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　　基于眼底影像的眼底病智能诊断对在各年龄段开展大规模视觉健康筛查、实现致盲性眼病早发现早治疗具有重要意义。本项目针对眼底病智能诊断中多模态影像标注稀缺、模态间异构性强、模型跨设备泛化能力不足等现实挑战，聚焦小样本条件下的广域视觉表征学习（BD-VRL）这一核心问题，研究视觉表征基座模型的高效优化与迁移技术。具体内容包括：异构基座模型的自监督域适应方法，结合参数高效微调与提示学习，实现小样本条件下的模型快速适配；弱监督跨模态配准与注意力特征融合机制，解决多模态影像对齐与缺失模态特征补全难题；基于知识蒸馏的跨设备迁移技术，提升诊断模型在真实场景中的泛化性能。预期成果包括支持5种眼底影像的BD-VRL基座模型、性能超越现有方法10%的多模态诊断系统、4篇CCF-A类论文及2项专利。本项目旨在构建小样本BD-VRL通用框架，推动致盲性眼病的早期筛查技术发展，为临床提供高效、鲁棒的智能诊断工具。

　　项目简介：本项目聚焦于情感智能对话系统在情感理解、长期个性化建模及可解释情感支持等关键问题，旨在突破当前系统在情感理解深度不足、个性化建模能力欠缺、情感支持可解释性薄弱及评测体系不完善等瓶颈。面对社会日益增长的情感陪伴与心理健康需求，本项目结合心理学理论与人工智能技术，构建更智能、更可信的情感支持系统。项目主要研究内容包括：1）基于认知评价理论的多模态情感理解，构建拟人化的情感推理范式，提高模型对情感成因及动态变化的理解能力；2）面向长期交互的个性化建模，提出多维度记忆建模与自适应检索框架，实现对用户个性化情感特征的精准刻画；3）基于心理学助人意图的可解释情感支持对话，结合强化学习优化支持策略，并建立科学的评测体系，提升系统的可信赖性和实用性。项目研究成果可广泛应用于心理健康服务、情感陪伴机器人等领域，推动情感计算与人工智能技术的深度融合，助力我国在智能人机交互及人工智能伦理研究方面的领先地位。

　　应用人工智能技术持续支持、优化物流服务运营管理是智能技术和实体经济融合发展新质生产力的重要方向。随着智能算法越来越多直接与人持续交互，大量相互依存作用的人类和智能算法构成人机交互复杂系统。理解该系统中人-智能算法融合交互的深层规律具有重要意义。现有研究常常从静态视角出发，将智能算法稳定表现作为前置条件，分析智能算法辅助或与人类合作时的短期交互规律和影响，忽视了人与不同算法交互影响的溢出效应。围绕智能算法应用带来的实践和学术研究挑战，本项目从动态视角理解物流服务运营管理不同场景中智能算法表现以及人与算法的交互影响，聚焦回答如下问题。一是探究智能算法扮演合作者和监督者角色支持物流服务运营管理时的人-智能算法动态交互规律与影响。二是分析算法失灵对人-算法交互的短期（失灵期间）、长期（算法恢复后）直接影响及溢出效应。三是探究如何借助算法表现披露和用户采纳披露设计降低或消除算法失灵的负面影响。

　　根据《“边缘计算+”技术白皮书》，在数字经济时代，约80%的数据和计算将发生在网络边缘。边缘服务是指部署在边缘节点上的微服务，具备高效的处理和计算能力，应用前景广阔。可靠性异常是故障的前兆，若未及时检测到，可能引发故障。然而，边缘节点计算资源有限，实时的可靠性异常检测将会挤占计算资源，造成服务性能损失。本课题提出：首先，研究基于深度强化学习的可靠性数据流采样策略优化方法，构建反馈回路，动态调整采样策略，优化计算资源的消耗；其次，研究基于云边协同的“预警-验证”两阶段异常检测方法，边缘节点上的轻量化模型负责异常预警，仅承担较低的计算负载，在发现疑似异常时才提交至云节点的深度学习模型进行验证。最后，研究基于时空图卷积网络的异常根因定位方法，通过图卷积描述服务之间的依赖关系，追踪异常传播路径，实现根因定位。研究目标是在计算资源有限的边缘环境中，实现实时、自适应和计算资源利用率优化的可靠性异常检测。

