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["2024年寒假本科生科研训练计划双向选择项目"]
["序号","题目","研究内容介绍","对学生要求","指导教师","手机号","微信号"]
[1,"芯群体系下LLM的KV Cache高效缓存机制研究","大语言模型（LLM）目前已经开始向边缘计算平台移植，这样的边缘计算平台典型由一个CPU和一个GPU组成。目前移植的一个重要的障碍在于KV Cache随着处理Token数目的增加而出现溢出现象，因此，目前学术界对其的研究焦点聚焦在如何设计良好的更换和预测策略上。由一个CPU和多个GPU芯片所组成的芯群平台给这个问题带来了新的挑战，因为GPU之间可以直接进行P2P通信，而这种通信的速率是传统CPU-GPU间通信速率的5-10倍。如何充分利用这个优势，为LLM的KV Cache溢出问题设计一个不易溢出、溢出能准确更换的统一存储管理策略，是本课题的主要研究点。本课题实验将在现有的英伟达单机多卡异构平台，以及寒武纪370芯群平台上实现。","计算机专业大二，对深度学习、嵌入式系统感兴趣","徐朝农",13810052188,13810052188]
[2,"SpGEMM算法的软硬件协同优化研究","稀疏计算在科学计算中扮演着重要地位，其中稀疏矩阵乘法（SpGEMM）是核心算子之一，也是高性能计算领域的研究热点。本课题旨在设计并实现一个能够在五级流水的RISC-V CPU核心上集成4×4规模的脉动阵列，以支持FP64精度的SpGEMM的加速计算。具体研究内容包括：在RISC-V五级流水架构上实现4×4脉动阵列；针对脉动阵列设计优化的SpGEMM算法，利用其并行计算能力；开发软硬件协同框架，优化数据传输和存储策略；通过实验测试，比较新设计与单核CPU实现的性能提升。本课题实验无专用计算平台需求，通过使用RISC-V开源工具链完成软硬件的设计和验证。","计算机专业大三，对高性能计算、体系结构设计感兴趣","刘伟峰",13391955567,13391955567]
[3,"典型批处理过程的质量指标预测方法研究","批处理过程在制造和化工行业中占据着重要地位，其产品质量直接关系到企业的市场竞争力。由于批处理过程的多相、非线性、动态和持续时间不均匀等特点，使得质量预测成为一个复杂而富有挑战性的任务。随着大数据技术的发展，数据驱动的质量预测在批量过程中得到了广泛应用。本课题旨在基于历史工业大数据研究批处理过程的批次划分方法，实现同批次数据的严格对应，并提取出每批次的关键变量及过程数据。随后利用KPCA技术，进行数据降维，同时引入类四阶中心矩的表述方法，通过对关键变量分配权重，进行在线质量预测。","自动化专业大三对机器学习感兴趣","王珠",15810348680,15810348680]
[4,"FPSO生产流程自主诊断技术研究","浮式生产储油船（FPSO）生产过程中经常面临设备故障、生产中断等问题，对生产效率和安全性构成了威胁。传统的固定维护计划可能导致不必要的维护和高额成本，不能满足海洋油气领域对经济效益和人员安全的需求。因此，亟需建设一个生产流程自主诊断系统，专注于工业控制和监测领域。通过对控制回路及参数波动的在线监测，系统能够实时分析潜在故障，生成诊断结果并及时发出报警。本课题针对三相分离器的关键控制回路进行回路的异常诊断与故障预警，实现对目标装置控制回路异常在线实时监测，对异常进行诊断，并对故障进行预警，建立的专家系统技术能够准确分析出故障的根原因，提示岗位人员准确、快速处置生产异常事件。","自动化专业大三，对数据驱动、故障诊断感兴趣","王珠",15810348680,15810348680]
[5,"混合精度直接法求解器研究","直接法求解器在科学计算与工程应用领域中占据着重要地位。在诸多复杂的数值模拟任务中，如大规模流体力学计算、结构力学分析等，传统直接法求解器往往面临着计算效率低下与资源消耗过高的困境。单精度计算虽速度较快但可能损失计算精度，而双精度计算在确保精度的同时却伴随着高昂的时间成本与内存占用。因此，迫切需要对混合精度直接法求解器展开深入研究。本研究聚焦于混合精度策略在直接法求解器中的应用，通过创新性地结合不同精度数据类型的优势，在关键计算步骤中合理选择计算精度。研究内容包括对不同精度数据格式的选用策略，针对直接法求解器的矩阵分解与Schur补过程，设计高效的混合精度计算流程，确保在保证计算结果准确性的前提下显著提升计算速度；同时，开展大规模数值算例测试研究，验证混合精度直接法求解器在不同场景下的有效性与数值稳定性，为其在相关领域的广泛应用奠定坚实基础，从而有效推动科学计算与工程分析领域的发展，助力解决复杂实际问题并提高行业整体计算效能与资源利用率。 ","计算机专业大三，对高性能计算、直接法求解器感兴趣","刘伟峰",13391955567,13391955567]
[6,"国产GPU平台上的稀疏矩阵计算性能优化研究","稀疏矩阵计算作为许多科学与工程问题的核心计算任务之一，在求解线性方程组、数值模拟与优化问题中具有重要价值。然而，由于稀疏矩阵的非零元素分布不均匀，其计算模式远比密集矩阵复杂，容易导致内存访问不连续、计算资源利用率低等问题，这对稀疏矩阵计算的性能优化提出了较高的要求。近年来，国产GPU（如摩尔线程、中科海光等）的快速发展为实现自主可控的高性能计算提供了新的硬件支持。本研究聚焦于国产GPU平台上的稀疏矩阵计算性能优化，旨在针对稀疏矩阵计算中内存访问不连续、计算资源利用率低等问题，探索如何充分发挥国产GPU的硬件特性潜力，提升稀疏矩阵计算的效率。研究内容主要包括适配国产GPU架构的稀疏矩阵存储格式优化，以及稀疏矩阵-向量乘法（SpMV）和稀疏矩阵-稀疏矩阵乘法（SpMM）的性能优化策略。同时，研究还将对国产GPU在稀疏矩阵计算中的表现与国际主流GPU平台进行性能对比，分析国产GPU的优势与短板，探索优化策略的迁移性和通用性，从而为国产GPU在高性能计算领域的应用提供理论支撑与实践指导。","计算机专业大三，对高性能计算、稀疏矩阵计算感兴趣","刘伟峰",13391955567,13391955567]
[7,"生成式数据增强方法研究","生成式人工智能是一种通过学习数据分布来生成新数据的技术，它能够生成具有逼真度和多样性的图像、文本、音频等内容。在数据增强中，生成式人工智能可以用来生成合成数据，以扩充原始数据集，从而增加训练样本的多样性和数量。通过引入生成式人工智能技术，可以有效解决数据稀缺、不平衡等问题，提高机器学习模型的性能和鲁棒性。本期科研培训期望学生进一步收集基础数据，复现多种生成式方法，并对生成的数据进行评测。","计算机专业大三，对机器学习感兴趣","吕仲琪",13480665596,13480665596]
