{"text_format":"3","workbook":"xlsx","n_sheets":1,"sheets":["工作表1"],"read":"whole","date_system":"1900"}

{"sheet":"工作表1","index":0,"n_rows":42,"n_cols":7,"rows_kept":42,"merged":[[1,5,1,6]]}
["序号","题目","研究内容介绍","对学生要求","指导教师","手机号","微信号"]
["说明","研究题目","对研究内容进行简要介绍","专业、年级、知识背景等","姓名","可以选填其中一项"]
["示例","基于图神经网络的知识追踪模型研究","随着信息技术的发展以及互联网的普及，越来越多的人开始在各类在线教育平台线上学习，在线教育逐渐成为一种热门的研究领域，在如何让在线教学系统更加智能化和定制化的大背景之下，知识追踪作为其中一项关键性的技术，起着关键的作用。 知识追踪能够根据当前学生的知识水平(以其历史轨迹为基础)预测学生在未来的成绩表现，从而对学习者的学习能力进行综合评价以及辅助教学者对学生未来的学习方向做出规划。近年来较为流行的一类知识追踪模型是以图结构化的学习特征数据为基础且运用图神经网络(GNN)的图神经网络知识追踪模型(GKT)。本课题针对基于图神经网络的知识追踪模型进行学习，在此基础上设计更优的知识追踪模型，实现在线教学系统更加智能化服务于教学者和学习者。 本研究首先学习GKT、GIKT和SGKT三种图神经网络知识追踪模型，理解其模型的基本思想和优缺点；在此基础上以提高模型预测精度为目的，设计更优的知识追踪模型，使用ASSISTments2009、 ASSISTments2012 和 EdNet 数据集进行实验并和前三种模型进行结果的对比和分析。","计算机或人工智能专业大二，对图机器学习感兴趣","XXX","188130679**","188130679**"]
[1,"基于RK3588的低功耗智算平台研制","基于瑞芯微RK3588的AI处理器，设计支持千兆光通信的低功耗智能计算平台；\n研究用于卫星导航干扰滤波的UNET网络，并在智算平台上进行移植","计算机或人工智能专业大二，对嵌入式机器学习感兴趣","徐朝农",13810052188]
[2,"基于STM32N6的微型低功耗智算平台研制","基于STM32N6处理器，设计支持超小体积超低功耗的边缘智能计算平台；\n升级实验室已有的自主STM32H7算子库到N6平台上\n研究用于指纹识别的神经网络，在GPU上进行高精度训练后在智算平台上进行移植","计算机或人工智能专业大二，对嵌入式机器学习感兴趣","徐朝农",13810052188]
[3,"基于CHARLS数据库（中国健康与养老追踪调查）人工智能疾病预测和负担分析","本研究基于CHARLS 数据库，提取中老年人人口学特征、生活方式、体检指标等多维数据，构建人工智能预测模型，实现高血压、糖尿病等常见慢性病的早期识别。同时量化疾病对医疗支出、生活自理能力的影响，揭示慢性病负担的人群差异与地域分布，为养老医疗资源配置与慢性病防控政策制定提供实证支撑。","计算机或人工智能专业大二，对机器学习感兴趣","陈晓禾",15995755523,15995755523]
[4,"基于穿戴式设备的睡眠电生理信号分析","本研究依托穿戴式设备采集多维度睡眠电生理信号，优化信号降噪与特征提取算法，精准识别睡眠周期分期及异常波形。结合生理指标与睡眠行为数据，构建睡眠质量评估模型，揭示睡眠障碍关联因素，为睡眠健康监测、疾病预警及个性化干预方案制定提供技术支撑与实证依据。","计算机或人工智能专业大二，对机器学习感兴趣","陈晓禾",15995755523,15995755523]
