5月11日下午，计算机学院第二届南湖学子论坛在南湖综合楼7119会议室举办。出席本次论坛的领导老师有计算机学院副院长崔建群教授、计算机科学与技术系主任胡珀教授以及物联网工程系主任姚华雄副教授等教师。计算机学院2023级、2022级研究生参加了此次论坛。

论坛正式开始前，由崔院长发表致辞。她表示，此次论坛的宗旨是“求实创新，交流共进”，建设良好的学风和学术环境，希望能够通过此次论坛，促进同学们在学术上的思维碰撞，营造出良好的科研氛围，促使大家共同进步，在科研道路上少走弯路。

论坛的上半场由计算机科学与技术系的系主任胡珀教授主持。报告人2022级硕士研究生周明瑶汇报的论文是发表在AAAI-2024(CCF-A类会议)的“TR-DETR: Task-Reciprocaltransformer for Joint Moment Retrieval and Highlight Detection”。在这一工作中提出了一种基于DETR(TR-DETR)的任务互惠Transformer，重点探索MR和HD之间固有的互利性。具体来说，首先构建局部-全局多模态对齐模块，将不同模态的特征对齐到共享的潜在空间中。随后设计了视觉特征细化模块，以抑制查询无关的信息干扰。最后利用 MR和HD之间的互惠性，构建任务协作模块来细化检索管线和高光分数预测过程。

报告人2021级硕士研究生李炫宏汇报的论文是发表在EMNLP 2023（CCF-B类会议）的“Revisiting Source Context in Nearest NeighborMachine Translation”。该工作重新审视了源端上下文的作用，并提出了一种简单而有效的方法，通过源端上下文增强来改善神经机器翻译，证明了其在检索更优示例和确定更合适的插值系数方面的关键作用。本文揭示了通过引入一个源端感知的距离校准模块，概率估计可以进一步优化。在多个数据集上的全面实验表明，本文提出的方法可以与代表性的kNN-MT基线无缝集成，在多种设置和领域中对这些强基线实现了显著改进。

报告人2021级硕士研究生王文硕汇报的论文是发表在ESEM2023（CCF-B类会议）的“Understanding Resolution of Multi-Language Bugs: An Empirical Study on Apache Projects”。该工作对来自655个Apache开源项目的54个多语言系统中的66,932个缺陷进行了大规模的实证研究，其中包括6,700个多语言缺陷。他们首先围绕多语言缺陷的修复特征探索了多语言缺陷对开发难度的可能影响。随后通过定性分析，深入探究了多语言缺陷修复涉及多种语言的原因并提出了跨语言调用机制的分类。这项研究有助于提高软件质量、优化缺陷修复过程,并为未来多语言软件开发提供指导和启示。

论坛的下半场由物联网工程系的系主任姚华雄副教授主持。报告人2022级硕士研究生吴俊泽汇报的论文是发表在《Bioinformatics》（CCF-B类期刊）的“Causal-ARG: a causality-guided framework for annotating properties of antibiotic resistance genes”。该工作提出了一种以因果关系为导向的框架，旨在精准标注ARG的属性。在这一框架中，运用了因果推理进行表示学习，以揭示隐藏在背后的生物学机制。具体来说，利用高斯混合模型对决定ARG特性的复杂机制进行描述，并通过因果表征学习来提取这些隐藏特征。不仅如此，该工作还引入了因果图来构建不同属性之间的因果关联，从而精准地捕捉不同属性之间的因果关系，为更深入地理解并解决抗生素耐药性危机提供了有力的支持。

报告人2021级硕士研究生张遥汇报的论文是发表在《ACM Transactions on Software Engineering and Methodology》（CCF-A类期刊）的“Exploring the Impact of Code Clones on Deep Learning Software”。在该工作中，进行了一项实证研究，得出了以下结果。(1)代码克隆在深度学习项目中非常普遍，约有16.3%的代码片段会遇到克隆，几乎是传统项目的两倍;(2)75.6%的深度学习项目包含共变克隆，这意味着变更会在克隆的代码片段间传播，从而带来维护困难;（3）克隆行占总行数的百分比和克隆行数与共变的出现有关;(4）代码克隆的普遍性在不同框架的DL项目中有所不同，但差异不大;(5）类型1的共变克隆经常分布在不同的文件夹中，但类型2和类型3 的共变克隆主要发生在同一文件或文件夹中;（6）57.1%的共变克隆涉及Bug。

报告人2021级硕士研究生曾舒畅报告的论文是发表在《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》（CCF-A类期刊）的“Efficient and Privacy-Preserving Skyline Queries over Encrypted Data under a Blockchain-Based Audit Architecture”。隐私保护Skyline查询协议是一种既适用于上述应用场景又能保障数据外包计算隐私性的安全数据挖掘方案。现有的隐私保护Skyline查询协议在安全性和效率提升上做了大量的工作且成果显著。然而,这些工作主要集中在协议的效率提升，忽略了参与用户密钥的管理。导致系统中可能出现恶意用户发出非法请求从而破坏系统秩序并导致Skyline查询失败。为了解决上述问题，该工作设计出一种计算效率更高、安全性更健壮的隐私保护Skyline查询协议,更适用于实际应用场景的需求。

除了学术报告的形式外，本届南湖学子论坛还通过学术海报的形式展示同学们的科研成果，使更多的同学参与进来，扩大了学术交流的范围。

本次南湖学子论坛的顺利举行，为众多学子们打造了一个卓越的交流与分享舞台。这不仅是一次思想的碰撞，更是智慧的交融。论坛的举行，让同学们有了难得的机会，能够在浓厚的学术氛围中，畅谈自己的研究心得，倾听他人的独到见解。本次南湖学子论坛的成功举办，不仅为同学们提供了一个交流和分享的平台，更为同学们的学术成长和未来发展奠定了坚实的基础。