2023年12月16日，长沙理工大学计算机与通信工程学院承办了IEEE第9届系统与信息学国际会议ICSAI2023。本次会议采用了创新的线上与线下混合模式，不仅在现场聚集了众多学术研究者，更通过网络将会议的精彩实时传递给了全球各地无法亲临的同行。在本次以前沿信息系统技术为核心议题的国际盛会中，荣幸邀请到了全球知名的专家学者，如阿德莱德大学的Peng Shi教授，长沙理工大学的张锦教授和国防科技大学的刘新旺教授。他们不仅在现场作了精彩绝伦的主旨学术报告，而且通过网络平台与在线观众进行了深入交流，极大地丰富了会议内容。

首先，Peng Shi教授带来了一场深入浅出的演讲，分享了他在机器人技术与网络安全领域的研究成果和行业见解。Peng Shi教授的报告主题集中在如何保障先进机器人系统免遭网络安全威胁。他深刻阐释了在机器人领域中，网络安全不仅仅局限于传统的数据保护，更为关键的是维护机器人系统的完整性与可靠性。随着机器人在制造、医疗、物流等领域的广泛应用，它们成为网络攻击者的新目标，这样的攻击不仅可能导致数据泄漏，还可能引起物理伤害。

在演讲中，Peng Shi教授细致地分析了机器人系统的多个组成部分，包括硬件设备、传感器和控制系统，并解释了每一部分如何成为潜在的安全脆点。他提供了一系列创新的策略，用于增强系统的安全体系结构，确保机器人的各个环节——从感知、分析到执行指令——都能在一个高度安全加固的网络环境中运作。此外，Peng Shi教授亦展示了一些前沿的研究案例，包括他的团队如何运用复杂的加密技术保护机器人系统不被非法操纵，以及他们如何设计出新颖的侦测算法来识别并防范对机器人系统的恶意软件攻击。

在报告末尾，Peng Shi教授不仅分享了其团队的显著成就和未来的研究路线图，也对现场听众发出了一个强烈的号召——在这个网络与物理世界交汇更紧密的未来，全社会都应当共同努力，提高对机器人系统安全的认识与防护措施，以保护人类免受网络安全风险的伤害。通过清晰的逻辑、丰富的案例以及对未来方向的明确指引，Peng Shi教授的报告为在场的专业人士开阔了视野，强调了跨学科合作在对抗网络安全威胁、保护关键技术资产方面的重要性。

其次，在本次ICSAI2023前沿会议上，张锦教授作了题为“脑科学与计算机技术融合”的精彩报告，向与会者展示了多项跨学科研究的最新成果。在呈现高度专业知识的同时，张教授依然保持了讲解的通俗易懂，使得每一位听众都能对这一领域的复杂性有着直观的认识。

报告中，张教授详细阐述了脑机接口技术的最新发展，展示了如何通过科技手段捕捉和解码大脑信号，将人脑的思维转化为控制外部设备的指令。此外，他还向大家介绍了嗅觉感知技术在现代科学中的突破，如何借助计算机技术模拟和处理嗅觉信息，因其直接涉及人工智能领域中的感知和认知问题，这段内容特别引发了现场听众的极大兴趣。张教授深刻指出，将脑科学的最新研究与人工智能、机器学习等前沿技术紧密结合，不仅仅为我们提供了解码大脑运作机制的一把钥匙，更开辟了一片新的研究蓝海。这种跨学科的交汇，为我们揭示了大脑信息处理的深层原理，并以此推动了与健康、教育、工业等多方面应用的深度融合。

在报告的后半部分，张教授通过一系列案例研究，展现了融合脑科学与计算机技术的研究是如何在实践中取得显著成效，并对未来的发展前景进行了前瞻性分析。他认为，这种跨学科研究的连贯性将导致科技创新的突破，未来将可能出现更多直接由大脑控制的智慧设备，改善人类生活的品质。张锦教授对听众提出了富有启迪性的见解与展望，点燃了大家对科学探索的热情。他强调，科研人员应持续推进脑科学与计算机技术的融合发展，不断探明大脑的奥秘，以科技进步促进社会的整体福祉。

张教授的鞭辟入里和深入浅出的报告，为在场的各位专家学者提供了极富洞见的视角，体现了创新科技在促进人类发展中的无限潜力与价值。

最后，刘新旺教授感到非常荣幸地在本次学术报告中，为在座学者们分享了其团队在人工智能、机器学习、数据挖掘领域的最新研究进展。报告伊始，刘教授简洁明了地阐述了机器学习的核心地位，指出这一领域通过数据与算法的深度结合，实现了对人类学习模式的模仿并不断提高自适应的精度，这也为他此次报告的主题——新兴的鲁棒多核聚类算法——奠定了理论基础。

随后刘教授用富有启发性的语言向在场的听众详细讲解了机器学习中的聚类方法。他指出，聚类算法的作用在于将数据集中的样本分门别类，以发掘彼此间的相似性。他着重介绍了多核k-means（MKKM）算法，一种聚类的经典算法，并深入解析了其算法设计和逻辑推演过程。在此基础上，刘新旺教授和其研究团队提出了一系列原创性的改进算法，包括Simple MKKM、localized SimpleMKKM、以及无需超参数优化的localized SimpleMKKM，他们不仅分享了这些算法的优势，还详尽地展示了实验数据及其分析。

在会议的精彩收官环节，刘教授用他的报告作为终章，总结了一系列令人瞩目的研究成果，并对未来的研究方向进行了深远的展望。他激励在座的代表们积极与他的团队协作，为共同推进该学科领域作出更多贡献。与此同时，刘教授还抱有一个愿景：期待每位参会学者都能从此次会议获得新的启迪，并将这些见解与自己的专业领域紧密结合，一同致力于机器学习的最前沿研究。

在会议的各个专题分会场内，参会学者们热情分享了他们最新的研究成果，引发了激烈的学术探讨。特别值得一提的是，香港中文大学的谢迪宏博士带来了一篇以《Reliability prediction of power communication network based on node importance》为题的研究报告，详尽地阐述了电力通信网络的可靠性预测及关键节点的重要性分析。同时，国防科技大学的袁健波博士也提供了一场引人入胜的讲演，题为《Adaptive Opinion Control Based on Two-stage Community Detection》，他的报告在智能算法设计与舆论控制策略方面提供了新颖的视角。会议议程紧凑但内容丰富，为与会学者提供了一个充满启发与翱翔思考的学术平台。

本次IEEE第9届系统与信息学国际会议在专业组织和精心筹备下圆满结束。会中展现了多样化的学术观点和研究成果，汇集了多样的学术视角和研究进展，各位参会者的深入交流和分享增加了知识的互通，为未来的研究合作搭建了桥梁，也为推动领域内的学术进步和合作发展提供了坚实的基础。

图文：罗阳鑫

审核：伍胜

终审：何施茗