[8,"基于图学习的电路伪元件嵌入预测","随着集成电路设计的复杂性不断增加，传统的求解方法面临着大规模非线性电路直流分析中的效率瓶颈。伪瞬态分析（PTA）作为一种有效的求解方法，广泛应用于电路分析中，但伪元件的嵌入位置对求解效率和收敛性起着至关重要的作用。传统的嵌入策略通常依赖经验，缺乏自适应性，难以应对电路结构的多样性和复杂性。因此，亟需一种基于智能算法的自适应嵌入方法。本研究聚焦于基于图表示学习的伪元件嵌入策略优化问题。研究内容包括：首先，探讨图神经网络（GNN）在电路拓扑图中的应用，提取电路元件间的结构特征；其次，设计自适应的伪元件嵌入预测模型，实现对嵌入位置的智能选择；最后，通过与传统方法的对比，验证该方法在提高求解效率和加速收敛方面的优势。通过本研究，期望为电路仿真中的伪元件嵌入问题提供创新解决方案，并推动电路分析方法的智能化发展。","计算机专业，大三，对深度学习，图神经网络感兴趣","金洲",13564593045]
[9,"基于多源信息交叉验证的虚假新闻检测","互联网的广泛运用与其方便快捷的特性改变了本时代的信息获取和消费方式。然而，这也为假新闻的传播提供了便利，虚假新闻可以通过社交媒体和其他网络媒介迅速获得关注与传播。在其防护与治理方面，互联网上的海量媒体内容使得人工查验虚假新闻变得非常棘手，这不仅增加了社交平台的运营成本，也不利于在虚假新闻传播的早期进行阻止。得益于大规模数据集和深度学习技术的发展，自动虚假新闻检测旨在对新闻所描述的各事实信息，例如事件时间、地点、具体数据等，与已知的证据进行比对查验来辨别假新闻。从外部信息源检索与新闻内容相关的证据，根据证据对新闻中事实信息的支持与否进行综合判断并检测。","计算机专业、人工智能专业大一、大二、大三学生，有自驱力，对课题感兴趣，有编程基础以及文献阅读能力，能保证研究时间的同学","曹倩雯",15301080626]
[10,"国产加速器上的分批矩阵计算加速研究","本科研训练计划以国产加速器为平台，围绕分批矩阵计算的性能优化展开探索。分批矩阵计算在深度学习训练与推理、图算法、数值模拟等领域具有广泛应用，但其高效实现受到硬件架构和数据传输瓶颈的制约。研究将结合国产加速器的硬件特点，如矩阵运算单元、片上存储结构和高带宽互联技术，设计优化算法和调度策略，提升计算效率与资源利用率。重点包括：分析分批矩阵计算的性能瓶颈，提出高效的任务分解与并行执行方案；优化数据布局与访问模式，降低内存访问开销；利用加速器的专用指令集和异构计算特性，实现对分批矩阵计算的深度优化。研究成果将为国产加速器在高性能计算和人工智能领域的应用提供技术支持。","计算机专业大三，对高性能计算、矩阵计算感兴趣","刘伟峰",13391955567,13391955567]
[11,"新型生成对抗网络","生成对抗网络（GAN）是深度学习的主流框架之一，主要特点是通过两个神经网络（生成器和判别器）相互博弈的方式训练，使得生成器能够生成越来越逼真的数据。本训练计划将进行如下工作：（1）基于课题组提出的特征集成网络，分析传统GAN所生成数据的逼真程度；（2）研究新型的生成对抗网络，期望能够生成更加逼真的数据，并在时间序列异常检测/设备故障检测方面撰写论文。","电子系大二或者大三、自动化系大二或者大三，对深度学习和故障检测感兴趣；熟悉Python等工具，有能力直接上手做仿真，撰写论文的学生","陈茂银",13691544060,13691544060]
[12,"医学人工智能算法研究","医学人工智能算法研究正迅速发展，涉及医学图像分析、组学分析和自然语言处理等领域。深度学习技术在医学图像诊断中表现出色，如前列腺磁共振图像分析和牙科植入系统分类。AI还助力组学数据分析，发现疾病生物标志物。自然语言处理技术则在电子健康记录分析和医患对话理解中发挥作用。多模态人工智能模型能综合多种医疗信息，提高临床诊断准确性。零样本和少样本学习算法在数据稀缺情况下尤为重要，推动了医学AI算法的研究和应用。","计算机或人工智能专业大二或大三，对机器学习和医疗人工智能数据挖掘感兴趣","陈晓禾",15995755523,15995755523]
[13,"智能手机的信号噪声智能化分析","智能手机信号完整性分析是确保电子系统可靠运行的关键环节，它涉及到信号在传输过程中的完整性和准确性。这包括管理传输线效应、阻抗匹配以减少信号反射、控制串扰以降低噪声干扰、以及避免过冲和下冲现象，这些都可能导致信号失真。此外，电源完整性也是信号完整性的重要组成部分，因为不稳定的电源供应会影响电路的稳定工作。通过精确的传输线建模、有效的阻抗匹配、串扰控制以及合理的电源和地平面设计，可以显著提高智能手机等电子设备的性能和可靠性。","电子系大二或大三，对机器学习，电路仿真感兴趣","陈晓禾",15995755523,15995755523]
[14,"基于AMESim与MATLAB的水下液压阀型号优化设计仿真研究","人工智能学院深海油气智能控制实验室研发的国内首台水下液压换向阀是开发深海油气田的核心部件，其产品已经通过挪威船级社认证。为了加速产品迭代升级，采用仿真方法开展水下液压阀系列产品优化设计。通过AMESim建立两位三通阀的物理模型，采用MATLAB动态模型仿真程序，并将数据通过标准通信协议发送至AMESim物理模型，最终实现型号优化的联合仿真。","机械、自动化、力学等大三学生。物理和编程基础较好。","岳元龙",18519886561,18519886561]
[15,"基于实例分割模型的人类圆形精子识别数据增强方法研究","针对人类圆形精子细胞的具体特征和数据集的分布情况，探究现有的不同实例分割模型对该任务的影响。此外，探究不同数据增强策略（RandomErase、CopyPaste、Mosaic等）对该任务数据集的增益效果，并尝试提出一种新增强方法，专用于人类圆形精子检测分割任务。","计算机或人工智能专业大二或大三，对深度学习、计算机视觉、医疗+AI感兴趣","李承阳",13942284686,13942284686]
[16,"基于C#平台的嵌入式编译器国产化开发","目前嵌入式编译器全部有国外供应，随着芯片领域的国产化进程不断加速，对编译器进行国产化开发也已是国内嵌入式生态链构建厂家正在布局的研究方向。采用C#平台开发STM32处理器的编译器，实现对外设的基本操作，包括GPIO、UART和Timer。","计算机、自动化、电子等大三学生。有较好的C语言编程基础。学过编译原理的同学优先。","岳元龙",18519886561,18519886561]
[17,"基于机器学习方法的智能感知技术在原油调合组分识别与性质预测中的应用","智能感知与识别技术，涵盖了信息收集、精准识别及深度分析等多个方面，是构建人工智能体系的关键要素，同时扮演着为人工智能系统供给关键信息的核心角色。近年来，我国炼化行业遭遇了原油品质下降及重质化加剧的挑战，为确保原油性质的稳定性，原油调合已成为不可或缺的策略。然而，在原油调合流程中，如何迅速且准确地掌握混合原油的特性，成为了制约调合成效的关键因素。鉴于此，本研究项目着手于这一核心问题，通过采集多样单品种原油的建模样本，获取其近红外光谱特征和基本的理化性质数据，并运用化学计量学原理构建两者间的数学模型。鉴于近红外光谱数据具有高相似度、高维度及大量冗余的特点，本研究借助卷积神经网络（CNN）强大的特征提取能力，成功识别出混合原油模拟光谱中单品种原油的独特特征。通过训练针对混合原油组分的分类模型与回归模型，实现对未知混合原油组分及其理化性质的智能化识别与预测。","自动化、计算机、人工智能、电子等大二或大三学生。有一定的编程能力和数学基础。","何仁初",13818710382,"haray9586762"]
