9月6日下午，信息科学与工程学院在墨子楼二楼ku111net议室举办2023年第十四期青年学者学术论坛，学院科研团队教师和科教融合优秀本科生“三进”提升计划学生代表参加学术论坛，信息网络科研创新团队负责人王运峰博士主持学术论坛。
院大数据与生态安全科研创新团队的屈洪春教授做了题为《数字农业产业大脑的引擎-数字模型的AI服务平台建设》的学术报告。报告分析和探讨了数字农业产业大脑的建设关键技术。针对当前农业产业信息断层问题，研发农业智能化数字决策AI服务引擎，制定农业数字模型接入、验证、调用的产业标准，打通农学研究成果与实际产业应用的在线成果转化通道，实现从数据到决策的无缝对接，从平台层面消除长势感知与管理决策、专家知识与农事指导、产出与销售渠道等关键环节之间的信息障碍，解决农业智慧化面临的“有数据、无决策；有研究、无应用；有建设、无效率”的瓶颈问题，实现农业数据、模型和决策的一体化和智能化，形成数字产业大脑决策和智慧产生的核心引擎。
院联邦强化学习科研创新团队的刘天老师做了题为《基于知识蒸馏的高效联邦学习算法》的学术报告。报告针对传统联邦学习在模型训练过程中知识映射效率低等问题，提出一种基于知识蒸馏的高效联邦学习算法。在多种知名数据集上的综合实验结果表明，所提出的DFL方法可以在不引入大量额外通信开销的前提下，显著地提高FL的模型推理精度。
院信息网络科研创新团队的王运峰老师做了题为《基于联盟博弈的多星协同频谱感知算法》的学术报告。报告针对低轨卫星星座对非合作信号频谱感知效率低的问题，提出了一种基于联盟博弈的多星协同频谱感知算法，该算法通过设置合理高效的效用函数，令参与协作的卫星自组成联盟进行感知。仿真表明所提算法能够降低在卫星形成联盟的过程中所需的星间链路数目，同时显著改善频谱感知性能。
（文图/信息科学与工程学院 编辑/邵清清 审核/徐海波）
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