各位师生：

应我院邀请，南洋理工大学Dusit Niyato教授及广东工业大学康嘉文教授将于3月4日为我校师生做学术讲座，欢迎广大师生参加！报告的具体安排如下：

报告主题1：Beyond Deep Reinforcement Learning: A Tutorial on Generative Diffusion Models (GDMs) in Network Optimization

报 告 人：Dusit Niyato（南洋理工大学）

报告时间：2024年3月4日（周一）9:00

报告地点：通院大楼106会议室

报告摘要：生成扩散模型（Generative Diffusion Models, GDMs）已在生成人工智能领域崭露头角，展示了其在各种应用中的多功能性和效能。GDMs 能够建模复杂的数据分布并生成高质量的样本，在图像生成和强化学习等任务中表现出特别的效果。此外，它们的迭代性质涉及一系列的噪声添加和去噪步骤，是一种在学习和生成数据方面强大而独特的方法。本报告首先介绍在网络优化任务中应用 GDMs的方法，深入探讨GDMs的优点，强调它们在各种领域的广泛适用性。其次，本报告提供GDMs及其在网络优化中的应用的基本背景，以及一系列具体案例研究，展示GDMs与深度强化学习、语义通信和车联网的集成。这些案例研究强调了GDMs在现实场景中的实用性和效能，为网络优化与设计提供了洞见。

报告人简介：Dusit Niyato教授是新加坡南洋理工大学计算机学院教授、IEEE Fellow、IET Fellow，2017年至2023年连续多年入选高被引学者，研究方向包括研究兴趣涉及分布式协作机器学习、物联网、边缘智能生成人工智能和人工智能生成内容、移动与分布式计算以及无线网络等领域。Dusit Niyato教授现任IEEE Communications Surveys and Tutorials期刊主编，影响因子高达35.6，是通信领域期刊影响因子排名第一的国际顶级综述期刊。此外，Dusit Niyato教授也担任IEEE TVT主编，IEEE TWC，IEEE TMC， IEEE Wireless Comm.，IEEE Network，ACM Computing Surveys，IEEE TIFS，IEEE JSAC等国际顶级期刊编辑。Dusit Niyato教授已发表500多篇高水平SCI论文，以及300多篇国际高水平会议。

报告主题2：Blockchain-based Federated Learning for Wireless Metaverses

报 告 人：康嘉文（广东工业大学）

报告时间：2024年3月4日（周一）10:00

报告地点：通院大楼106会议室

报告摘要：新兴的无线元宇宙实现了将物理空间映射和扩展到虚拟空间的操作，从而显著升级了无线网络和应用，例如智能制造、智能医疗等领域。无线元宇宙通过物联网从各种无线设备获取数据，并进行有效的数据分析和决策，从而提高物理空间的网络效率，最大化商业价值。然而，在将元宇宙整合到无线网络中仍然存在一些瓶颈，如敏感数据泄露、感知数据新鲜度以及共享这些数据的激励。本报告首先介绍一个用户定义的隐私保护框架，以提高无线元宇宙的隐私保护。其次，利用跨链增强的联邦学习框架来进行分散、安全和隐私保护的数据训练。此外，通过引入信息年龄作为数据新鲜度的度量，并设计了基于信息年龄的合同模型来激励物联网节点之间的数据感知。

报告人简介：康嘉文，广东工业大学特聘教授，“珠江人才”青年拔尖人才，曾任新加坡南洋理工大学博士后，美国普林斯顿大学、加拿大滑铁卢大学访问学者；从事区块链、元宇宙、人工智能等方向研究。入选“全球前2%顶尖科学家”榜单及AI2000人工智能全球最具影响力学者榜单，获IEEE HITC早期研究生涯成就奖、IEEE SCSTC早期研究生涯成就奖；发表高水平论文160余篇, 12篇ESI高被引论文，3篇ESI热点论文，授权发明专利17项，Google Scholar被引超1.1万次；获IEEE WCNC等13项国际会议最佳论文奖、IEEE车载技术学会年度最佳论文奖、IEEE CSIM技术委员会最佳期刊论文奖、IEEE车载技术学会最佳陆地交通论文奖、广东省计算机学会优秀论文奖、广东省智能交通科学技术奖、第二十三届中国专利奖银奖。担任IEEE Comst, JSAC、TCCN、TNSE、TVT等13个著名期刊（客座）编委及15个知名国际会议共同主席。

特此通知。

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2024年2月29日