　　项目简介：视频类实时性应用需要网络传输控制提供确定性体验质量（QoE）。然而，网络服务质量（QoS）指标与应用QoE需求间存在语义鸿沟，QoE劣化时难以定位QoS优化靶点。尽管通过传输控制实现确定性QoS已经引起业界关注，但针对确定性QoE的研究仍然缺少系统和深入的探索。本项目以在不确定的网络上实现确实性QoE为最终目标，围绕高效协议框架、精准映射模型、确定性传输控制等关键科学问题开展研究，主要研究内容包括:（1）QoE感知的多路径传输控制协议框架，突破异构主体跨层QoE感知难题；（2）基于因果推断的QoS-QoE语义转换模型，解决QoE根因定位难题；（3）确定性QoS保障的多路径传输控制技术，攻克开放环境下确定性QoS保障难题和单路径资源受限难题。研究将形成“感知-决策-执行”的闭环优化理论体系和面向确定性QoE的多路径传输控制原型系统，做出原创性成果，推动网络优化范式从经验试错向智能决策转型。

　　新技术推动下，虚假评论呈现出图文多模态与AI生成规模化的特点，导致其泛滥问题进一步加剧。传统检测技术难以有效应对多模态虚假评论检测和AI生成识别问题，无法满足平台可信治理需求。本项目拟构建一套可信的多模态虚假评论检测框架：（1）针对检测准确性，研究基于跨模态融合和深度学习技术的多模态虚假评论检测；（2）针对生成来源可追溯性，研究基于多模态信息增强与大模型驱动的AI生成虚假评论识别；（3）针对系统决策可解释性，研究基于大模型反事实生成的虚假评论检测可解释；（4）基于检测和识别结果，探索多模态虚假评论对平台生态的影响。本项目将构建从检测到追溯再到影响评估的完整技术链条，在提升检测准确性的同时，生成来源识别和可解释检测技术为平台差异化监管和内容审核优化奠定基础。本项目既丰富了虚假评论检测研究相关的方法论，又为数字平台内容可信治理提供解决思路，对构建良性数字生态具有重要理论价值和现实意义。

　　项目简介：混合事务与分析处理（HTAP）技术基于一套系统同时支持在线事务处理（OLTP）与在线分析处理（OLAP），而随着数据密集型应用对智能化管理、弹性伸缩、多租户能力等方面提出的需求，云原生HTAP数据库逐渐成为学术界和工业界广泛关注的研究热点，本项目研究基于机器学习的云原生HTAP查询优化关键技术，凝练的关键科学问题是“多租户动态资源需求下的查询性能优化问题”。围绕关键科学问题，主要研究内容包括：（1）动态需求感知的资源调度；（2）异构HTAP负载的代价估计；（3）多租户复杂查询的计划优化。目标是突破云原生HTAP智能查询优化学习理论，解决关键技术，研制原型系统，取得国际领先的研究成果。

　　在促进高质量充分就业的战略驱动下，实现人岗精准匹配是破解就业市场供需困境的重要任务，图学习借助其优势成为关键技术方向。然而，通过分析人岗交互静态历史的传统图学习，在建模人岗画像的过程中会面临时变就业环境难适应、庞杂人岗关系难处理和长尾行业信息难学习的问题。因此，本项目着力将人岗匹配的静态图学习进一步推向动态时空感知的新范式，并从人力资源网络的建模、处理和学习这三个核心问题出发进行研究：第一，研究面向动态图建模的时序增量图神经网络框架，实现动态时序感知的人岗画像建模；第二，研究面向复杂图处理的语义引导子图提取方法，实现大规模高噪声人力资源网络的解耦优化；第三，研究面向稀疏图学习的生成式自增强表征学习模型，实现新兴行业的人岗交互数据增广。三项关键技术形成动态建模、优化处理、增强学习的闭环体系，不仅填补图学习在人力资源管理领域的前沿空白，还将推动人岗精准匹配的实现，具有显著的理论创新与应用价值。

　　随着虚拟现实与空间计算技术的快速发展，数据可视化未来将突破二维屏幕的限制进入虚实融合的沉浸式空间环境。然而，沉浸式可视化的交互方法研究仍面临三大核心挑战：（1）抽象可视化对象缺乏物理属性导致的交互意图建模难题；（2）多模态交互意图理解的二义性挑战；（3）复杂空间环境约束下的交互适应性缺失问题。本项目拟探究面向沉浸式可视化的多模态交互方法。项目将采集用户在空间场景下的多模态操作和视觉注意力数据，构建基于人视觉注意力-手势-语音融合的多模态感知和交互意图识别技术，并融合空间情境上下文理解，实现环境语义驱动的自适应可视化交互优化方法。项目预期在空间交互意图识别精度、多模态交互响应延迟等关键指标实现突破。本项目将为虚实融合空间中面向数据可视化的交互范式奠定研究基础。

