2023计算机前沿技术研究生创新示范课程精彩回顾III

10月15日，计算机前沿技术研究生创新示范课程之“计算机网络”如期而至，西安电子科技大学的杜军朝教授与哈尔滨工业大学李治军教授分别带来题为“智能感知模型训练与推断”和“异构网络与异构计算”的两节精彩内容。

学有所思、学有所悟、学有所得。让我们通过两位同学的Lecture Review再次走入课堂，近距离感受前沿科技的力量。

Lecture 5 杜军朝教授 

智能感知模型训练与推断

学生

张立翔

十分荣幸今天可以在南区计算机学术报告厅里，学习杜军朝教授讲授的关于“面向物联网应用的智能感知模型的训练与推断关键技术研究”的学术报告。杜教授在本次课程中详细讲解了边缘智能兴起的原因，并分别从训练与推断两个方面介绍了将深度学习推向边缘设备时面临的挑战和主要的解决方案，最后杜教授着重介绍了他的团队在物联网应用方面的相关研究工作，极大地开拓了我们的视野。

杜教授从当前非常热门的人工智能和边缘计算开始介绍，并将两者结合引出了边缘智能这一概念。边缘智能技术将智能部署在边缘设备上，可以使智能更贴近用户，更快、更好地为用户提供智能服务。这项技术汇聚了人工智能与边缘计算的优点，更好地满足了行业数字化在实时业务、数据优化、安全隐私保护等方面的关键需求。接着，杜教授讲述了边缘智能所面临的问题与挑战，从而引出了联邦学习这一边缘设备分布式协同技术。这种训练技术，在数据分布异构、数据质量、通信效率、资源异构和隐私安全方面面临着挑战。那么如何克服这些难题呢？杜教授团队针对性的提出了多种解决方案。针对数据异构问题，考虑到客户端数据的多样性，杜教授团队提出了一个双向知识蒸馏框架，同时优化了客户端本地训练和服务器参数聚合的过程。针对数据质量问题，由于客户端数据缺乏可靠标注信息并且服务器也只能收集到少量标注数据，杜教授团队提出了一种基于类对比学习的联邦学习半监督学习算法，该算法在客户端训练中采用一致性正则化技术充分利用了未标注数据、采用类对比学习技术为不同样本提供了类内/类间对比信息。

而对于边缘设备本地推断方面，单个的深度模型压缩技术自适应能力差，因此需要一种支持用户定义性能需求的模型压缩模式。杜教授团队提出了一种深度模型压缩技术的自动化选择框架，可以在资源受限的边缘设备上自适应地选择不同的模型压缩技术，生成同时满足应用性能要求和平台资源约束的轻量级DNN模型。并进一步将该技术与现实场景相结合，在智能手机上采用轻量卷积模型提取环境无关特征，做出了移动平台声音感知应用UbiEar，为听障和聋哑人群提供重要声音的实时高精度感知与提醒，这是一项十分有意义的工作。

杜军朝教授的精彩讲解让我受益匪浅。通过本次的学术分享，杜教授讲解的多种移动平台音频感知的实际应用令我对物联网应用以及发展方向有了更深刻的认识和理解，学习到从应用层面关注算法的优劣性。能够在研究初始阶段听到这样一堂课，我深感荣幸！

Lecture 6 李治军教授

异构网络与异构计算

学生

金惠童

非常荣幸能够在计算机前沿技术这门课中学习李治军教授“异构网络与异构计算”的主题报告。在物联网（IOT）时代，连接的设备和传感器种类多种多样，它们在网络中的需求也各不相同。异构网络可以容纳多种设备类型和通信方式，包括Wi-Fi、蜂窝网络、蓝牙、ZigBee等，以适应不同的应用模式。李教授认为每种通信方式有其自身不可替代的作用，提出了一个基础性的问题：异构组网。

李教授首先解释了异构组网的概念，并阐述了当前异构组网技术的挑战：如信号处理不一样、信号形状不一样等。从这些问题出发，李教授深入浅出给我们介绍了他们团队的一些开创性工作。比如通过探索不同通信方式的直连技术，以替换传统高成本、低灵活性、低性能的网关技术。进一步，李教授介绍了如何将Wi-Fi信号跨协议物理直连到ZigBee信号，如何在Wi-Fi信号和BLE信号之间跨协议互联等等。这些先进的技术改变了我们对传统通信的认知，开拓了我们的眼界，同时也启发了我们的思维：如何让多种信号不冲突地共存？如何把直连技术应用的实际生活场景中？

紧接着，李治军教授介绍了异构计算中的数据收集问题，以及端云融合计算的概念及应用。端云融合计算是指将算力低、准确率不高的边缘计算端侧与实时性不好的云侧相结合，以实现更高效的数据处理和应用部署，其优势包括降低数据传输成本、提高实时性和响应性、减少网络拥塞等等。最后，李教授还介绍了他们团队研究的基于难例判决的端云协同算法，以及从端云融合到感传算一体的实际应用场景。

本次授课让我感触颇深的，不仅仅是李治军教授团队所提出的基础性概念和开创性思维，更重要的是李教授敢于提出问题、勇于解决问题的魅力，Wi-Fi和ZigBee的直连技术在他之前是无人提及，但李教授并没有因此而放弃这个idea，而是迎难而上，将Wi-Fi和ZigBee的传输链路一层一层剖开分析，最终找到一种可行的直连技术，为万物互联提供了一种新的解决方案。这样的坚持和魄力值得我们每一个人学习，在我们的研究之中，也要沉下心来，敢于将不可能变成可能。

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