[18,"强化学习驱动的汽油调合在线优化","汽油，这个驱动我们日常出行的重要能源，其制造过程中的调合环节却隐藏着不少挑战。想象一下，如何精确调配不同种类的油，让汽油既耐用又环保，还能保持成本低廉？这可真不是件容易的事，特别是当调合过程充满了非线性变化，传统的数学模型往往力不从心，导致调出的汽油品质时好时坏。但现在，有了强化学习的加入，这一切都变了！强化学习就像是一个聪明的“试油师”，它不需要我们事先告诉它怎么建模，而是自己去尝试、去学习，在无数次的“试错”中找到那个让累积效果最好的调合方案。它就像是一位全能的调油大师，不仅考虑到了汽油的质量，还兼顾了成本和环保，让每一滴油都调得恰到好处，实现了真正的全局最优。而且，这位“试油师”的学习速度惊人，一旦训练成熟，它能在眨眼间做出决策，这对于需要快速反应的汽油调合过程来说，简直是如虎添翼。这样的速度，不仅提高了生产效率，还让成本更低，质量更稳，真是汽油调合领域的一大福音。所以，本研究就像是一场科技探索之旅，我们尝试用强化学习与虚拟的调合环境“对话”，收集大量的调合数据，让它从中学习出最适合各种条件的调合配方。这不仅为汽油调合打开了一扇全新的优化之门，更让我们看到了人工智能在生产管理中的无限可能。未来，汽油调合或许将变得更加智能化，为我们的出行生活增添更多绿色与便捷。","自动化、计算机、人工智能、电子等大三学生。有一定的编程能力和数学基础，有python编程基础优先。","何仁初",13818710382,"haray9586762"]
[19,"AI驱动的岩石力学测试系统研究","岩石力学参数是众多工程应用中的关键因素，目前获取这些参数的主要方法依赖于岩石力学参数测试仪的实验。然而，传统的岩石力学测试方式主要依靠人工操作，不仅效率低下，还容易引入人为误差。实验人员需要手动放置岩石样品、设置实验参数并记录实验数据，这些重复性工作耗时费力，难以确保实验的标准化和数据的准确性。同时，由于缺乏智能化数据管理系统，实验数据的存储和分析往往较为混乱，不利于后续研究工作的开展。为此，本研究旨在研发一套AI驱动的自动化岩石力学测试系统，涵盖样本的自动加载、实验参数的自动设定、数据的自动存储和智能分析，最终实现无人化操作。研究内容包括系统架构设计、自动化控制、数据采集与分析等，为传统岩石力学测试提供高效、标准化的解决方案，并探索AI技术在实验数据分析中的潜在应用。","自动化、计算机、人工智能等大三学生，有一定python编程能力","孟翰",15351678788,"PetroXAI"]
[20,"基于大模型的高效智能文献检索系统研究","科学文献检索是学术研究的基础工作，能够帮助研究者站在前人的成果上进行科学探索。目前，文献检索主要依赖于谷歌学术等工具，其检索方式多基于文献标题或关键词，这种方式效率较低，难以快速精准地匹配相关领域的高质量科学文献，从而影响研究者快速定位深度阅读的目标文献。随着大模型技术的飞速发展，为科学文献的检索带来了全新的视角和方法。本课题旨在利用大模型技术，构建一种高效、智能的文献检索系统，包括文献信息的自动抓取、语义编码、语义匹配等关键环节，为高校科研人员提供面向学术需求的文献检索工具，显著提升文献检索的效率和精准度，助力科研工作者专注于创新研究。","计算机、人工智能等大三学生，有一定python编程能力","孟翰",15351678788,"PetroXAI"]
[21,"智能漏油风险监测系统的构建与应用研究","在油井的生产过程中，漏油时有发生，不仅可能环境污染，还可能引发安全隐患。因此，开发一套高效的智能漏油风险监测系统对于预防事故、降低维护成本具有重要意义。本项目旨在构建一个基于设备运行参数及视频监控数据的综合智能漏油风险监测系统。基于设备参数的漏油风险监测通过收集和分析关键运行数据，利用机器学习模型检测可能存在的漏油风险，并利用可解释性模型来提供检测漏油的依据；通过对视频数据智能识别分析，利用深度学习模型进行漏油检测，以实现及时准确的预警。通过结合基于设备运行数据智能监测模型与基于视频监控数据智能监测模型，允许用户根据实际需求调整预警策略，从而提高报警的准确性，实现早期干预，避免环境污染以及严重事故发生。","计算机、人工智能等大三学生，有一定python编程能力","林伯韬",15811421595,"TonyLin1122"]
[22,"基于GraphRAG的岩石力学智能问答系统开发与应用","大模型技术的快速发展为许多传统领域的研究注入了新的活力和方向。传统岩石力学研究通常基于实验机理展开，经过长期的探索积累了丰富的实验数据和实践经验。然而，这些宝贵经验的传播和传承一直面临挑战。大模型技术为这一问题提供了全新的解决方案。本项目旨在基于微软提出的GraphRAG技术方案，开发一个面向岩石力学领域的智能问答系统。研究内容包括GraphRAG的核心技术，如知识图谱三元组的抽取、归纳总结、语义建模和上下文推理等。通过构建一个岩石力学智能问答系统，实现对领域知识的高效整理与应用，促进经验的传承和积累，为工程实践和科学研究提供智能化支持。","计算机、人工智能等大三学生，有一定python编程能力","林伯韬",15811421595,"TonyLin1122"]
[23,"智能地质力学分析与应用平台","地质力学在油气勘探开发、钻井工程及储层管理中具有重要作用，是确保工程安全、提高作业效率的关键关键。准确的地质力学研究需要全面整合多源数据，包括测井数据、钻井数据以及其他与地应力相关的多维信息。然而，传统方法通常无法充分利用这些数据之间的内在联系，导致对地应力场评估的准确性和精度受限。本项目旨在开发一套智能地质力学软件，全面整合测井解释、四维地应力场建模等功能模块。通过引入人工智能与大数据分析方法，融合测井与钻井过程中的多源数据，实现对地应力场的高精度评估。同时，软件将集成可视化工具和智能分析模块，为工程施工提供精准的地质力学指导，优化钻井设计、降低钻井风险，并支持油藏开发的科学决策。项目目标是打造一款高效、智能、可操作性强的综合性地质力学软件，推动地质力学技术在能源工程中的应用与发展。","计算机、人工智能，石油工程等专业大三学生，有一定python编程能力，最好具有石油工程、地质方面的背景","林伯韬",15811421595,"TonyLin1122"]
[24,"面向多节点的推荐系统训练优化研究","基于深度模型的推荐系统如HugeCTR框架的训练需要占用大量的GPU存储，导致训练成本过高。如何在多节点环境下对推荐模型进行高效的分布式训练与加速，是解决这个问题的方法之一。首先，探讨HugeCTR中的分布式训练策略中针对大规模嵌入表的分布式存储与更新优化方法。其次，研究HugeCTR在多节点下的通信机制，分析如何通过通信压缩、减少同步频率等技术优化节点间通信，降低通信开销。从而达到提高多节点推荐模型训练效率的目标。","计算机、人工智能大二、大三学生，对深度学习、GPU编程和分布式计算感兴趣","吴双元",13811133078,13811133078]
