近日，复旦大学计算机科学技术学院姜育刚教授当选2022年度国际模式识别学会会士（IAPRFellow），当选理由为“在大规模和可信视频理解以及开源数据集方面的学术贡献（forcontributionstolarge-scaleandtrustworthyvideounderstanding,andopen-sourcedatasets）”。国际模式识别学会（IAPR）是由世界各国模式识别方面的专家和团体组成的国际性学术组织（https://iapr.org），成立于1978年，我国于1980年加入该学会。国际模式识别学会会士（IAPRFellow）于1994年设立，每两年评选一次，选拔非常严格，当选率少于会员总数的千分之2.5，以表彰对模式识别领域和IAPR活动作出杰出贡献的人士。2022年全球共有21人当选。模式识别是人工智能的重要分支，姜育刚教授的当选也是复旦大学首次获得IAPRFellow这项国际学术荣誉。

2022年6月9日下午，“复旦计算机未来前沿系列学术报告”（FudanCSF3系列报告）总第23期，由智能网络与系统学科方向承办的第九期国内外知名学者学术报告取得圆满成功。本次报告由王新教授主持，邀请了新加坡南洋理工大学罗骏教授带来了题为“人工智能时代的算法感知”的精彩报告。整个活动持续了两个多小时，吸引了150多位老师与同学的参与。随着嵌入式传感设备的小型化和人工智能技术的飞速发展，算法感知技术由于其在突破物理传感器的限制方面的优势，得到了学术界和企业界的高度关注。然而，实现算法感知并不容易，例如，相关的机器学习或者深度学习技术需要进行调整以适应不同的感知模式。在报告中，罗骏教授将射频感知作为一个代表性案例进行介绍。他首先介绍了基于射频的算法感知的基本思路，然后提供了一套可以将射频感知数据进行深度分析的统一框架。基于这一框架，罗骏教授进一步介绍了射频感知的特色，以及他们在设计深度可解释射频感知方面的一系列工作，包括他们最新开发的一套软件定义的感知平台。罗骏教授的报告深入浅出，用一系列生动有趣的案例让听众领略了其工作的精巧性和应用的广泛性。由于疫情防控的要求，本次报告以线上的方式举行，

近期，复旦大学计算机科学技术学院肖仰华教授带领的知识图谱课题组（知识工场实验室）的研究论文《VoCSK:Verb-orientedcommonsenseknowledgeminingwithtaxonomy-guidedinduction》被ArtificialIntelligence（AIJ）录用，论文第一作者为博士生刘井平，通讯作者为肖仰华教授。AIJ创刊于1970年，是国际最为老牌的人工智能期刊之一，是中国计算机学会推荐的A类国际期刊，同时也是JournalCitationReports（JCR）计算机科学、人工智能分区一区期刊。AIJ是国际上极具影响力的人工智能领域期刊，发表了众多图灵奖获得者（包括TimBerners-Lee、RichardM.Karp、RajReddy、MichaelO.Rabin、MarvinMinsky、LeslieValiant、JohnMcCarthy、JohnHopcroft、HerbertA.Simon、GeoffreyHinton、FernandoJ.Corbató、EdwardFeigenbaum、EdmundM.Clarke、DonaldK

近日，复旦大学计算机科学技术学院王新教授、周扬帆副教授带领博士生顾嘉臻、硕士生罗旭川针对新兴人工智能软件系统测试方法的不足，提出了一种针对人工智能基础软件库的新测试方法，该方法提出构造多样化的神经网络作为测试用例，突破了目前主流方法测试效率低下的技术瓶颈，在TensorFlow等关键深度学习基础软件库新发现了39个之前未知的深度学习运算故障；该研究以“Muffin:TestingDeepLearningLibrariesviaNeuralArchitectureFuzzing“为题发表于软件工程旗舰会议IEEE/ACMInternationalConferenceonSoftwareEngineering（ICSE2022），博士生顾嘉臻为该论文的第一作者，博士研究生期间致力于软件可靠性方向的研究，在学期间发表4篇CCFA类论文，3篇CCFB类论文，并获第四届CCF大数据会议最佳学术论文奖。近年来，基于人工智能技术的软件系统已经被广泛应用到了各个领域，如自动驾驶、虚拟助手、系统智能运维等，人工智能系统中的潜在故障可能会引起严重的后果，例如自动驾驶系统错误导致的交通事故。因此，保障人工智

