为了促进研究生之间的学术交流，探讨前沿科学问题，9月15日下午2:00，计算机与人工智能学院第十八期研究生学术论坛在崇真楼南楼A1017举办。本次论坛为本学期第一次研究生论坛，由2020级研究生杨聪聪，2021级研究生袁海东青、吴闻杰和马淑然主讲。学院颜小运博士出席了报告会。本次论坛由学院研究生会学术部主办。
杨聪聪的报告题目是“GISMC: Garment Image Synthesis using Multimodal Conditions”。他提出的GISMC 框架可解决从多模态输入生成服装图像的问题。框架包含一个用于图像量化表示的 VQGAN 编码器和一个用于从多模态输入预测目标图像标记的双向transformer。掩蔽序列建模、相关性估计、保真度估计和语义估计用于生成高质量的服装图像。
袁海东青的报告题目是“DCR-Net: Dilated convolutional residual network for fashion image retrieval”。报告首先介绍了时尚图像检索领域的研究背景，该领域目前主要以基于文本的图像检索和基于内容的图像检索两大方向为主。报告以基于内容的图像检索技术作为切入，提出了一种新的框架。框架中用于提取图像特征的膨胀卷积残差网络利用膨胀卷积获得“大视野”，利用残差卷积获得“高效率”。之后将余弦距离和马式距离相结合，提出了一种用于进行特征度量的混合距离计算算法。该方法在快速稳定的同时可做到一定的泛化能力。
吴闻杰的报告题目是“PBGNS：Physics-Based Graph Network Cloth Simulation”。报告提到图神经网络已被用于基于学习的布料模拟，最近受到了很多关注。常见的基于学习的图网络缺乏布料结构属性的信息，错误的积累会导致模型崩溃。因此提出了一个基于物理的图网络布料模拟 (PBGNS) 模型，它使用网格来表示布料系统的状态，并通过学习的消息传递来计算动态。之后增加了三个额外的损失项来约束网络训练。实验表明，该方法可以大大提高网络的训练速度，并具有更好的稳定性。
马淑然的报告题目是“Kubernetes的应用安全机制”。报告指出在部署应用程序的方式上，主要经历了传统部署、虚拟化部署、容器化部署三个时代，容器化部署方式带来很多便利，同时也会出现一些问题；因此为解决容器编排问题，就产生了一些容器编排的软件，其中就有Kubernetes。之后报告对Kubernetes以及其所存在的安全风险进行了介绍，最后提出了主动安全审计这一方法来解决所存在的问题。
围绕本次论坛来自不同领域的报告内容，同学们产生了浓厚的兴趣并展开了激烈讨论，同时，颜小运博士对每位汇报人进行提问，并提出了宝贵的建议。本期研究生学术论坛取得了圆满成功！