[25,"基于时间线引导的事件演变过程理解","基于一系列短视频来还原一个事件的完整发展过程。通过分析视频中的画面特征、时间信息和关键场景，按时间顺序整理出事件的发生、发展和结果。这个研究还会用智能算法找出事件的因果关系，并生成清晰简洁的事件总结，帮助我们更快更准确地了解新闻、分析热点事件，甚至用于舆情监控等实际应用。","计算机专业、人工智能专业大一、大二、大三学生，有自驱力，对课题感兴趣，有编程基础以及文献阅读能力，能保证研究时间的同学","曹倩雯",15301080626]
[26,"基于未知对抗场景下重要目标人脸深度伪造视频检测","深度伪造人脸视频是深度伪造内容中最常见的一种，此类技术可将视频中的人脸替换成目标人物，从而制作出目标人物做特定动作的假视频。如图1所示，对抗场景下的重要目标人物伪造检测在人脸识别和伪造检测阶均容易做出误判， 导致严重后果。深度伪造技术可以被用于制造虚假的政治领导人或军事指挥官的声明视频，从而在敌对国家或团体中散布虚假信息，影响士气和公众舆论。深度伪造检测可以识别重要领导人或军事指挥官的虚假视频，在防止信息混淆、误导决策以及保证通信的真实性等方面起到重要作用；在认知作战中，深度伪造检测可以避免虚假视频中虚假指令误导决策及引发混乱；深度伪造检测还可以用于分析情报材料的真实性，特别是在处理可能被敌对国家或组织篡改的视频和音频文件起到重要作用。 基于对抗场景下重要目标人脸深度伪造视频检测任务要求在逼真场景下检测人脸视频数据是否由深度伪造技术生成，视频数据主要分为重要目标人物的真假视频及非目标人物的真假视频，其中重要目标人物视频中存在对抗扰动攻击。","计算机专业、人工智能专业大一、大二、大三学生，有自驱力，对课题感兴趣，有编程基础以及文献阅读能力，能保证研究时间的同学","曹倩雯",15301080626]
[27,"基于仿生学的四足机器人强化学习步态分析","四足机器人具有比轮式机器人更强的地形适应性，可以穿过崎岖的地形，在复杂环境中行走，适用于各种搜救、探索、运输等领域，并具有高度灵活性和广泛的使用前景。步态分析是指在给定的环境中，确定四足机器人四肢的移动轨迹，从而使机器人能够平稳、高效地行走。合理的步态控制策略是四足机器人在复杂环境中平稳、高效行走的基础。本课题基于仿生学对四足机器人的步态控制系统进行研究，将深度强化学习算法应用于四足机器人步态控制中，对足端轨迹进行参数化，通过深度强化学习算法优化轨迹参数，针对不同环境生成不同足端轨迹，从而提高四足机器人对不同地形的适应性和运动稳定性。","计算机专业、人工智能专业大一、大二、大三学生，对智能机器人感兴趣，有编程基础以及文献阅读能力，能保证研究时间的同学","连远锋",15101678878]
[28,"面向具身智能的四足机器人视觉导航","视觉导航是计算机视觉和机器学习领域中备受关注的研究方向之一，其核心目标是使机器具备类似于人类的视觉感知和导航能力，以便能够自主地在复杂和未知的环境中实现精确的定位和路径规划。具身智能视觉导航涵盖了从感知环境中的视觉信息、认知场景中的交互关系，到基于这些信息做出自主行为决策的一系列复杂过程，是实现四足机器人自主移动的重要课题。具身智能视觉导航在面临多变和复杂环境时，“环境感知-交互认知-自主决策”这一从“观”到“思”再到“行”的环节中存在诸多挑战。本课题通过熵建模导航环节中数据的未知分布，并提出邻域熵估计能量模型来实现熵的求解。具体内容为：（1）研究一种基于相关熵域时空图卷积的具身智能视觉导航交互关系认知模型，用于对具身智能视觉导航场景中交互对象的关系进行建模，通过相关熵计算图结构的加权邻接矩阵，通过对图的卷积运算提取场景中交互对象的特征。（2）针对视觉导航的自主行为决策问题，研究一种基于因果熵深度自运动的具身智能视觉导航自主避障决策模型，实现对多模态避障策略的简洁直观的决策。","计算机专业、人工智能专业大一、大二、大三学生，对智能机器人感兴趣，有编程基础以及文献阅读能力，能保证研究时间的同学","连远锋",15101678878]
[29,"基于多模态融合模型的事故预警方法","构建一种能够融合多种模态数据（如视频、音频、传感器数据、文本信息等），对潜在事故进行实时预警的方法。该研究结合多模态学习与深度学习技术，探索如何从复杂的多源数据中提取关键信息，提升事故预警的准确性与时效性。","计算机专业、人工智能专业大一、大二、大三学生，有自驱力，对课题感兴趣，有编程基础以及文献阅读能力，能保证研究时间的同学","曹倩雯",15301080626]
[30,"面向GPU架构的高效流式张量分解优化技术研究","张量分解广泛应用于理解跨多个维度的数据关系，其中最为常见的是张量典范分解（Canonical Polyadic Decomposition, CPD），其作为奇异值分解（SVD）的推广形式，为张量的每个模（维度）输出矩阵因子。在此基础上，流式张量分解（Streaming Tensor Decomposition）作为处理动态大规模数据的重要工具，已成为推荐系统、时空数据分析、网络流量监控等领域的关键技术，尤其在高性能计算领域具有广泛应用和研究价值。然而，随着数据规模的迅速增长与动态演变，流式张量分解的计算复杂度和数据稀疏性对硬件提出了严峻挑战。针对GPU架构进行流式张量分解优化，不仅能够充分利用GPU的计算并行性和高内存带宽优势，还能为大规模动态稀疏张量的实时分析提供高效解决方案。\n本课题旨在设计并实现一种面向GPU架构的高效流式张量分解优化技术，以支持大规模动态稀疏张量的实时分解与分析。具体研究内容包括：针对GPU架构实现增量计算策略，优化时间切片的动态更新与数据重用机制；设计稀疏MTTKRP（稀疏张量乘矩阵）操作的并行化算法，充分利用GPU的计算并行性与内存带宽。研究将通过多组大规模动态张量数据进行验证，评估算法在计算性能、内存利用率和数值精度上的表现，为GPU在流式张量分解领域的高效应用提供理论支撑和实践指导，推动动态数据处理技术的发展。","计算机专业，大二、大三学生，对高性能计算领域感兴趣，有编程基础和英文阅读能力","孙庆骁",15313125721]
[31,"面向多GPU的稀疏矩阵乘法任务调度优化研究","稀疏矩阵乘法在高维数据分析和机器学习等领域扮演着关键角色，尤其是在处理大规模稀疏数据时具有关键作用。其中，多GPU环境下基于稀疏感知任务的稀疏矩阵乘法实现，对于促进大规模稀疏数据处理技术的进步有着不可忽视的推动作用。稀疏矩阵乘法的主要挑战在于高效地处理稀疏数据结构以及在多GPU间合理分配计算任务。\n实际应用中的稀疏矩阵往往具有超高维度且分布极为稀疏。本研究将全面探索基于稀疏感知任务的多GPU上稀疏矩阵乘法的高效实现策略，综合考量数据分布与计算负载均衡，深度挖掘GPU集群的并行计算潜力以提升整体性能；将计算任务智能地划分到多个GPU核心，并采用异步通信机制减少数据同步的开销。","计算机专业，大二、大三学生，对高性能计算领域感兴趣，有编程基础和英文阅读能力","孙庆骁",15313125721]
