益頻繁.Webshell是常見的網絡攻擊方式,而傳統的檢測手段已無法應對複雜靈活的變種 Webshell攻擊.為解決這一問題,提出了一種基于 TFＧIDF的 Webshell文件檢測方法.系統首先對不同類型的Webshell文件進行分類,并對不同文件進行相應的預處理轉碼,以降低混淆幹擾技術對檢測的影響;随後建立詞袋模型,并采用

TFＧIDF算法加權提取相關特征;最後使用 XGBoost算法訓練得到檢測模型。

場次二、

時間：2023年12月14日（星期四）16：30-18：30

地點：澳门太阳集团9728网站509教室

報告題目一：超表面透鏡的像差分析和成像技術研究

報告人：陳欣

報告簡介：傳統光學透鏡及光學系統基于光傳播效應實現電磁波調控功能，其體積較大、不易集成。而超表面是由人工亞波 長尺度單元構成的二維平面結構，由于其相對于傳統透鏡具有超薄的優勢，并且可以實現對光場的任意調控，近年來在光學成像領域得到廣泛研究和應用。通過超表面透鏡的工作原理，分析超表面成像透鏡的單色像差和色像差成因以及對應的像質評價方法，了解超表面成像透鏡的研究現狀及應用，最後總結超表面在成像領域尚且存在的問題及其未來發展方向。超表面透鏡便于集成、設計自由度高，有望在諸多應用領域取代傳統成像器件，基于超表面的高效率、大視場、寬帶、可重構可調諧成像器件将成為其未來重要發展方向。

報告題目二：多模藍寶石光纖光栅的超快激光制備及高溫傳感特性研究

報告人：李濤

報告簡介：光纖高溫傳感器在金屬冶煉、油氣化工、航空航天等領域具有重要的研究和應用價值，特别是航空發動機領域，要求耐溫性能達到 1000 ℃以上，甚至是 1800 ℃。藍寶石光纖具備十分優異的耐溫特性，其熔點高達 2053 ℃，因此藍寶石光纖高溫傳感器在超高溫傳感領域的應用是目前研究的一大熱點，基于藍寶石光纖制備的黑體輻射型溫度傳感器、法布裡-珀羅幹涉儀、光纖光栅溫度傳感器等都得到一定的研究和發展。其中，基于藍寶石光纖制備的光栅是藍寶石光纖高溫傳感器的重要方向，根據飛秒激光可以在非光敏性光纖中實現折射率調制的特性，提出了飛秒激光逐線法在藍寶石光纖上制備光纖光栅。并研究了該方法制備的藍寶石光纖光栅的光譜特性和高溫傳感特性。

報告題目三：面向深海探測的仿生軟體機器的研究進展

報告人：陸進龍

報告簡介：海洋占地球絕大多數面積，人類對海洋的探測還有很大空間。深海是地球上一望無際的廣闊海域，由于其極端的壓力、溫度和黑暗等環境，給勘探帶來了巨大的挑戰。傳統的海洋機器人需要專門的金屬容器進行保護從而進行海洋探測，受深海物種在沒有這種繁瑣的耐壓設計的情況下茁壯成長的啟發，它們獨特的生存方式和先進的傳感系統在設計軟體機械方面激發了新的研究思路。面向深海探測的仿生軟體機器人的研究，探索多功能深海軟體機器人的驅動、傳感、動力和壓力恢複能力，為極端環境下的深海探索提供解決思路。

報告題目四：數字孿生系統開發

報告人：葉名

報告簡介：數字孿生是指通過數字技術創建的虛拟模型或鏡像，用于模拟、監測和分析與其現實世界的實體或系統相關的數據和運行狀況。數字孿生通常用于多個領域，包括工業、城市規劃、醫療保健、能源管理和環境監測等。數字孿生的核心思想是将物理實體或系統的數據、結構和行為轉化為數字形式，以便進行實時模拟、分析和優化。這種虛拟模型可以幫助決策者更好地理解和管理現實世界中的複雜系統，以提高效率、降低成本和減少風險。數字孿生通常依賴于傳感器技術、大數據分析、人工智能和模拟建模等技術，以确保虛拟模型與現實世界的相應部分保持同步。這使得數字孿生成為智能工廠、智能城市、智能醫療等領域的關鍵技術，有助于提高決策制定和資源管理的效力。