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1946伟德网页版:顶会论文抢先尝 第一期“研究生顶会论文预宣讲报告” 圆满举行

2022.04.13

3月28日下午,由大数据与数据科学、智能化软件工程与系统、人机交互与协同计算、智能网络与系统、人工智能学科方向联合承办的第一期“研究生顶会论文预宣讲报告”(FudanCSF3-TVP)通过腾讯会议成功在线举行。5位硕博士生分享了他们近期录用在VLDB 2022、ICSE 2022、WWW 2022、CVPR 2022等顶级学术会议上的论文成果,吸引了近180余位学生积极参与,并与报告同学进行热烈互动。

潘姝烨同学介绍了录用在VLDB2022上关于寻找时间序列之间的相关性问题的研究成果。针对目前大多数研究的主要局限,提出了非线性相关搜索 (NLC),搜索两个长时间序列上的相关窗口对,考虑了非线性相关、可变窗口长度、窗口未对齐的复杂情况,有效提升了性能。

张晨曦同学通过介绍他们小组在微服务异常检测中的研究成果,展示了如何使用统一的图结构来建模复杂的调用链结构,并将日志事件融合入该图结构使用基于门控图神经网络的Deep SVDD模型进行微服务异常检测,以有效解决微服务异常检测中复杂调用和复杂交互关系。

潘思成同学的报告分享了近期在因果推荐方面的最新工作:基于因果学习的视角,提出一个从评论中剔除假性相关特征的模型R3(Recommendation via Review Rationalization),该模型尝试挖掘出能使假性相关特征与预测结果条件独立的特征集,基于此特征集的推荐具有更好的鲁棒性。

顾嘉臻同学介绍了关于深度学习库测试方面的研究进展。针对现有测试方法的不足,提出了基于模型架构:牟馐杂美煞椒ê秃饬磕P脱盗方锥尾灰恢滦缘闹副,可以生成多样化的模型来测试训练阶段的库代码。该方法在三个库(TensorFlow、CNTK、Theano)中发现了39个新错误,并有数个被开发者确认/修复

孙玉齐同学介绍了他在基于图像的渲染方向的科研成果。针对当可用的视图数量有限,重构的场景几何也会随之稀疏,从而导致渲染效果显著下降的问题,提出了Sparse-IBRNet(SIBRNet)算法,通过引入深度补全实现了在不同稀疏场景几何下性能鲁棒的方法,该方法可支持少量的视图输入,并在多个数据集上取得了较好渲染效果。

虽然本次活动是线上举办的,但丝毫没有影响到老师和同学参与的热情。大家都期待着再次举办同类型的报告。

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