[32,"适应多种变体的融合Attention计算加速研究","当前应用广泛的GPT类大模型基于了Transformer技术，在这类模型推理过程中，注意力（Attention）计算环节占比可达到端到端耗时的40%以上，针对其中的重点环节Attention算子的优化对提升模型推理的吞吐具有重要意义。目前Attention算子在实际应用中为了适应更长的序列长度，已经很少使用经典的模式，而是使用例如跨步、滑动窗口等的变体的稀疏掩码技术。\n现有的Attention算子存在高性能和灵活性之间的冲突。当加入变体技术以后，现有加速工作所提供的算子不支持这样的变体，从而无法应用上原有的加速技术。而支持变体的技术的框架，以编译的方式生成代码无法提供工业应用中的高性能。本研究将深入研究以FlashAttention为代表的融合算子方法，以及CUDA编程中关于使用混合精度、专用加速器件加速矩阵运算的技术，充分利用硬件特性进行性能优化；将计算内核放到框架中通过编译的方式调用，从而实现自动化的变体高性能Attention计算。","计算机专业，大二、大三学生，对高性能计算领域感兴趣，有编程基础和英文阅读能力","孙庆骁",15313125721]
[33,"考虑性质混合非线性的混炼原油性质稳定优化调度研究","目前原油调合调度普遍考虑到实沸点以及简单性质如硫含量等，很少涉及到族组成等核心关键性质指标，由此产生的调度方案往往导致下游装置生产的波动。针对该问题，本研究试图面向混炼原油性质稳定目标，考虑族组成等性质混合非线性的难题和挑战，引入分片线性化思想逼近非线性混合模型，并以此为基础研究快速优化求解算法。基于Julia编程进行算法实现和验证。","自动化专业，大二、大三同学，有编程基础和英语阅读能力","高小永",18513957176]
[34,"基于conditional diffusion model的控制优化研究","随着人工智能技术的快速发展，基于深度学习的方法在许多复杂系统的优化与控制任务中得到了广泛应用，如交通信号灯的优化和自动驾驶轨迹控制等。这些任务通常具有动态、多约束和高维输入的特点，如何设计高效、稳定的优化方法成为研究的热点。在此背景下，条件扩散模型作为一种生成式建模方法，凭借其灵活的条件建模能力和强大的生成能力，逐渐引起研究者的关注。\n     本研究针对基于条件扩散模型的控制优化方法进行深入探讨，设计一种更高效的优化框架以适应复杂控制场景。研究首先学习扩散模型的基本理论，包括扩散过程和反向生成过程，并结合具体优化任务的特点，重点研究如何将条件信息高效融入模型中。在此基础上，设计优化算法并在交通信号灯优化和自动驾驶轨迹控制任务中进行实验，通过多个公开数据集的对比分析验证模型的性能。本研究旨在推动条件扩散模型在控制优化领域的应用，并为复杂系统的智能优化提供新的思路和技术支持。","电子专业大三学生，具有较强的编程能力、英文阅读与写作能力。","薛亚茹",13621283604]
[35,"基于OpenHarmony的嵌入式系统开发","采用嵌入式设备实现智能家居具有广泛的应用前景，可提升生活便利性、能源效率、家庭安全性等。随着技术的进一步突破和设备间的深度协同，智能家居将在全球范围内实现更大规模的普及和创新应用，成为智慧生活的重要支柱。然而，目前智能家居设备采用的嵌入式操作系统多基于Linux裁剪版系统。OpenHarmony 是一款面向全场景、分布式的开源操作系统，由华为主导并捐赠给开放原子开源基金会管理，是全球物联网和智能设备领域的重要操作系统平台。本项目基于OpenHarmony操作系统开发智能家居设备，嵌入式设备选择开源硬件，实现多个传感器与嵌入式开发板的连接，并对相应的设备进行控制。","电子专业学生，对嵌入式开发感兴趣，具有较强的自我学习能力。","陈冲",15313328865]
[36,"四足巡检机器人离线强化学习分析与应用平台","离线强化学习也称为批量强化学习，是深度强化学习领域的一项重要研究内容。它利用行为策略生成静态数据集，无需在线和环境交互，成功地将大规模数据集转变成强大的决策引擎。近年来，离线强化学习方法得到了广泛关注和深入研究，并被看作是现实世界应用强化学习最具潜力的技术途径之一。针对现有四足机器人智能化巡检仿真系统存在环境复杂性高、地面感知要求高和步态要求多样性等问题，使用离线深度强化学习法，利用MuJoCo物理引擎，对四足机器人巡检任务建模，搭建四足机器人离线强化学习系统，设计该系统的状态空间和动作空间，并通过奖励函数设计缓解奖励稀疏的问题。经过强化学习策略训练过后，实现四足巡检系统Sim2real快速准确，研究结果对提高四足巡检系统开发效率和产品质量有着重要意义。","计算机专业、人工智能专业大一、大二、大三学生，对智能机器人感兴趣，有编程基础以及文献阅读能力，能保证研究时间的同学","连远锋",15101678878]
[37,"基于openEuler的视觉识别算法研究","openEuler当前已与多个设备厂商建立丰富的南向生态，比如Intel、AMD等主流芯片厂商的加入和参与，openEuler全版本支持x86、Arm、申威、龙芯、RISC-V五种架构，并支持多款CPU芯片，具备良好的兼容性。然而，目前基于openEuler系统的视觉识别算法相对较少，本项目将基于openEuler系统移植相关视觉识别算法，硬件平台拟选择树莓派等边缘计算平台，视觉算法拟适配Yolo模型。本项目将为边缘计算设备的国产化替代提供有益探索。","电子专业大二或大三学生，对视觉算法、操作系统感兴趣，具有较强的自我学习能力。","陈冲",15313328865]
[38,"用于电场型无线电能传输的高频E类逆变器设计","面向旋转导向钻井系统的跨短节电能供给应用场景，电场耦合式无线电能传输技术可以提供抗磁场干扰的高效可靠电能供给，但是这种方式需要高频逆变器，传统的H桥逆变器需要四个功率MOSFET，在高频及井下环境中损耗严重且安全性低，急需设计一种面向电场型无线电能传输的高频E类逆变器。本项目针对井下工况开展高频E类逆变器的初步设计。","电子系大二或大三，有电路和模电基础","吉莉",18911261591]
[39,"井下近场通信混频器设计","在无线电能与信息同步传输过程中，信息的传输方式属于近场传输方式，如何应用混频技术将已有通信模块混频到适合近场传输的频段，尤其是适合于井下传输的场景，极为重要。本项目针对实际工作需要对井下近场通信混频电路展开初步设计。","电子系大二或大三，有电路和模电基础","吉莉",18911261591]
[40,"面向流体的符号回归算法研究","针对复杂流体场数据研究符号回归算法，对负责流体场进行自动建模。 在研究过程中，需要学习并掌握一定的流体力学方面的基础知识；需要研究融合深度学习与演化计算的新型符号回归方法，以根据流体场数据进行自动建模；需要研究流体建模评价方法，以准确评估流体模型，并指导符号回归算法。","人工智能专业，计算机专业，自动化专业和电子专业，有一定的数学基础和编程能力","鲁强",13810925505,"QLUQCUP"]
[41,"多模态模型下的数字人研究","目标是利用多模态大模型，构建能够与人交流（文字、语音和视频）的数字人。该课题主要涉及以下技术：\n1）数字人表情和肢体控制；\n2）多模态信息的输入与理解，支持文字，语音和视频的输入方式，能够对输入内容进行理解；\n3）根据交流输入内容，生成回答内容的语音；并与数字人的表情和肢体动作对齐。","人工智能专业，计算机专业，有一定的数学基础和编程能力","鲁强",13810925505,"QLUQCUP"]