MachineIntelligenceResearch在深度学习的时代，多数自然语言处理(NLP)任务的建模已经融合到几种主流范式中。然而，分散在不同自然语言处理任务中的范式转换尚未得到系统的综述和分析。复旦大学邱锡鹏教授团队试图总结这一研究领域的最新进展和趋势，即范式转换或范式转移。文章回顾了近年来这种范式转换的现象，并重点介绍了几种有可能解决不同NLP任务的范式。相关成果发表于MIR2022年第三期中，全文免费下载！图片来自Springer全文导读在深度学习的时代，多数自然语言处理(NLP)任务的建模已经融合到几种主流范式中。例如，我们通常采用序列标记范式来完成一系列任务，如词性标记、命名实体识别(NER)和组块分析等，并采用分类范式来完成情感分析等任务。来自论文随着预训练语言模型的快速发展，近年来出现了一种范式转换的新兴趋势，即通过对任务的输入输出形式进行修改，从而在新范式下完成一个NLP任务。在完成许多任务时，范式转换都取得了巨大的成功，并正成为提升模型性能的一种新兴方法。此外，其中一些范式在统一大量NLP任务方面显示出巨大的潜力，从而有可能构建一个单一的模型来处理不同的任务。

复旦大学计算机科学技术学院CodeWisdom团队（复旦大学软件工程实验室）的研究论文《PredictingChangePropagationbetweenCodeCloneInstancesbyGraph-basedDeepLearning》近日在在线举办的国际会议InternationalConferenceonProgramComprehension(ICPC2022)中获得杰出论文奖（ACMSIGSOFTDistinguishedPaperAward）。论文作者包括胡彬博士生、吴毅坚老师、彭鑫老师、沙朝锋老师、王晓晨硕士生、傅百强硕士生、赵文耘老师。ICPC是CCF推荐的B类国际会议，是软件程序理解领域的重要国际会议。今年是第30届。如何确定代码克隆的多个实例是否需要进行相同的修改，一直以来困扰着程序员。特别是面对相似但不完全相同的克隆代码，上下文存在差异的情况下，程序员往往需要仔细阅读相关代码，才能判断是否要将特定的代码修改应用到其他的代码克隆实例上。复旦大学CodeWisdom团队在与多个软件企业的代码克隆检测和管理的技术合作中，针对企业开发人员在克隆代码一致性维护中遇到的

文/王晓阳复旦大学计算机科学技术学院摘要人工智能的巨大潜能在于其自动获取知识的能力，摆脱传统上完全由人类作为知识媒介对知识进行挖掘并编码的制约。近年来，新型软硬件计算系统、大数据、机器学习的发展，使得这一潜能得到了很大发挥，形成了新的生产力，将在国家经济建设、社会发展各方面发挥巨大作用。目前人工智能应用的瓶颈在于怎样向各行各业推广，对此一个重要的考虑，就是如何使得人工智能平民化，即将人工智能工具做到易用、安全，使知识获取像互联网搜索那样简单，并以一种容易理解、安全可靠的方式加以运用。为达到平民化，要对人工智能工具进行智能化转换，像当年PC机的产生使得计算机走进千家万户、各行各业那样，让更多的人能够在更多的场景里使用人工智能，形成一个新的人工智能时代。关键词人工智能；软硬件系统；平民化简介王晓阳复旦大学特聘教授。主要研究兴趣包括大数据分析与数据安全。CAAI智能服务专委会副主任，CAAI/CCFFellow。1知识的演进早在17世纪，弗兰西斯·培根就说过“知识就是力量”，流传至今。一般对这句话的理解是知识给我们力量，赋予我们解决问题的能力。比如，农作物如何培育、家具如何打造、税收如何公平

2022年5月28日下午，学院校庆周系列学术报告第6期、“复旦计算机未来前沿系列学术报告”（FudanCSF3系列报告）总第22期，由网络空间安全学科承办的，以“后量子密码前沿进展”为主题的第九期学科方向前沿创新学术报告取得圆满成功。本次报告邀请了上海交通大学网络空间安全学院的汪哲东助理教授带来了精彩报告。活动持续了两个小时，吸引了近150位老师与同学的积极参与和热烈互动。汪哲东教授的报告题目为“后量子格基标识密码前沿与进展”。随着量子计算机的快速发展，目前的基于大数分解和离散对数的公钥密码体制将被颠覆。报告聚焦抗量子基于格的标识密码前沿与进展。汪教授首先介绍并总结了后量子安全前提下标准模型下适应性安全的身份加密的发展和存在的问题：A）公钥尺寸大；B）归约损失大。然后，介绍了针对这些问题的解决方案，包括利用环结构实现GSW形式的同态单项式指数编码、利用分圆多项式环的代数性质实现同态等性检测、利用比特安全框架实现对归约时间和归约优势两方面的优化。最后，报告还介绍了汪哲东对后量子安全的身份加密方案效率优化研究趋势的理解，为今后可能的研究方向提供了建议。在复旦大学117周年校庆周中，学院精心

