学院动态丨“CCF服务计算专委会走进中山大学”活动暨软件工程学院第四十三期博学论坛精彩回顾

2025年10月27日，中山大学软件工程学院开展了“CCF服务计算专委会走进中山大学”活动暨软件工程学院第四十三期博学论坛。本次活动由学院副院长吴嘉婧教授、CCF服务计算专委会执行委员蒋子规副教授组织，邀请了CCF服务计算专委会执行委员、南京林业大学王磊教授，CCF服务计算专委会常务委员、武汉大学王健副教授，CCF服务计算专委会委员、中国石油大学（华东）齐连永教授，广州大学周志立教授作为嘉宾进行报告分享。

学院副院长吴嘉婧教授首先作开幕致辞，对与会嘉宾表示热烈欢迎。随后学院部分青年教师和硕博研究生共40余人，通过线上与线下相结合的方式，围绕嘉宾分享主题进行了热烈活跃的交流研讨。

王磊教授

王磊教授以“边缘服务运行时可靠性异常检测与自适应复壮”为题，指出移动边缘计算作为VR/AR、自动驾驶等低延时应用的关键支撑，其核心挑战在于如何实时感知并应对边缘服务可靠性的复杂突变。报告强调，动态环境下服务可靠性的“概念漂移”易导致传统检测模型失效，引发运维的“人月神话”。针对此，其团队提出一套从检测到自适应的解决方案：通过A-Detection、L-Detection等一系列方法精准捕捉数据流的负向分布变化，进而依托CDCrest、CPRest等自适应复壮机制，实现检测模型的在线演化与边缘服务的韧性保障，为高敏感应用的稳定运行奠定基础。

王健副教授

王健副教授以“大模型时代的认知服务系统构造与治理”为题，探讨了认知服务作为服务计算与认知智能融合的新形态，其核心在于通过深度理解用户意图，赋能服务以感知、推理与决策能力。报告指出，大模型的崛起在为认知服务系统带来强大赋能机遇的同时，也对其构造方法与治理范式提出了全新挑战。对此，他重点探讨了以智能体为核心的认知服务系统在构造与治理层面的创新实践，为应对大模型时代下认知服务的复杂性、适应性及可信性挑战提供了可行路径。

齐连永教授

齐连永教授以“动态环境下可信推荐模型的构建与优化”为题，指出随着推荐系统在电商、娱乐等信息空间中日益扮演关键角色，其发展正面临用户偏好动态演变、数据稀疏多样等核心挑战。报告聚焦于如何在动态不确定环境下构建性能稳健、结果可信的推荐模型，系统分析了当前推荐系统在实际应用中的瓶颈问题，并深入探讨了如何利用前沿机器学习技术，优化模型的适应性与可信度，以应对个性化服务中的动态挑战。

周志立教授

周志立教授以“生成式信息隐藏与商品防伪应用”为题，阐释了以秘密信息直接驱动生成载密图像的新兴技术，为隐蔽通信与版权保护提供了新范式。报告指出，该技术的核心挑战在于确保生成的载密图像在分布特性上与自然图像完全一致，并能同时规避隐写分析器与人眼的检测。针对此，其团队研究了一系列创新方法，所构建的生成式信息隐藏方案不仅能有效抵抗检测与真实信道噪声，实现秘密信息的高精度提取，更成功拓展至商品防伪领域，为品牌安全提供了关键技术支撑。

在精彩的报告结束后，与会的讲者、教师以及学生纷纷就报告内容中的创新技术、潜在应用以及科研前景等方面提出了众多问题，讲者们就这些问题进行了详尽细致的解答，线下及线上整个会场讨论氛围热烈。

学院本期博学论坛圆满落下帷幕。此次活动既帮助参会师生开阔了学术眼界，又搭建了促进跨校对话的交流平台，切实深化了高校间的合作纽带。面向未来，学院将持续丰富此类活动形式与内容，为软件工程前沿领域的创新发展不断注入新的活力与思想养分。