[42,"大语言模型下的知识图谱自动构建方法研究","利用大语言模型对语义的泛函能力，完成以下两种自动构建知识图谱的方法，1）无监督的知识图谱构建方法，即利用大语言模型能力，从指定类型文本库中自动获取关键信息及其关系，以形成知识图谱；2）半监督的知识图谱构建方法，利用已有专业领域知识图谱结构，引导大语言模型从指定类型文本库中，获取与知识图谱结构和语义相关的信息，并加入到知识图谱中。除此以外，3）还需研究大语言模型下知识图谱自动校验方法，使得大语言模型能够检验知识图谱中的错误信息、关系和不完整信息，并进行相关的提示和更正建议。","人工智能专业，计算机专业，有一定的数学基础和编程能力","鲁强",13810925506,"QLUQCUP"]
[43,"复杂表格识别与信息抽取算法研究","针对复杂工程报表，需要利用自然语言处理、图像识别、深度学习等方法，对它们在文档中的位置进行定位，然后研究表格结构识别方法，进而对表格内容进行抽取。","人工智能专业，计算机专业，有一定的数学基础和编程能力","鲁强",13810925507,"QLUQCUP"]
[44,"人形机器人足球世界杯关键算法研究","针对人形机器人世界杯足球比赛（机器人比赛中最悠久最权威影响力最大赛事），设计人形机器人各种动作控制算法、目标追踪算法、动作决策算法和多Agent协作算法，使得多个人形机器协作完成足球比赛。（可多个人组队申请）","人工智能专业，计算机专业、自动化和电子专业，有一定的数学基础和编程能力","鲁强",13810925508,"QLUQCUP"]
[45,"大模型下的数学自动推理与计算方法研究","数学自动推理与计算一直都是人工智能领域的研究重点内容之一，目前的大语言模型具有一定的数学推理能力，但是还不完备，该研究需要结合大模型的泛化能力，研究数学推理与计算的自动化算法，能够对专业数学问题进行求解。","人工智能专业和计算机专业","鲁强",13810925509,"QLUQCUP"]
[46,"基于PINN的寒区水资源预报模型研究","随着社会经济的不断发展，水资源问题变得日趋突出，主要表现在水资源实时预报及防洪标准普遍偏低问题以及水资源不能统一管理和水资源不能合理配置以及水价调控等问题。近年来随着物联网、大数据和云计算等技术落地产业化，极大助力了水资源实时监控和高效管理，国内外水资源管理信息系统得到迅速发展。至目前，国内外相对成熟的水资源管理系统包括欧空局支持非洲水务管理的“水观测和信息系统（WOIS）”、澳大利亚水资源管理信息系统开放数据平台、IBM公司制备的美国国家智能水网平台与各州政府主导的蒸散发网络项目等，在提高水资源利用效率和水旱灾害防御能力方面等提供了重要实践案例。2022年我国水利部印发推进智慧水利建设的要求，建成全国取用水管理平台，并通过发布智慧水利案例及解决方案等措施，引领了我国水资源管理信息化、网络化和智能化发展，对推动国内智慧水利建设具有重要意义。\n综合以上系统与平台特点，可知目前水文预报（子）系统（例如洪水预警、水文单位过程线等）、专家决策支持（子）系统等方面，仍处于探索和尝试阶段。如何准确预报水文水资源（包括降水、地表径流、地下水等）变化过程，已成为目前水资源管理信息系统发挥更大实用效益的研究焦点和难点。本项目拟立足我国西北部某流域实际需求，基于现有综合监测网络，融合水资源物理机制，建立神经网络模型实现对流域水资源的可靠预估。","人工智能专业、电子专业大三学生，对机器学习感兴趣，具有较强的自我学习能力。","陈冲",15313328865]
[47,"面向数据跨时空聚合的隐私推理攻击方法研究","个人数据在社交网络中的传播、不同组织间的数据共享为社会生活的便利和生产效率的提高带来了极大促进作用。近年，我国在国际上率先将数据认定为生产要素，数据要素的高效流通和使用成为了信息时代到数据时代过度的关键。在数据流通中，多源数据聚合会为攻击者提供更多维度的数据间关联关系，从而相较于单数据分享的隐私推理风险更，同时，也会导致面向单数据的隐私保护机制失效。对此，本课题针对多源数据跨时空聚合带来的隐私风险，研究多源数据聚合场景下的隐私推理方法，分析该场景下隐私泄露的多层次影响因素。具体工作如下：（1）研究多源数据间关联关系的表征方法；（2）设计高效的隐私推理攻击方法；（3）分析各维度数据在隐私推理结果的作用程度。","计算机专业大二、大三学生，对信息安全感兴趣。","宜裕紫",13284440102,13284440102]
[48,"社交网络中隐私信息传播控制机制设计","各类社交网络已经成为人们日常生活中不可或缺的应用。社交网络用户在获取资讯和线上分享信息时，也会面临隐私泄露的风险，如：社交网络提供商过度采集数据用于资讯推送、恶意用户收集用户信息等。另一方面，用户可能因为某些方面的便利又不得不选择分享一部分隐私信息，产生隐私悖论现象。因此，本项目针对社交网络信息分享的社交收益和隐私风险的平衡问题，设计一种基于强化学习的隐私信息传播控制机制，目标信息根据具体的传播路径的隐私风险选择合适的隐私保护策略。具体工作如下：（1）设计社交网络隐私信息传播场景的描述方法；（2）设计基于强化学习的最优机制选择方法；（3）实验分析与总结。","计算机专业、人工智能专业大二、大三学生，对信息安全感兴趣。","宜裕紫",13284440102,13284440102]
[49,"数据流通场景下的数据受控使用机制设计","私域数据的外循环流通利用是实现数据要素流通的必由之路。然而，一旦数据脱离数据主体的控制，就会面临篡改、泄露、非法访问等风险。因此，如何保证分享出域的数据仍然满足数据主体的隐私需求，是一项关键且意义重大的工作。对此，本项目设计一种分布式的访问控制模型，实现对出域数据的受控使用。具体工作如下：（1）设计基于区块链的访问控制资质验证与授权机制；（2）设计访问控制规则的表达方式；（3）设计分布式的跨域资质验证与授权方法。","计算机专业大二、大三学生，对信息安全感兴趣。","宜裕紫",13284440102,13284440102]
[50,"基于世界模型的群体行为识别算法研究","世界模型被视为理解世界现状或预测其未来动态的工具。这部报告系统地对世界模型进行分类，强调其两大主要功能：（1）构建内部表示以理解世界的运行机制；（2）预测未来状态以模拟并指导决策制定。组内在群体识别领域上已发表多篇论文，在已有算法基础上，结合Lecun最新的JPEA联合嵌入预测架构（自监督学习元架构），构造群体行为识别领域的世界模型。","计算机或人工智能专业大三，对深度学习、计算机视觉感兴趣","朱丽萍",18911226618,18911226618]
[51,"模拟稀缺受限真实降质环境的可控图像生成方法研究","真实降质环境的数据通常较难采集和获取，而在正常通用数据集上训练的模型通常在这种部署现场表现较差。目前diffusion技术有效提高了图像生成的质量，并且controlnet技术可以利用文本来引导图像生成过程，实现生成任务的可控。拟构建一种由弱到强学习机制引导的图像生成框架，有效应对复杂应用场景中高质量数据匮乏问题，突破高层视觉模型应用时性能提升的数据壁垒。","计算机或人工智能专业大二或大三，对深度学习、计算机视觉感兴趣","李承阳",13942284686,13942284686]