[5,"基于滑窗KSVD与自适应控制限的实时微小故障检测研究","在工业安全生产场景中，精准的实时故障检测是保障运营的关键，而初期故障的及时识别仍是核心挑战。本课题将研究一种创新的实时初期故障检测方法，核心研究内容包含两方面：一是采用核奇异值分解（KSVD）在数据流滑动窗口上提取关键动态过程特征（奇异值），先通过核函数将滑动窗口数据矩阵映射至高维特征空间，再进行基于SVD的特征提取，这些特征可直接反映实时的过程状态与动态变化；二是设计新颖的自适应控制限（ACL）机制用于实时微故障检测，该机制以提取的核奇异值为核心统计量，明确建模工业数据中的内在时间相关性，实现动态控制限更新以适应正常过程的变化。研究将通过仿真实验验证方法有效性，对比该方法与传统方法在实时数据流中对早期微故障的检测灵敏度和适应性。","自动化或人工智能专业大二/大三，对工业故障检测、机器学习与信号处理感兴趣，具备基础的Python编程能力和数理统计知识。","王珠",15810348680]
[6,"基于全驱模型和免调参递归集员辨识的非线性系统自适应控制","集员辨识在处理有界噪声干扰时能提供参数可行集，且鲁棒性强。然而，传统集员辨识算法的性能严重依赖先验噪声边界信息，边界设置不当会导致算法失败或估计精度大幅下降。现有自适应边界调整方法又往往需引入人工试调的新参数，缺乏理论保障且对异常值敏感。值得注意的是，近年来研究表明，维纳模型在描述工业非线性过程方面具有显著优势，而全驱系统理论则为控制器设计提供了极大的灵活性，二者的结合可为复杂非线性系统建模与控制开辟新的研究路径。为此，本研究旨在探究维纳模型与全驱模型系统的等效变换机制，构建一种完全免调参的递归集员辨识算法。该算法可通过深入挖掘残差序列中蕴含的几何统计特征，实现噪声边界的在线自适应估计与更新，从而系统性地摆脱对人工经验与先验知识的依赖。并在此基础上，进一步设计基于辨识结果的自适应控制律，以确保闭环系统在参数不确定性与有界干扰下仍具有良好的跟踪性能。","自动化或人工智能专业大二/大三，对系统辨识、自适应控制有兴趣，具备一定的理论分析与仿真实现能力。","王珠",15810348680]
[7,"基于递归神经网络的自学习非线性智能PID控制器","首先，建立一类典型的非线性对象的动态数学模型，并利用该模型，在matlab中进行对象的开环仿真和PID控制算法的仿真。其次，基于该控制系统生成用于神经网络控制器的训练数据。确定神经网络控制器的结构和学习算法，利用训练数据学习生成神经网络非线性智能控制器，并将神经网络控制器施加于典型非线性对象的控制，针对不同的工况（包括非线性、大扰动、工况迁移），研究神经网络控制器的控制效果和性能指标，完善和优化控制算法的性能。","  自动化或人工智能专业大二/大三，对智能控制有兴趣，具备一定的理论分析与仿真实现能力。","徐宝昌",13815099972,13815099972]
[8,"气液联动阀门的建模与仿真研究","气液联动执行机构是在天然气输送过程分输站/压气站中进行紧急关断的关键设备，其可靠性对于保障天然气站场的安全具有重要意义。本项目主要是要构建气液联动阀门的仿真系统，为气液联动阀门的在线故障诊断提供技术支撑。主要研究内容包括：\n    1、基于多领域统一建模方法，建立涵盖气体热力学、液压动力学、机械传动和控制系统的集成模型。核心包括：采用多变过程描述气腔的可压缩储能特性；考虑油液可压缩性与复杂摩擦模型（如LuGre）构建液压缸-负载动力学方程；使用流量公式精确建模气路/液路阀口非线性；通过隔离元件力平衡方程实现气液耦合。模型参数将通过专门设计的实验（如低速摩擦辨识、绝热过程测试）进行精确标定。\n\n    2、采用AMESim/Simscape搭建系统级仿真平台，与MATLAB/Simulink进行联合仿真以验证控制算法。通过对比实测的阶跃响应、频率特性等数据，定量验证模型在健康状态下的精度。针对关键部件流场，可辅以CFD仿真获取高精度流量系数，修正系统级模型参数。\n","自动化专业大二/大三，对自动控制系统硬件有兴趣，具备一定的理论分析与仿真实现能力。","徐宝昌",13815099972,13815099972]