2022年5月28日上午，学院校庆周系列学术报告第5期、“复旦计算机未来前沿系列学术报告”（FudanCSF3系列报告）总第21期，由网络空间安全学科与多媒体智能安全实验室联合承办，以“人工智能与安全”为主题的第八期“国内外知名学者学术报告”（FudanCSF3-GLS）取得圆满成功。本次报告邀请了计算机视觉研究的国际顶级学者、美国罗切斯特大学罗杰波教授带来了精彩报告。罗教授是IEEEFellow、ACMFellow、SPIEFellow、AAAIFellow、IAPRFellow，现任IEEETMM期刊总编。近年来，包括Twitter和微博在内的社交媒体已成为新闻和舆论的主要战场。例如，在2016和2020年的美国总统大选期间，候选人及其支持者在Twitter上积极参与竞选活动并表达自己的观点。社交媒体的便利性和开放性催生了各种虚假信息、谣言和假新闻，这些已经成为公众重点关注的问题。为了提高社交媒体上信息的可信度，防止虚假内容的传播，自动检测假信息和刻意散播的错误信息是至关重要的。本次报告中，罗杰波教授介绍了他们课题组在这方面的工作，并分析了虚假信息的博弈对美国总统选举和COVID-

2022年5月27日下午，学院校庆周系列学术报告第4期、“复旦计算机未来前沿系列学术报告”（FudanCSF3系列报告）总第20期，由网络空间安全学科、人工智能学科方向和智能网络与系统学科方向承办的第八期学科方向前沿创新学术报告取得圆满成功。本次报告为博士后专场，邀请了宫庆媛、周杰、张晓寒和刘森等4位上海市超博计划入选者带来了精彩报告。整个活动持续了三个多小时，吸引了近200位老师与同学的积极参与和热烈互动。第一场报告是由宫庆媛博士带来的“跨社交网络高影响力用户预测”。社交网络已经成为信息发布和舆论形成的重要平台。由于信息的快速传播，每一个用户都有可能通过内容的发布吸引大量用户关注，发现社交网络上潜在高影响力用户成为社会计算领域的一个非常重要的问题。而今，用户通常同时使用多个社交网络账号。在宫庆媛博士的报告中，她提出使用用户在成熟社交网络上产生的丰富行为数据，判别其在其他社交网络上是否会成为高影响力用户。她设计实现了跨社交网络高影响力用户预测系统，使用真实数据集验证了利用用户在成熟社交网络上的历史行为轨迹，可有效预测新社交网络上潜在的高影响力用户。第二场报告是由周杰博士带来的“真实场景

随着人工智能和自然语言处理领域的蓬勃发展，大型语言模型已经能够在众多文本任务中取得与人类匹敌的正确率。然而，随着模型正确率的不断提高，其不足也逐渐显现——当模型的输入文本带有微小的扰动时，模型的表现就会大受影响，模型的鲁棒性欠佳，这阻碍了语言模型在现实场景中的大规模应用。近日，复旦大学计算机科学技术学院自然语言处理实验室的张奇教授团队提出了一种针对预训练语言模型的鲁棒性提升方法，通过在训练过程中对模型的损失加以约束，能够有效防御各种文本对抗攻击。由于此方法依赖于参数的选择，于是他们进一步提出相关指标来缩小参数搜索范围。该方法并不需要生成额外的对抗样本来训练模型，其时间消耗近似于模型微调，比常见的标准对抗训练方法快2-15倍，并且显著提高了语言模型BERT的鲁棒性及防御能力，在各种文本分类和GLUE任务上达到了当前最佳的防御效果。相关成果以“Flooding-X:ImprovingBERTsResistancetoAdversarialAttacksviaLoss-RestrictedFine-Tuning”为题发表于2022年国际计算语言学协会会议（ACL2022），复旦大学计算机科学

