春光流淌，首夏清和；卿云烂漫，奏鸣相辉。在复旦大学119周年校庆之际，计算机科学技术学院组织了校庆周系列学术报告会。5月27日，复旦大学社会智能研究中心成功举办了一场以“AI4SS”为主题的学术论坛。本次论坛聚焦于人工智能与社会科学的融合与发展，邀请了来自不同学校的专家学者作主题报告。
首先智能复杂体系基础理论与关键技术实验室的宫庆媛副研究员以“Understanding Work Rhythms in Software Development and Their Effects on Technical Performance”为题，通过分析GitHub上程序员的代码提交行为记录，探讨了软件开发中程序员的工作节奏以及不同节奏对技术表现的影响。宫博士利用双向谱聚类的方法建模程序员的代码提交规律和工作模式、程序员账号及其代码仓库所获得的星标衡量其技术表现，并调研了程序员对于不同工作模式的主观态度，作为数据分析结果的补充，为理解全球软件开发领域的工作模式和技术表现提供了新的视角。
清华大学的李昕航博士以“科研数据跨域融合分析与可视化”为题，展示了如何利用跨域融合分析与可视化技术处理科研数据，并将其封装成一个容器环境供大家便捷使用，引起了与会者的极大兴趣。大家对李昕航博士的报告进行热烈讨论，纷纷结合自己的工作情况自己对于科研数据管理分析的需求，为李博士的工作提出许多具体的应用场景。
李昕航博士进行报告
接下来学院副院长卢暾教授做了题为“以人为中心的网络社区智能治理”的报告。卢教授的报告站在“以人为中心计算”的视角，回顾了“群智协同计算”到“人智协同计算”研究的演进过程，从任务分配的视角分析和阐述了人智协同的多种模式，并围绕人智协同社会治理面临的治理挑战，分享了研究团队在人智协同个性化翻译、隐私信息识别、行话解释理解、大模型价值观评估与对齐、大模型多智能体推荐助手等最新研究工作，为网络社区的精准治理与和谐发展提供了全新思路。
卢暾教授进行报告
李琼秀副研究员带来了题为“去中心化隐私保护：从分布式优化到联邦学习”的精彩报告。报告从隐私保护和联邦学习的实际应用场景出发，深入浅出地阐述了分布式计算以及联邦学习领域面临的隐私挑战及相应的解决策略。随后李研究员进一步对联邦学习中的隐私保护问题进行了形式化定义，并将其与分布式优化和图拓扑结构相结合，从技术角度对问题进行了深入剖析。她的讲解不仅揭示了联邦学习中隐私保护的重要性，也深入了多种前沿的隐私保护方法。
李琼秀副研究员进行报告
刘睿尧硕士结合当下的研究热点话题——大模型，带来了“基于大语言模型的论文推荐方法可行性研究”报告。他将大模型与推荐系统相结合，探索了大模型作为论文推荐系统的能力。刘同学提出了文本嵌入和选项补全两个算法用于大模型的论文推荐，测试了各种不同的大模型基座，将其与传统的推荐算法进行比较，获得了不错的效果。
来自智能网络与系统方向的陈阳副教授以“EasyGraph: A Multifunctional,Cross-Platform and Effective Library for Interdisciplinary Network Analysis”为题，介绍了其团队推出的面向多学科的高性能网络结构分析工具箱EasyGraph。基于Python/C++混合编程、并行优化技术和高效的数据结构，EasyGraph在网络结构分析的速度上显著超过已有方法，大幅提升了单机算力环境下处理大规模网络数据的能力。EasyGraph论文于2023年10月发表于Patterns杂志(Cell旗下期刊)。发布至今，PyPI下载量已经超过了40余万次，并获得上海开源创新卓越成果奖特等奖。
随后王兆翰硕士以“面向边缘环境的大模型推理尾时延优化”为题作主题报告，他从边缘云计算的相关背景出发，探讨了在边缘云环境部署大模型的意义与重要性，同时结合各种大模型系统层面的优化工作，研究了如何在边缘云环境对大模型进行部署，并演示了他在实际的边缘云环境中部署的交通大模型，最后王同学还对大模型在边缘云环境的其他各种应用方向进行了探索分析。
最后，高级工程师曹袖老师和他的硕士生杨之恒同学共同带来了题为“Impact of COVID-19 on Residential and Non-residential Power Consumption: A Data-Driven Study”的学术报告。他们根据上海市2019至2022年的各户的用电情况构建了基于大数据的用电预测模型，分析了COVID-19对于居民和非居民用电量的影响，探讨了具体产业成分对相应城市行政区的用电需求影响，揭示了疫情对能源消耗的深远影响，激发了与会者对于该问题的深入思考和热烈讨论。
正值复旦大学119周年校庆周，学院精心组织了此次系列校庆周系列学术报告，本次报告会的成功举办，不仅展示了复旦大学在人工智能和社会智能领域的研究实力，也为学者们提供了一个交流与合作的重要平台。期待未来可以在学术研究中取得更多突破，为社会智能领域的发展做出更大的贡献。
