2024年12月13日下午19點，k8凯发国际與人工智能學院第五十二期研究生學術論壇在崇真樓南樓A4030成功舉辦，本次論壇由2024級研究生許家瑞，2023級研究生郭端，2022級研究生萬志菊，2022級研究生陳湛，2023級研究生朱時偉主講，學院研究生會主辦，學院吳傑老師出席了該論壇。

許家瑞同學分享的主題是「2024CNCC參會匯報」主要圍繞在CNCC大會上了解到的內容展開，重點關注移動計算技術領域。他首先介紹了張謙教授課題組近年來在人體活動識別領域取得的突破，特別是在泛化和領域自適應模型設計方面。接着，他討論了一個準確且適用於醫學康復的呼吸檢測方案，並提出了多模式技術的建議。此外，他還簡要介紹了會上關於無線技術的前沿突破，以及毫米波雷達在感知世界方面的一些案例。

郭端同學在分享主題「CNCC參會分享：Web3.0挑戰、技術與趨勢」時，聚焦於本屆CNCC大會的核心議題「發展新質生產力，計算引領未來」。關注了Web 3.0的新特性——數據的可擁有性，這促進了數據資產化和數字經濟的發展。他討論了Web 3.0面臨的挑戰，並分享了專家們對這些挑戰的見解和解決方案。簡而言之，Web 3.0被認為是互聯網的下一個階段，它不僅繼承了Web 1.0和Web 2.0的數據可讀和可寫特性，還增加了數據可擁有性，但同時也帶來了新的挑戰。

萬志菊同學分享的主題是「基於前向數據插補和遞歸殘差神經網絡的安全藥物推薦」。她強調藥物推薦在輔助臨床決策和促進合理用藥中的重要性，指出基於患者歷史病歷提供安全有效藥物組合的必要性。她提到，不完整的電子健康記錄和異常數據常常導致患者表徵不準確，而她的研究提出的FDIRNet模型旨在通過前向數據插補和遞歸殘差神經網絡提高藥物推薦的性能。

陳湛同學分享的主題是「AC-DD：車載命名數據網絡中支持數據去重的細粒度訪問控制研究」。他討論了車輛命名數據網絡在提高數據傳輸效率的同時，如何面對大量敏感數據的安全和冗餘問題。他提出的AC-DD方案是一個嚴格的訪問控制方案，支持數據去重，採用分層加密結構，底層使用信息驅動的密鑰加密明文，上層通過基於屬性加密的方法來實現精細的訪問控制。

朱時偉同學分享的主題是「基於MirrorGAN的多尺度正則化增強服裝圖像生成方法研究」。他提出了一個結合MirrorGAN和多尺度正則化的方法，通過提取不同層次的特徵和使用正則化技術來提高圖像的質量和多樣性。這種方法在處理複雜背景和細節時比傳統MirrorGAN更強，因為它加入了多尺度卷積層，並用L1和L2正則化防止過擬合，增強了模型的泛化能力。實驗顯示，他的這種方法在多個服裝數據集上有效提高了圖像質量、多樣性和語義一致性。