[52,"面向高层视觉任务的对抗图像生成方法","基于计算机视觉领域的对抗攻击和防御方法，拟探索高层视觉任务引导的图像对抗样本构建新型架构，设计高层视觉任务与图像数据持续交互的深度学习方法，提升训练数据与事实之间的一致性并且构建高可靠数据集，从而应对现有数据集构建过程中存在数据可靠性差导致高层视觉模型与图像恢复模型出现“负相关”等问题。","计算机或人工智能专业大二或大三，对深度学习、计算机视觉感兴趣","李承阳",13942284686,13942284686]
[53,"基于文本描述和样本引导的声音生成算法研究","随着多模态生成技术的快速发展，基于文本描述生成声音（Text-to-Audio）已成为人工智能领域的研究热点。相比传统声音生成方法，结合文本描述的生成算法能够实现更加灵活且定制化的声音生成，满足多样化的应用需求。然而，目前的研究主要聚焦于Text-to-Audio生成，在声音质量控制方面存在不足，且在跨领域泛化能力上仍面临诸多挑战。本课题旨在探索一种基于文本描述与样本引导相结合的声音生成算法，通过样本的引导使生成的声音更加贴合目标需求，从而提升声音生成的质量和语义一致性。","计算机或人工智能专业大二或大三，对深度学习、计算机视觉感兴趣","姜洁",17810619584,17810619584]
[54,"抗井下干扰LC滤波电路设计","面向旋转导向钻井工具的无线电能与信息同步传输技术中，信息传输通道的容量受限于信噪比，如何针对井下噪声进行LC滤波，是该技术走向应用的关键。本项目针对井下环境噪声开展LC滤波电路设计","电子22或23的学生，具有电路和模电基础","吉莉",18911261591,18911261591]
[55,"油田配电网承载力评估方法研究","新能源高渗透率下的油田电网面临，已建电网网架结构薄弱、新能源弃光率高等难题，急需开展油田电网新能源消纳技术研究，本项目针对当前油田配电网的承载能力展开初步评估方法的研究","电子、计算机、人工智能22或23的学生，具有python基础及电力基础知识","吉莉",18911261591,18911261591]
[56,"油井结蜡预测及等效负荷预测方法研究","我国大部分油田都属于高含蜡油田，在开采等过程中存在着结蜡现象。 该现象使得油井直径变小、油杆负载变大，结蜡预测及其等效负荷预测与新能源与油田的融合策略密切相关。本研究拟采用机器学习方法对结蜡现象及其对应的负荷进行初步预测。","电子、计算机、人工智能22或23的学生，具有python基础及电力基础知识","吉莉",18911261591,18911261591]
[57,"基于检索增强的人脸深度伪造视频检测","旨在应对当前深度伪造技术（如Deepfake）带来的社会安全挑战，通过多模态信息融合提升伪造视频检测的准确性和鲁棒性。该研究首先从视觉、时序和音频等多模态数据中提取特征，利用图像中的纹理异常、视频帧间的不一致性以及音画的不同步性，识别伪造视频中的异常。随后，通过设计基于注意力机制的特征融合模型，将多模态特征深度整合，并结合多尺度分析与跨模态对齐，提升模型对不同伪造模式的适应性。研究还引入对抗训练，生成更多伪造样本以增强模型的泛化能力，并探索轻量化模型以适应实时检测场景。在实验阶段，针对不同伪造技术（如GAN、Autoencoder）的数据集进行验证，评估模型在伪造检测中的表现。","计算机专业、人工智能专业大一、大二、大三学生，有自驱力，对课题感兴趣，有编程基础以及文献阅读能力，能保证研究时间的同学","曹倩雯",15301080626]
[58,"基于人工智能的代码自动生成技术在Web系统开发中的应用研究","随着人工智能技术的飞速发展，代码自动生成工具如Cursor等正在逐渐改变传统的软件开发流程。这些工具通过理解和分析开发者的意图，能够自动生成高质量的代码，从而提高开发效率和减少人为错误。本研究旨在探索这些工具在Web系统开发中的应用潜力。具体任务：1.分析和比较2~3个现有的代码自动生成工具，包括代码质量、生成速度、可定制性等方面进行对比分析。2.研究如何将这些工具集成到Web系统开发流程中，以提高开发效率和代码质量。3.使用代码自动生成工具实现一个居民小区智能筛选Web系统，完成开发和软件评测。","计算机专业、人工智能专业大二、大三学生，有自驱力，对课题感兴趣，有Java或Python等编程基础，能投入时间完成研究的同学","张丽英",15210308076,"SUN15210308076"]
[59,"高效量子纠缠目击及分类策略研究","在量子信息科学中，一个主要的挑战是寻找一种有效的方法来分类量子态是否含有强关联，即纠缠。纠缠目击是一种利用纠缠态性质设计的一种量子纠缠二分类问题，可以有效判定一个实验设备所制备的量子态是否具有纠缠特性。然而此类方法存在的问题是，对大部分纠缠量子态并不能可靠区分，往往只对给定纠缠目击附近的量子态具有有效目击，更多量子纠缠态并不能被有效目击到。此外，现存的方法往往只能完成是纠缠和不是纠缠的判定，并不能有效指出实验所制备的态属于哪一类纠缠。而在实际应用中，纠缠的类别信息往往比是否有纠缠更为关键。本科研训练计划的目的：1.提出纠缠目击的优化策略，以提高更一般类态的纠缠判定；2.设计目击策略实现不同纠缠类的判定；3.设计算法实现数据的训练，给出判定结果分析。","有量子计算基础，对课题感兴趣，有Python编程能力，有自驱力，能投入时间完成研究的同学","王玉坤",18810547223,18810547223]
[60,"基于深度学习的岩心归位方法研究","钻进过程中用取心工具取出的井下岩石称为岩心，岩心是最直观、最可靠的反映地下地质特征的第一性资料。地球物理测井技术可以获得井下地层地球物理性质的多方面资料，这些测井资料可以支持建立较为精确的油气地质模型，实现找油、找气等重要应用。岩心是以钻具长度来计算井深，而测井曲线是以电缆的长度计算井深。由于钻具和电缆的伸缩系数不同，所以岩心录井剖面与测井曲线之间可能在深度上有出人。测井资料处理中的一个重要步骤就是岩心归位，岩心归位是恢复岩心所在的真实层位的过程。岩心归位问题可以归结为一个序列匹配与优化问题。本研究的任务是基于深度学习的序列匹配方法建模岩心归位的问题求解。具体任务：1.学习Transform和DTW；2.根据问题求解构建岩心归位模型；3.使用数据训练模型，并对模型性能进行评价。","计算机或人工智能专业大二或大三，对深度学习感兴趣","张丽英",15210308076,"SUN15210308076"]
[61,"室内移动设备电磁污染的生物效应仿真","进入人工智能时代以来，各种室内无线设备成为生活的必需用品，因此，电磁波与人们的距离越来越近，电磁辐射环境问题受到普遍的关注。电磁波会对神经系统、生殖系统、心血管系统、造血系统和免疫、视觉、听觉、行为等产生一定的影响。本次训练在这一领域拟进行以下工作：1.结合国家电磁辐射规定进行室内常用电子设备的辐射分析；2. 进行手机天线辐射人体头部的损伤模拟。","人工智能学院本科生数学、物理基础良好，不限专业，要求C语言或者Matlab编程基础良好。","刘涛",15910962751]