　　数据库参数调优对于提升系统性能（如高吞吐、低延迟）至关重要，但其高维性、NP-难特性以及参数间复杂耦合关系，导致传统黑盒调优方法需要上百步迭代搜索，存在效率低、成本高、响应性差等痛点。为突破黑盒方法对大规模数据依赖的固有限制，本项目首次提出基于系统执行逻辑的白盒式参数调优方法。具体而言，1）设计基于数据库源码解析的参数作用机理挖掘方法，求解执行逻辑与参数配置间的作用机理；2）研究基于系统执行逻辑符号化映射的白盒模型自动构建算法，以参数作用的因果拓扑作为模型骨架，构建自适应、高精度的白盒模型；3）建立因果驱动的参数调优框架，通过剪枝无关参数、聚焦关键因果链路，实现高效实时的一步配置推荐。最后，研制基于白盒模型的云数据库参数调优系统，显著提升调优响应速度与优化质量，推动调优范式从“高维参数空间的黑盒盲目搜索”向“低维因果链路的白盒精准优化”转变，为复杂系统自适应配置优化提供理论突破与技术支撑。

　　近年来，人工智能蓬勃发展，相关技术被广泛应用于方方面面。而人工智能模型的核心能力之一就是其泛化性。如何提升模型泛化性是一个经久不衰的重要问题。本项目拟从算法角度出发，设计直接针对模型泛化性的优化算法。主要内容将集中在如下三个部分。（1）模型泛化性的优化目标构建：不同于已有算法将可观测的优化误差作为目标，本项目通过构建广义PAC-Bayes理论，将模型的泛化误差和优化误差统一成模型参数概率分布的一个函数。并将这一定义在概率分布空间（Wasserstein空间）的函数作为优化目标；（2）概率分布空间上模型泛化性算法构建：本项目的优化目标是定义在Wasserstein空间上的函数，借助Wasserstein空间的几何结构，可以引入流形上优化的技术设计算法，并分析理论性质；（3）概率分布空间上算法的实际应用：设计算法的快速近似版本，并将其运用到人工智能领域大语言模型、扩散模型中，再分析其理论性质。

　　作为推荐系统的核心组件，推荐模型已成为现代数据中心AI服务最主要的载体之一。不同于其他场景（如计算机视觉）下的模型，其极度访存密集的特性使得存储系统成为关键瓶颈。当前，推荐模型正向融合大语言模型（LLM）能力的新型生成式推荐模型演化。相较于传统推荐模型或LLM，生成式推荐模型同时引入万亿级嵌入参数（EMB）与上下文缓存（KVCache），呈现出参数异构化、规模化、动态化的新特征，导致现有存储系统难以适配。本项目拟研究面向生成式推荐模型的存储系统：1）在数据层，研究面向KVCache与EMB的异构混合存储池；2）在索引层，研究面向万亿参数的可扩展索引技术；3）在存算协同层，研究面向生成式推荐模型的以存代算技术。基于上述研究构建原型系统，并在真实场景中验证。

　　项目简介：色彩是数据可视化中最重要的视觉变量之一，直接影响数据的可读性、模式识别效率和用户认知体验，但现有方法主要依赖经验规则，缺乏系统的视觉感知和语义认知建模，难以满足复杂数据场景下的高效智能着色需求。本项目拟构建色彩视觉感知计算模型、色彩语义认知计算模型及数据自适应的自动化智能着色方法，通过大规模用户实验、机器学习和深度学习技术定量分析色调、亮度、颜色名等多维色彩属性对视觉推理任务的影响，同时结合大语言模型优化颜色命名和语义关联，提升色彩映射方案的可解释性和适应性。项目研究将探索如何根据数据分布动态生成高区分度的色彩映射，实现视觉细节与整体结构的有效平衡，从而提高数据可视化的可读性与辨识度，并为科学可视化、智能人机交互和人工智能辅助决策等领域提供理论支持和技术保障。