报告题目一：由非线性脉冲神经P系统启发的深度学习模型与应用

报告人：彭宏 教授

报告时间：2024年11月20日下午14:00

报告地点：6A520

主办单位：计算机与软件工程学院

欢迎全校师生参加！

报告人简介：

彭宏，博士，教授。长期致力于生物计算（膜计算和神经计算等）、人工智能、图像处理和自然语言处理领域的教学和研究，获四川省有突出贡献的优秀专家、省属高校科研创新团队“生物计算与应用”负责人。发表论文200余篇（包括SCI收录150篇，ESI(1%)多篇)。获四川省自然科学奖二等奖1项，四川省教学成果奖1项，授权发明专利十余项。主持或主研国家自然基金、国家重点研发计划、教育部春晖计划、省科技支撑计划、国际合作项目等十余项。

报告内容：

非线性脉冲神经P系统是一种新颖的神经类型的计算模型，是膜计算与神经网络的一个交叉领域，属于第三代神经网络类型之一。该报告将涉及脉冲神经P系统和非线性脉冲神经P系统的基本概念，以及由此启发的多种深度学习模型，包括卷积模型和循环模型。同时，也涉及这些模型在时间序列分析、图像处理和自然语言处理的应用。

报告题目二：面向数据共享的匿名认证和匿名签密研究

报告人：王艳平

报告时间：2024年11月20日下午14:00

报告地点：6A520

主办单位：计算机与软件工程学院

欢迎全校师生参加！

报告人简介：

王艳平，讲师，工学博士，毕业于电子科技大学网络空间安全研究院。研究领域为匿名认证、安全数据共享等。在TII、TVT、IoTJ、Globecom等国家学术期刊、会议上发表学术论文10余篇，授权国家专利多项。参加国家自然科学基金、国家重点研发等项目。

报告内容：

随着大数据和云计算的发展，数据共享已成为信息技术领域的重要趋势。然而，在这一过程中，用户隐私保护和数据安全问题日益突出。因此，本报告聚焦于面向数据共享的匿名认证和匿名签密技术，探讨它们在确保数据共享安全性和保护用户隐私方面的应用。报告将介绍如何在不暴露用户身份的情况下验证用户的合法性，同时讨论当前匿名认证和签密技术面临的挑战，如身份易伪造和用户撤销困难等问题，并提出相应的解决方案。通过结合具体案例，报告将展示这些技术在医疗和智能交通系统等领域的实际应用效果。此外，报告还将展望未来匿名认证和签密技术的发展方向，强调其在推动安全的数据共享和保护用户隐私中的关键作用。

报告题目三：强化学习技术在通信资源管理中的应用

报告人：周世阳

报告时间：2024年11月20日下午14:00

报告地点：6A520

主办单位：计算机与软件工程学院

欢迎全校师生参加！

报告人简介：

周世阳，2022年博士毕业于电子科技大学通信与信息系统专业，曾就职于中国电子科技集团第十研究所、华为技术有限公司，于2024年6月加入西华大学计算机与软件工程学院。研究内容包括信号检测与估计、调制编码技术、人工智能、通信资源管理等。在国内外学术期刊和会议上以第一作者发表论文10篇，申请专利5项。

报告内容：

资源管理是无人机通信系统中的一项关键技术，传统的无线资源管理技术根据精确的环境状态信息推导策略，不仅难以实现，而且计算复杂度高，还无法根据环境的变化改变策略。与此同时，随着人工智能技术的发展，无人机的资源管理向着自主化、智能化的方向迈进。尤其是强化学习技术的发展，作为机器学习的一项重要技术，可以通过与环境交互来训练，探索环境并从错误中学习来找到最佳策略，已经在规划和控制领域展现出了巨大的潜力。因此，将强化学习技术应用到无人机通信资源管理中，具有很高的研究价值和广阔的应用前景。