2022年5月27日上午，学院校庆周系列学术报告第3期、“复旦计算机未来前沿系列学术报告”（FudanCSF3系列报告）总第19期，由大数据与数据科学学科方向承办的，以“大数据人工智能”为主题的第七期“国内外知名学者学术报告”（FudanCSF3-GLS）取得圆满成功。本次报告邀请了北京邮电大学计算机学院石川教授和国家杰青、西北工业大学计算机学院郭斌教授这两位领域知名学者带来精彩报告。活动持续了两个多小时，吸引了近200位老师与同学的积极参与和热烈互动。第一场报告是由北京邮电大学计算机学院石川教授带来的“开放环境下图神经网络初探”。近年来，研究人员开始研究如何将神经网络应用到到图数据上，形成了图神经网络的研究热潮。当前的图神经网络主要处理静态同质图数据，然而实际开放环境下交互系统构建的图数据往往具有异质性、动态性、稀疏性、脆弱性等特点。传统图神经网络需要数据固定不变、分布相同、样本充分等假设，使得算法不够可靠，无法有效处理开放环境下的图数据。本报告介绍了开放环境下图神经网络的初步研究成果，内容包括异质图，动态图，稀疏图，对抗图上图神经网络模型的设计。第二场报告是由国家杰青、西北工业大学

2022年5月25日下午，学院校庆周系列学术报告第2期、“复旦计算机未来前沿系列学术报告”（FudanCSF3系列报告）总第18期，由大数据与数据科学、人机交互与协同计算学科方向承办的，以“表示学习与数据管理”为主题的第六期“国内外知名学者学术报告”（FudanCSF3-GLS）取得圆满成功。此次报告活动总共包含四场，由来自大数据与数据科学、人机交互与协同计算学科方向的四位硕士/博士研究生介绍了发表/录用于SIGIR2022、ICLR2022、ICSE2022以及ICDE2022等顶会上的前沿工作。本次报告由大数据与数据科学学科方向负责人汪卫老师主持。第一场报告由人机交互与协同计算方向的2018级博士研究生汪方野介绍了发表于SIGIR2022上的论文“EnhancingCTRPredictionwithContext-AwareFeatureRepresentationLearning”，其导师为顾宁教授。报告介绍了点击率(CTR)预测任务目前遇到的瓶颈，过渡关注特征交互结构的设计而忽视了学习更准确、更灵活的特征表示。并且提出了一个轻量级的、通用的特征精练模块FRNet。该模块可以以一

2022年5月24日下午，学院校庆周系列学术报告第1期、“复旦计算机未来前沿系列学术报告”（FudanCSF3系列报告）总第17期，由网络空间安全学科与多媒体智能安全实验室联合承办的，以“人工智能与安全”为主题的第六期“国内外知名学者学术报告”（FudanCSF3-GLS）取得圆满成功。本次报告邀请了国家杰青、中科院自动化所的胡卫明研究员和国家杰青、厦门大学的纪荣嵘教授两位领域知名学者带来了精彩报告。活动持续了三个多小时，吸引了近200位老师与同学的积极参与和热烈互动。第一场报告是由国家杰青、中科院自动化所的胡卫明研究员带来的“神经科学启发的深度学习模型及其在视觉时空信息感知与理解中的应用”。胡卫明研究员分析神经科学与计算机视觉之间的关系，总结神经科学对计算机视觉的启发点：A)基本视觉皮层的特征；B)初级视皮层的原理扩展到高级区域；C)顺向、逆向、侧向联接；D)视觉神经分层认知机制；E)视觉神经系统的选择性注意机制；F)动态信息的选择性记忆机制。报告还介绍了中科院课题组在基于各向异性膨胀网络的物体检测、基于深度时空自组织神经网络的运动检测、基于编解码孪生神经网络的目标跟踪、基于时空金字

2022年5月14日，国家重点研发项目“网络空间安全治理”重点专项--“移动应用隐私收集行为的分析检测技术及应用示范”项目启动暨实施方案论证汇报在线上召开。项目由复旦大学牵头，负责人为杨珉教授，参与单位包括暨南大学、北京百度网讯科技有限公司、中国电子技术标准化研究院、中国网络安全审查技术与认证中心、武汉大学、湘潭大学、北京安天网络安全技术有限公司、华为技术有限公司。参加项目启动暨实施方案论证汇报的领导包括：工业和信息化部产业发展促进中心处长刘英军，项目专员左奇伟和项目主管周由胜；上海市科委高新处处长方浩；复旦大学科研院院长马余刚院士，纵向项目处处长杨鹏、副处长王慧；参会专家包括：责任专家、中国互联网络信息中心CNNIC副主任汪立东，中国电子技术标准化研究院党委书记杨建军，中国网络安全审查技术与认证中心副主任布宁研究员，西北工业大学校长助理兼研究生院院长张艳宁教授，中国科学技术大学信息与智能学部常务副部长、计算机科学与技术学院执行院长李向阳教授，清华大学全球创新学院院长刘云浩教授，哈尔滨工业大学张伟哲教授。此外，参会人员还包括项目课题负责人、项目组骨干成员等，合计50余人。出席会议的领导

