ku111net议时间：2025年4月16日（周三）14:30
参ku111net人员：信息科学与工程学院（人工智能学院）科研团队教师，欢迎广大师生参加。
ku111net议地点：墨子楼中兴ku111net议室
报告1：基于k-means分簇和灰狼优化的无线传感网络路由算法
报告人：单法动
内容简介：针对无线传感网络(WSN)中簇首选择不合理、簇分布不均匀的问题,提出了一种基于k-means分簇和灰狼优化的无线传感网络路由算法。该算法将节点的位置和分布密度作为优化初始聚类所形成簇区域的考虑因素,根据节点平均剩余能量和邻居节点数等因素在优化后的簇区域内进行簇首选择,并采用改进灰狼优化算法选择簇首;数据通过簇内节点单跳和簇首间多跳的传输方式传输到汇聚节点。通过仿真将所提出的算法与LEACH协议和KEAC协议进行比较验证了该算法在延长网络生存时间上较LEACH协议和KEAC协议有明显的提高。
报告2：基于Deepseek-R1的强化学习框架在大语言模型的应用
报告人：尹衍飞
内容简介：当前大语言模型在常识推理、逻辑推演和多步骤问题求解中仍存在局限性，传统监督微调（SFT）方法难以充分激发模型的深层推理潜力。本报告聚焦于通过强化学习（RL）提升大语言模型（LLMs）的复杂推理能力，介绍了一种创新性强化学习框架DeepSeek-R1，旨在通过动态奖励机制和任务导向的交互训练，系统性增强模型的推理能力，推动其从“记忆性输出”向“逻辑性思考”跨越。
科技处
信息科学与工程学院（人工智能学院）
2025年4月14日
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