ku111net议时间：11月12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
ku111net议地点：市中校区理工楼2121
报告1：异步去中心化分布式网络异常检测
报告人：刘芽
内容简介：异常检测是保护网络安全的重要手段。未来无线网络架构中的异常检测面临两大挑战：带宽受限、设备异构。为应对这些挑战，本报告提出一种名为 DEFEND 的异步去中心化联邦异常检测方法。该方法允许设备在保护数据隐私的前提下，通过点对点通信进行异步协作。DEFEND 提出一种基于图对比学习的无监督异常检测算法，并利用元学习以适应不断变化的数据分布。在模型参数的训练中，利用高效的割平面近似法解决优化问题。
报告2：基于车载激光雷达的感知系统
报告人：刘博
内容简介：自动驾驶感知系统是车辆实现环境理解与决策的核心模块，通过多传感器融合（摄像头、激光雷达、毫米波雷达等）实时捕捉周围动态信息。依托计算机视觉、深度学习及SLAM技术，系统可完成目标检测、语义分割、距离估计及场景建模等关键任务，核心技术包括多传感器数据时空同步、目标检测算法。当前发展面临传感器成本优化与低时延、高精度性能需求的双重挑战，未来将聚焦多模态融合架构与车路协同感知技术创新，同时需同步解决伦理安全规范与法规适配等关键问题。
科技处
信息科学与工程学院（人工智能学院）
2025年11月10日
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