2022年5月8日下午，【“复旦计算机未来前沿系列学术报告”总第16期】由学院网络空间安全学科主办、CCF服务计算专委会协办的，以“边缘计算与卫星计算前沿”为主题的第七期“学科方向前沿创新学术报告”以在线方式成功举行。本次活动由吕智慧教授主持。本次学术活动邀请了国家杰青、浙江大学邓水光教授，国家优青、北京邮电大学的王尚广教授，和澳大利亚斯威本科技大学何强教授三位专家带来精彩报告，主要围绕边缘计算与卫星计算领域的前沿研究情况，关键科学问题和技术动态开展报告与交流。本次报告也是CCF服务计算专委会今年第二次走进复旦大学的活动，专委副主任王忠杰教授也做了开场致辞。活动持续了三个小时，吸引了近500位老师与同学的积极参与和热烈互动。本次活动包含三场报告。第一场学术报告是由浙江大学的邓水光教授为我们带来的“边缘计算与边缘智能”主题报告。邓水光教授从计算范式的演变出发，介绍了边缘计算、云边协同、边缘智能、类脑计算等关键技术的前沿热点和他们课题组在这些方面的最新研究成果。邓教授首先从物联网大数据指出了边缘计算的必然性，介绍了边缘计算的参考技术架构；然后介绍了云边协同的典型应用场景和模式及三个研究热点

5月3日下午，学院科研防疫抗疫线上座谈会通过腾讯会议召开。会议目的是响应学校号召，组织调研有关需求和交流科研进展，更好推动相关科研成果服务防疫抗疫工作，统筹协调推动科研成果在抗疫方面的应用。会议同时也为了解学院老师近期在科研工作当中遇到的主要工作困难和希望的纾困措施。会议由杨珉副院长主持，姜育刚院长发表动员讲话，60多位学院老师参加了会议。姜育刚院长指出，在当前疫情防控资源受限的情况下科研人员进校有一定困难，提醒老师们提前做好准备，确保各方面的常规科研工作少受影响，学院争取在各方面条件受限的情况下尽量保证大家科研工作的开展。同时动员学院老师在服务疫情防控方面为国家重大需求做出更多贡献。杨珉副院长首先从校园准封闭管理期间科研院工作安排、学院科研事务审核流程等方面对封闭期间学校科研管理相关工作进行介绍，然后介绍了我校兄弟院系近期防疫抗疫的科研工作的一些经验和成果供学院老师们借鉴。随后会议围绕我院教师参与防疫抗疫科研工作的进展展开交流讨论，各分享教师对组织团队参与防疫抗疫科研工作的初衷、基础、进展与后续计划的分享给所有参会老师不少启发。如薛向阳老师着手研发的核酸检测机器人及在江湾校区调试AG

4月25日下午，由计算机学院、计算机学院人工智能方向主办，机器人智能实验室承办的第五期“国内外知名学者学术报告”（FudanCSF3-GLS）——“知识图谱与机器人智能问答”学术报告活动如期举行。按照上海市和学校相关防疫政策，本次学术报告以腾讯会议的形式在线上举行。本次学术报告中，我们有幸邀请了来自东南大学的漆桂林教授和来自同济大学的王昊奋研究员分享知识图谱和智能问答方向的前沿知识技术。第一场学术报告是由漆桂林教授带来的“低资源场景下知识图谱构建与智能问答”。在低资源场景下构建知识图谱是快速构建领域知识图谱任务中的一项重要技术挑战。漆老师从知识图谱的概念和领域知识图谱的定义出发，重点介绍了利用基于小样本学习的知识抽取技术和基于主动学习的知识抽取技术构建领域知识图谱。最后，漆老师也向我们分享了他们研究团队基于知识库的问答和基于知识图谱的对话技术而打造的智能问答平台。第二场学术报告是由王昊奋研究员带来的“知识驱动的多策略多模态问答技术实践”。多模态问答因其能够提供“文本+视觉”之间关系的洞察而引发越来越多的关注。但目前，问答系统仍然面临如何理解用户多种多样的问题表达、如何从海量问答知识中匹