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性爱网第123讲

发布者：时间：2026-04-30 23:36:47 浏览：

为拓宽研究生学术视野，促进研究生学术交流，营造良好的学术氛围，性爱网-性爱视频网站主办的“性爱网”第123讲于04月07日10：00-11：30在文清楼110举行。本次主讲人为23级研究生殷文哲、温伟明、马金通、莫咏豪、张文哲。

殷文哲介绍了关于目标检测的发展，以及展开对目标检测在数据长尾条件下的解决方案。主要提出了基于语义原型的度量学习特征优化和基于语义感知的自适应类别抑制两种解决方案。围绕长尾目标检测中的尾类特征表达不足与分类优化不平衡问题，从特征建模和损失函数设计两个层面提出了相应改进方法，并且通过系统实验验证了所提方法的有效性。结果表明，语义原型引导的特征优化方法能够增强尾部类别的特征表达能力，而语义感知自适应类别抑制损失则能够通过类别频率、语义关系和当前负类响应的协同调节，改善分类分支在长尾分布下的优化偏置。

温伟明同学围绕城市复杂声学环境下的鸟声分离问题展开研究，针对城市噪声干扰和多鸟声重叠带来的分离困难，提出了基于深度学习的解决方法。首先，构建了DPSCNet模型，通过引入注意力机制与改进的Conformer结构，有效提升了鸟声与城市噪声的分离性能。其次，针对模型计算复杂度较高的问题，提出轻量化模型LWDPNet，在显著降低参数量与计算开销的同时，保持了良好的分离效果。实验结果表明，所提出方法在分离性能与模型效率之间取得了较好的平衡，具备一定的实际应用价值，可为生态声学监测与鸟声识别提供技术支持。

马金通主要研究了切换有向通信拓扑下基于输出反馈离散多智能体系统的协同学习问题，提出了一种分布式协同学习方案。本方案面临两大挑战：为离散时间系统设计自适应输出反馈控制方案，以及处理切换有向图下拉普拉斯矩阵的不对称性问题。首先，运用矩阵理论、一致完全可观测性理论以及平衡图的性质，证明了在切换有向强连通平衡图条件下，智能体的RBF神经网络权值均能指数收敛至公共最优值。其次，通过李雅普诺夫稳定性定理严格验证了所提方案的可行性。进而，利用自适应RBF神经网络权值作为恒定权值存储，用于构建学习控制器，以提升相似任务下的控制性能。最后，仿真对比验证了所提方法的有效性。

莫咏豪同学提出了两套创新系统。针对语音，开发了DARM-SDSC系统，融合双注意力机制、可微分软调制及渐进式训练，提升了其在多种信道下的鲁棒性与多任务处理能力。针对文本，提出了ST-DSC系统，首次结合脉冲神经网络与Transformer，利用二值脉冲直接传输语义，避免了量化误差，在实现高压缩比的同时保证了传输的鲁棒性与能效。两项工作有效解决了数字语义通信在适配性、多任务兼容及能效方面的关键挑战。

张文哲围绕“基于能量收集的混合RIS辅助通信系统优化研究”展开，首先说明传统RIS存在双重衰落、高能耗和供电困难等问题，进而提出将射频/环境能量收集与三模式混合RIS结合的思路。研究包括两个场景：一是单时隙射频供能场景，以系统能效最大化为目标，采用“PPO+内层优化”分层方法求解；二是多源能量收集场景，考虑环境能量和跨时隙能量结转，通过目标重构提升训练与决策效率。仿真结果表明，所提方案在能效、稳定性和灵活性方面均优于传统基线方案，具有较强工程应用价值。

本次 “性爱网” 第 123 讲圆满举办，五位 23 级研究生围绕目标检测、鸟声分离、多智能体协同、语义通信、混合 RIS 通信等前沿方向，系统展示了各自的创新算法、模型设计与工程应用成果，充分体现了性爱网-性爱视频网站研究生扎实的科研能力与良好的学术素养。活动有效促进了学术思想交流与科研经验分享，进一步营造了勤学善思、勇于探索的学术氛围，为学院研究生培养与学科创新发展注入了新的活力。