[62,"无人机集群复杂环境自适应的协同控制方法研究","基于多智能体强化学习等技术，探索并实现无人机集群在复杂环境中的协同控制，使其能够自主探索并穿越如城市峡谷、山区或室内迷宫等复杂地形。通过设计强化学习算法，优化无人机集群的决策与协同策略，结合环境感知，提升集群的任务执行能力与障碍避让能力。","计算机或人工智能专业大二或大三，对多智能体强化学习感兴趣","朱丹丹",18813034340,18813034340]
[63,"量子漫步图同构判定算法中相消策略的研究","量子漫步是量子力学中的经典概念，分为连续时间的量子漫步和离散时间的量子漫步两类。在图同构问题中，粒子可以沿着图结构漫步实现量子态演化，从而捕捉图的结构信息。通过分析量子态可以实现区分不同图结构的目的。该算法区分图的一大难点在于对相似性很强的图，由于图的对称性特点以及量子漫步过程中的相消性干涉，漫步的结果往往很难区分这类非同构图。而分析相消性干涉对量子漫步结果的影响以及思考打破图之间的对称性的新方式，对制定更好的量子漫步策略具有重要意义。本科研项目计划的任务：1.完成在离散时间的量子漫步与连续时间的量子漫步过程中，相消性干涉和图对称性对漫步结果影响的具体理论分析。2.利用边的权重或者通过添加辅助边等操作研究打破对称性的算法设计。","有量子计算感兴趣，对课题感兴趣，有Python编程能力，有自驱力，能投入时间完成研究的同学","王玉坤",18810547223,18810547223]
[64,"高效大规模线路映射算法研究","量子线路设计日益复杂。然而，当前量子计算机仍处于噪声中等规模量子（NISQ）时代，比特间的连接性受限，导致许多两比特门操作无法直接在未连接的比特间执行。在此背景下，量子电路映射算法通过插入SWAP门变换比特映射关系，成为解决该问题的关键，但是会引入额外的代价。因此，探索高效量子映射算法以减少SWAP门数量是研究的重点。针对现有启发式函数以门间距离为主导指标的局限性，本研究引入多因素考虑提升映射算法在大规模线路上的性能。核心任务包括：1. 系统总结量子线路映射的相关研究，分析现有算法的设计原理与技术特点。2. 设计并实现高效的量子线路映射算法，完成逻辑线路到物理架构的优化映射。3. 在主流量子硬件架构和标准测试数据集上实验，评估算法在门数量、执行效率和深度方面的性能优势.","有量子计算感兴趣，对课题感兴趣，有Python编程能力，有自驱力，能投入时间完成研究的同学","王玉坤",18810547223,18810547223]
[65,"面向国产异构系统的任务运行时框架移植与优化研究","针对国产异构计算平台的软件生态尚未成熟的现状，本研究旨在探索科学计算应用代码的移植与优化方法。主要任务是将任务运行时框架StarPU移植至海光C86异构计算平台，并提高任务调度与资源分配的效率。首先，深入分析海光架构中用户态与内核态驱动模式，保证任务级编程范式的兼容性；其次，基于海光异构特性对任务进行优化设计，构建多级硬件层次上的并行计算模型。通过任务运行时框架的部署，本研究计划验证稠密矩阵Cholesky分解、LU分解、Stencil计算、共轭梯度法等科学算法的计算性能，确保计算准确的前提下达到性能的最优提升。","计算机专业，大二、大三学生，对高性能计算领域感兴趣，有编程基础和英文阅读能力","孙庆骁",15313125721]
[66,"基于深度学习编译器的算子生成与性能测试研究","针对如何优化深度学习算子以充分发挥国产智能芯片的计算能力的关键问题，本研究旨在设计与实现代码生成器，自动生成高效的深度学习算子，优化国产智能芯片在计算机视觉、自然语言处理任务等中的表现。主要任务是基于深度学习编译器（如TVM、MLIR），复用多层中间表示语言，开发后端代码生成器，生成适用于寒武纪芯片的Conv2d和Dense等关键深度学习算子，并进行系统的性能测试与正确性验证。本研究希望能够通过自动化的代码生成，达到与手写算子相近的性能表现。","计算机专业，大二、大三学生，对高性能计算领域感兴趣，有编程基础和英文阅读能力","孙庆骁",15313125721]
[67,"针对Graph Transformer的性能分析与算子融合优化研究","Graph Transformer（GT）通过将自注意力机制与图结构结合，能够高效地捕获图中全局和局部的语义信息。然而，GT的计算复杂度和内存消耗远高于传统GNN模型，且稀疏性和不规则访存模式对于性能优化带来巨大挑战。本研究的主要任务是对GT进行复杂度分析和性能瓶颈归因，识别出耗时的算子；尝试融合SDDMM，Softmax和SpMM等关键算子，手写针对NVIDIA GPU的CUDA内核，最终提升Graph Transformer的端到端训练和推理性能。","计算机专业，大二、大三学生，对高性能计算领域感兴趣，有编程基础和英文阅读能力","孙庆骁",15313125721]
[68,"拒止环境无人机蜂群异构协同抗干扰导航技术","无人机蜂群作为当前军事技术装备发展的热点，具有无人机和集群作战的优势。然而蜂群作战优势直接受制于导航定位性能，在导航电子战干扰态势下依赖卫星导航的蜂群会面临执行任务失败的问题。为了适应复杂多变的导航电子战干扰环境，采用自主导航方式实现长时拒止环境下的高精度导航是蜂群实战化必然要求。传统的长时间拒止环境自主导航方式是无人机蜂群采用同构型高成本惯性导航系统，该方式成本极高且没有发挥集群智能化特点。采用同构型低成本惯性导航和协同导航面临导航精度低、无人机局域间距边界约束的难题。如何实现广域协同高精度自主导航已然成为无人机蜂群作战能力形成的关键。瞄准无人机蜂群实战化高性能导航能力保障需求，针对现有导航技术过度依赖卫星导航或者和采用惯性导航成本过高的问题，构建无人机蜂群异构协同抗干扰导航体系。研究低成本MEMS阵列集成旋转调制导航系统，建立蜂群异构型惯性配置自主导航方式，突破基于无线电时间差测距的远距离协同惯性导航误差抑制技术，实现拒止环境无人机蜂群低成本高精度抗干扰导航。","电子、计算机、自动化22或23级学生，具有自动控制和信号系统等基础知识，有自驱力，能投入时间完成研究的同学","刘丹妮",13241803012,13241803012]
[69,"多源融合导航","多源融合导航可以提高对动态载体（导弹、飞机、卫星、坦克、车辆、舰船等）的导航精度精度和鲁棒性，已经成为导航系统的发展趋势。然而多源异构传感器在时间、空间、精度等要素方面差距较大，导致了多尺度融合问题和局部/全局最优解估计问题。通过建立多尺度融合新型组合导航方法，解决多源融合“即插即用”高鲁棒性高精度导航的问题。重点从时空误差解耦、多尺度表征动态优化方法和智能化工程最优融合滤波三方面开展研究。在传统的软硬结合时空配准方法基础上，分析时空误差传递机理，经过误差的转换、分离技术，建立时空误差耦合模型，并考虑外部未知扰动误差的影响，实现多尺度时空误差的局部最优解耦。","电子、计算机、自动化22或23级学生，具有自动控制和信号系统等基础知识，有自驱力，能投入时间完成研究的同学","刘丹妮",13241803012,13241803012]