Page 8 - 《软件学报》2024年第4期

1586 软件学报 2024 年第 35 卷第 4 期

《神经网络结构搜索在脑数据分析领域的研究进展》引入神经网络结构搜索到脑数据分析, 通过自动寻
找最优的深层神经网络结构显著提高了在脑数据应用上的性能和效率.
《基于自适应权重的多源部分域适应》为了解决多源部分域适应中的累积误差和负迁移问题, 提出了一
种基于自适应权重的多源部分域适应方法, 有效地利用源域的先验知识, 同时量化不同源域的贡献度, 优化
了迁移效率和性能.
(3) 算力分布式优化
《分组并行的轻量化实时微观三维形貌重建方法》针对微观三维形貌重建中的计算复杂度问题, 采用分
组并行处理和轻量化网络结构, 显著降低计算时间, 实现了实时高精度的三维重建, 且相较其他方法大幅减
少了计算耗时.
《基于动态批量评估的绿色无梯度优化方法》提出了一种基于动态批量评估的绿色无梯度优化方法, 通
过自适应调整评估样本量来降低计算代价.
《多视角融合的时空动态 GCN 城市交通流量预测》提出了一种多视角融合的时空动态图卷积模型, 整合
了静态与动态、局部与全局的特性, 从而全面捕获城市交通的多元空间关联, 使模型在多种时间窗口下实现
高效预测.
《基于强化联邦 GNN 的个性化公共安全突发事件检测》提出了一种强化联邦图神经网络方法, 通过多方
协作和梯度量化有效地进行突发事件检测. 利用图采样减少数据偏差影响, 并通过梯度量化与权重策略平衡
模型性能与通信压力.
本专题主要面向机器学习领域的研究人员和工程技术人员, 展现我国学者在绿色低碳机器学习各个子
领域的最新研究成果. 感谢《软件学报》编委会及编辑部、中国人工智能学会机器学习专委会对专题工作的
指导和帮助, 感谢专题全体评审专家及时、耐心、细致的评审工作, 感谢踊跃投稿的所有作者. 希望本专题能
够对绿色低碳机器学习相关理论、方法、系统和应用领域的研究工作有所促进.

封举富(1967－), 男, 博士, 北京大学教授, 博士生导师, 中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会
副主任, 中国人工智能学会机器学习专业委员会副主任, 教育部新世纪优秀人才. 主要研究领域为模式识别
与机器学习, 生物特征识别及其应用. 在国内外期刊和国际会议上发表论文 100 多篇, 主持研发的北大智能
指掌纹自动识别系统已应用于国内多个省市. 曾获 ACCV 1993 excellent paper, ACPR 2017 Best Poster
Award. 2000 年获中国高校科技进步二等奖. 2012 年获公安部科学技术二等奖.

俞扬(1982－), 男, 博士, 南京大学教授, 博士生导师, 中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会委
员, 中国人工智能学会机器学习专业委员会委员. 主要研究领域为人工智能, 机器学习, 强化计算, 相关成
果获得过获 4 项国际论文奖励和 3 项国际算法竞赛冠军. 曾获 2020 CCF-IEEE 青年科学家奖, 入选 2018
IEEE AI’s 10 to Watch, 获首届亚太数据挖掘青年成就奖, 并受邀在国际人工智能联合大会 IJCAI 2018 作
“青年亮点报告”. 入选国家级优秀青年人才项目, 曾获全国优秀博士学位论文奖(2013 年)、CCF 优秀博士学
位论文奖(2011 年)、江苏省杰出青年基金(2017 年).

刘淇(1986－), 男, 博士, 中国科学技术大学教授, 博士生导师, CCF 高级会员, 中国人工智能学会机器学习
专业委员会委员, 中国科学院青年创新促进会优秀会员. 主要研究数据挖掘与知识发现、机器学习方法及其
在智能教育等领域的应用, 相关成果获得过 IEEE ICDM 2011 最佳研究论文奖、ACM KDD 2018 (Research
Track)最佳学生论文奖. 还曾获中科院院长特别奖和优博、教育部自然科学一等奖(排名第 2)、吴文俊人工
智能科技进步一等奖(排名第 3)、阿里巴巴达摩院青橙奖, 入选了国家基金委优秀青年科学基金项目、中国
科协“青年人才托举工程”.