题目一：高性能数据存储技术研究
时间：15:00–15:30
报告简介：数据作为国家基础性战略资源，其高效存储已成为支撑数字中国建设的关键基石。面对海量数据增长带来的存储挑战，本报告介绍课题组在主存储数据重删和数据索引方面的研究工作，包括面向高性能内存的重复数据删除技术、面向大容量固态盘的地址映射技术和混合索引技术等，以提高海量数据的访问性能。
报告人：毛波（厦门大学）
报告人简介：
毛波，厦门大学信息学院教授、博士生导师。中国计算机学会CCF杰出会员和杰出
演讲者，曾担任ChinaSys程序委员会主席和大会主席等。主要研究数据存储系统及应用，承担了国家重点研发计划课题和多项国家自然科学基金项目，与海康威视/华为/阿里/OPPO等建立了产学研项目，在国际著名会议期刊上发表论文70多篇，包括FAST、HPCA、ISCA、ATC、ICDE和IEEE/ACM会刊等，获中国存储大会优秀论文海报奖、DATE最佳论文提名等，以第一完成人获福建省科学技术进步奖一等奖和厦门市科学技术奖一等奖等。
题目二：基于大模型的分布式金融数据分析与欺诈识别方法
时间：15:30–16:00
报告简介：
分布式金融领域的欺诈行为日趋复杂化。不法分子不再单纯利用合约漏洞作案，而是借助混淆代码、异常资金流转以及人为操纵市场走势等方式，实施行为类欺诈。当前基于大语言模型的风险检测方法大多依赖固定模式匹配，缺乏深度语义理解能力，难以识别新型欺诈手段。本次报告将介绍面向金融欺诈的一体化多模态检测的新方法，主要包含三大核心模块：一是融合正常与风险标的的K线行情图像，构建基于检索增强生成技术的知识库，提升模型训练与推理能力；二是设计结构化工具增强型思维链，将合约代码、交易数据与K线图像纳入统一推理流程；三是搭建多模态微调框架，依托结构化思维链开展联合训练，学习跨模态关联特征，提升模型对各类欺诈手段的泛化能力。研究团队还搭建了全新标注多模态数据集，收录1495份真实金融合约，并完成了全面的实验验证。
报告人：吴维刚（中山大学）
报告人简介：
吴维刚，中山大学计算机学院教授、博导，广东省医疗健康大数据工程技术中心副
主任。于1998年与2003年获得西安交通大学学士和硕士学位，2007年获香港理工大学计算机博士学位。2008年入选中山大学“百人计划”引进人才，2011年入选广州市“珠江科技新星”。主要从事分布式计算系统方向的研究，包括云计算与大数据处理、AI计算系统等。主持国家自然科学基金联合基金重点项目、广东省重点研发计划项目、国家重点研发计划项目课题等各类科研项目30多项。在IEEE TPDS、IEEE TIFS、ICSE、FSE、INFOCOM、DSN等国内外知名期刊和会议发表学术论文100余篇，多项技术成果已在华为、腾讯等企业应用落地。获2021年度广东省科技进步一等奖、2022年度国家教学成果二等奖、2025年度广东省教学成果一等奖。担任广东省计算机学会副秘书长、广州计算机学会副理事长、中国计算机学会多个专委会委员。
题目三：面向节点自主性的协同边缘计算
时间：16:00–16:30
报告简介：
协同边缘计算通过调度地理分布的边缘节点共享算力与数据，支撑终端任务协同执行与分布式边缘学习，但边缘资源异构、网络动态波动、负载不可预测等问题，带来时延、可靠性与扩展性难题，为此需要赋予边缘节点自主决策能力，使其分布式完成任务调度、模型聚合，降低大规模集群管理开销。报告围绕协同边缘计算自主性开展三项核心研究：一是面向自主任务卸载，先后提出离线在线强化学习框架、大模型增强DRL、混合智能冗余策略，提升任务成功率；二是自主模型聚合AMA，设计分布式分组协议动态匹配聚合节点，搭配半监督DistMatch挖掘无标注数据提升模型精度；三是研发EdgeTB混合测试平台与RoleML面向角色编程框架，提供高保真开发测试工具。最后报告展望了协同边缘计算从计算层、模型层向智能体层的协作演进方向。
报告人：杨磊（华南理工大学）
报告人简介：
杨磊，华南理工大学软件学院教授、博士生导师。主要研究领域为分布式计算与网
络、边缘计算与边缘智能、分布式机器学习、云计算与大数据。近年来在TMC、TC、TPDS、TSC、TKDE等国际期刊以及INFOCOM、ICLR、AAAI、ICDE、Middleware、ICDCS等权威会议发表论文七十余篇。主持和参与国家自然科学基金、香港RGC-TRS、广东省自然科学基金、广州市科技计划、CCF-腾讯犀牛鸟以及其他企业横向课题等十余项。授权发明专利13件。荣获2018年高等学校科学研究优秀成果奖（科学技术）自然科学二等奖、2020年国际电子电气工程师学会云计算专委会（IEEE TCCLD）研究创新奖、2024年广东省科技进步二等奖以及IEEE SECON 2026最佳论文奖。入选斯坦福大学全球前2%顶尖科学家榜单。担任广东省计算机学会移动与边缘计算专委主任；中国计算机学会互联网专委、分布式计算与系统专委执行委员；中国自动化学会边缘计算专委委员。
题目四：时变网络中的资源耦合建模与高效组网方法
时间：16:30–17:00
报告简介：
非地面网络（NTN）、6G、时间敏感网络（TSN）和算力网络等新型网络具有显著的时变特征，其通信、计算与存储资源随时间动态演化，并存在复杂的承接、置换与制约关系。传统组网与资源调度方法难以有效刻画资源动态耦合特性，导致资源利用率和业务QoS受限。与此同时，网络业务正由传统单源单目的传输向面向服务链和工作流的高可靠、低时延、高确定性定制化服务演进，使得资源结构与业务结构深度耦合，给网络组网与调度带来了新的挑战。针对上述问题，报告人基于时变图理论构建统一建模框架，系统刻画多维资源与复杂业务之间的动态关联关系，提出了一系列高效组网与资源调度方法。所提方法能够充分挖掘资源时序特性和跨资源协同能力，在满足业务QoS需求的同时显著提升网络吞吐量、资源利用率和算法运行效率。
报告人：王鹏（新加坡科技设计大学）
报告人简介：
王鹏，新加坡科技设计大学博士后研究员。长期从事时间确定性网络、非地面网络
和算力网络等时变网络的路由与调度研究，重点关注网络资源动态演化特性下的高效组网与资源协同优化问题。近年来围绕时变网络组网理论与方法开展系统研究，以第一作者或通信作者在IEEE INFOCOM、IEEE TMC、IEEE TWC、IEEE IoTJ、Science China: Information Sciences等国际高水平期刊和会议发表学术论文5篇。博士期间研究成果获西安电子科技大学优秀博士学位论文。现担任IEEE TMC、IEEE TWC、IEEE TVT、Computer Networks等国际期刊审稿人，以及IEEE GLOBECOM、IEEE VTC等国际会议TPC成员。
时 间：2026年6月24日（周二）15：00开始
地 点：石牌校区南海楼338会议室/腾讯会议：648-752-896
主办单位：暨南大学信息科学技术学院