2022年岭南科学论坛系列活动首场论坛《第四届 IEEE 通信、信息系统与计算机工程国际会议》于6月25日上午9：30在广州中新知识城举行。

本次《第四届IEEE通信、信息系统与计算机工程国际会议》作为2022年《岭南科学论坛》系列活动之一，聚焦于网络和信息安全、5G通信和网络，智能移动设备设计，编码和信号处理，计算机与人工智能等研究领域展开专题交流，举办此次国际学术会议，搭建了具有国际影响力的学术交流新平台，助力广东全力打造高层次人才集聚新高地，激发科技创新活力。省级媒体平台《触电新闻》之“岭南科学论坛”进行同步直播。

本次论坛由广东省科学技术协会、广东省科学技术厅指导，广东省工商业联合会、广东省社会科学院、深圳大学支持，广东省艾思信息化学术交流研究院和广东省高性能计算学会联合主办，广东科技新闻工作者协会、广东省计算机学会、广东博士创新发展促进会协办。论坛聚焦于网络安全、5G 通信和网络，智能移动设备设计，编码和信号处理，计算机与人工智能等研究领域展开专题交流，旨在为专家学者、工程技术人员、研发人员提供一个共享科研成果和前沿技术的平台，了解学术发展趋势，拓宽研究思路，加强学术研究和探讨，促进学术成果产业化合作。

论坛开幕式上，广东省科学技术协会党组成员华旭初作2022年岭南科学论坛系列活动开启的致辞。他在致辞中说，《岭南科学论坛》是广东省科协于2017年设立，由广东省科协团体会员承办的高端学术交流活动平台，每年举办系列活动不少于十场。每年的《岭南科学论坛》系列活动均由省科协严格评选产生，活动的主题，既有受到广泛关注的热点科学前沿问题，也有广东省产业转型升级过程中亟待解决的重点、难点问题。自设立以来，论坛已连续举办了40多场有深度、有影响的学术交流活动，内容涉及到量子科技、智能制造装备、船舶与海洋工程装备、航空制造、卫星应用、人工智能、大数据、机器人、3D打印、可穿戴设备、新材料、新能源、生物医药、智慧健康等多个领域。2020年，论坛依托省级权威媒体《触电新闻》设立了在线直播平台，可实现线上+线下的有效传播。

在今天的开幕式上，知识城（广州）投资集团有限公司与广州科奥信息技术有限公司进行了合作签约，两家就招才引智合作、人才创新创业合作、学术成果技术转化及产业化等方面达成合作

广东省科技社团学术交流能力提升平台同时也和五位专家签订了专家合作协议。广东省科技社团学术交流能力提升平台，是广东省科协发起，由广东省艾思信息化学术交流研究院承担建设，主要为科技社团提供学术资讯、学术能力培训、学术期刊等服务，提高科技社团的学术能力和科技创新。

为助力平台建设，华南理工大学朱继忠教授等5位不同研究领域的专家加入平台专家库，发挥专家自身领域优势，共同为各科技社团提供专业化、多元化的学术服务。

论坛为时两天，邀请了十多位国内外科研领域的学科带头人或行业领军人物出席并作主题报告。

来自华南理工大学朱继忠教授（IEEE会士）在主题报告《基于深度学习的电力系统超短期负荷预测》中提出，负荷预测是电气工程领域的经典且重要的问题，随着电力系统的发展而发展，为电力系统规划、优化运行与控制等提供执行依据，为电力市场能量交易、能量管理（例如需求侧响应）等活动提供决策依据，以新能源为主体的新型电力系统方兴未艾，对维持电力供需平衡意义重大。在负荷预测领域，以 LSTM（长短期记忆）网络为代表的深度学习逐渐成为超短期负荷预测甚至短期负荷预测的核心方法。我们充分结合卷积神经网络 CNN 以及循环神经网络 RNN 的优势，构建了基于 CNN-LSTM 网络的超短期负荷预测模型。仿真分析表明所提出的 CNN-LSTM 网络具有较优的预测效果和预测效率，更加符合实际工程应用的需求。

武汉理工大学石兵教授（IEEE 高级会员），主要从事人工智能和多智能体系统的研究工作主题报告是《时空众包任务中的任务分配、调度和定价问题研究》，此专题报告提出，近年来，共享单车、网约车等，作为一类典型的时空众包任务，得到了广泛关注。在这类空间众包任务中，任务分配、调度和定价问题是其中的关键问题。对这些问题进行的分析，提出了基于强化学习和博弈论的解决方法，通过实验验证了所提算法的有效性。

广东石油化工学院胡绍林教授，是广东省智慧城市基础设施健康监测与评估工程技术中心学术委员会主任，他在论坛上作了题目为《采样信号统计特征的容错学习技术》学术主题报告。报告指出，机器学习是人工智能及模式识别领域的共同研究热点，其理论和方法已被广泛用于解决工程技术和科学领域的复杂问题。统计学习是机器学习的重要构成部分，通过统计理论、采样数据和计算机三者的有机结合，实现知识获取与应用。样本是机器学习的对象和通过机器学习获取对象知识的源泉。有瑕疵或差错的样本，轻则会降低所获取知识的正确性，严重时会导致机器学习算法的失效。为了避免错误样本对统计学习质量和可靠性的错误影响与知识差错，本次报告提出了容错学习的理念，并针对多维样本统计特征提取和采样信号滤波降噪等问题，给出若干具有容错能力的机器容错学习方法，包括：多维样本统计特征的容错学习方法、非平稳信号的容错滤波方法和自适应容错预报方法，并通过实例和仿真验证了方法的有效性。

来自西安交通大学信息与通信工程学院的岳洋教授，在论坛上作了题为《基于轨道角动量的光纤通信》的学术报告。报告提出，携带轨道角动量（OAM）的涡旋光在各个领域的应用已取得了令人兴奋的进展，它也因此被众所周知。由于理论上它是具有无限拓扑状态的电磁场空间分布的完整正交基OAM 模式在光纤通信领域引起了广泛的关注。在本报告中，我们将首先介绍 OAM 的基础知识及其各种应用，包括光通信。接下来，我们将介绍几种用于 OAM 模式的环芯光纤，包括支持数千种 OAM 模式的多芯环芯光纤、大负色散耦合环芯光纤、平衡色散和非线性的非零色散位移环芯光纤。这些环形光纤设计在提高基于光纤的通信系统的频谱效率和整体容量方面具有巨大潜力。

深圳大学沈琳琳教授在主题报告《生成对抗网络变脸术》中提出，元宇宙的虚拟世界需要合成众多虚拟人脸并对这些人脸进行表情、属性及说话等编辑操作，传统数字人脸制作是一个劳动密集型的复杂手工过程，需要动画制作师和程序员的大量协同作业。近年来，随着生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）的广泛应用，人脸属性的自动编辑技术取得了快速发展。一系列基于生成模型的方法被相继提出，并取得了很好的变脸性能。主题报告围绕基于生成对抗网络（GAN）的人脸编辑方法展开，首先介绍几个 GAN 技术发展历程中的经典网络，讨论这些方法的主要思想，同时介绍在该领域提出的 SART、SwitchGAN 等人脸；目标区域精准变换技术；以及在预训练 StyleGAN 基础上通过属性分类反馈网络、文本嵌入技术对高清人脸的年龄等多种属性进行编辑的研究工作。

通讯员：科记协

责编：郭静

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