[9,"气液联动阀门典型故障的建模与模拟","气液联动执行机构是在天然气输送过程分输站/压气站中进行紧急关断的关键设备，其可靠性对于保障天然气站场的安全具有重要意义。本项目主要研究气液联动阀门的故障模拟方法，为气液联动阀门的在线故障诊断提供技术支撑。主要研究内容包括：\n    基于FMEA，建立渐进性与突发性故障的数学模型。重点模拟：密封失效（增加泄漏流道）、气体泄漏（修改质量守恒方程）、摩擦异常（调整摩擦参数）、控制阀卡滞（固定阀芯位置）以及最复杂的气液隔离元件破裂（引入气液混合模型）。通过故障注入仿真，提取压力异常、动作延迟、能耗上升等故障敏感特征，构建故障-特征映射库，为后续智能诊断算法开发提供数据基础。","自动化专业大二/大三，对自动控制系统硬件有兴趣，具备一定的理论分析与仿真实现能力。","徐宝昌",13815099972,13815099972]
[10,"天然气站场中控PLC在线性能评价方法研究","浙江中控公司的PLC系统在天然气管道输送过程中发挥主要控制作用，其运行状态关乎整个天然气输送过程的稳定性以及安全性。对于站控PLC系统设备运行状态的获取，现今只能通过人工巡检方式来判断。人工巡检的方式存在延迟性、片面性以及模糊性的问题。\n本项目首先需要熟悉中控PLC模块的相关产品手册，其次，通过分析天然气输送过程中分输站/压气站中常用的中控PLC系统（主要型号为G5 PRO)中可采集的表征其性能的相关数据，建立性能状评价模型。同时通过在线技术，实现站控PLC系统性能状态评价集中监测功能。性能评价的涵盖范围包含PLC通讯模块、CPU模块和其他相关模块。遴选用于性能评价的基础数据类型，编制相应的基础数据采集程序，并存储到实时数据库中。对基础数据进行相应的数据处理，实现信息转换以用于性能评价模型。基于基础数据构建性能的二级评价指标，并构建能够综合各二级评价指标的评价模型，以形成最终的一级评价指标。","自动化专业大二/大三，对自动控制系统硬件有兴趣，具备一定的计算机控制基础。","徐宝昌",13815099972,13815099972]
[11,"炼化质量指标预测中的数据对齐研究","在炼化生产过程中，质量指标的精准预测对优化工艺、提高产品质量至关重要。由于工业数据采集存在时间不同步与波动性，质量指标与其对应的过程变量之间往往存在时间滞后，直接影响预测模型性能。本研究针对炼化质量指标预测任务中过程变量与质量数据存在时间延迟的问题提出一种创新的数据对齐方法：通过核奇异值分解（KSVD）与回归优化方法，以回归误差最小原则自动寻找“最优扩展时间”实现数据对齐，为构建高精度质量预测模型奠定基础。","自动化或人工智能专业大二/大三，对机器学习感兴趣，具备基础的Python编程能力和数理统计知识。","王珠",15810348680]
[12,"基于 RISC-V 的矩阵乘法单元设计","基于开源RISC-V指令集架构，设计并实现一款专用于加速稠密矩阵乘法运算的硬件单元。研究RISC-V的自定义指令扩展机制，开发相应的驱动程序与软件库，在仿真平台或FPGA上完成软硬件协同验证，并对比纯软件实现的性能提升。","计算机或人工智能专业大二，对处理器架构设计感兴趣","刘伟峰",13391955567,13391955567]
[13,"生产装置高效工况的智能寻优算法设计与对比研究​","在工业过程智能化转型的背景下，生产装置的高效、安全、平稳运行已成为核心挑战。催化重整作为石油加工的关键工艺，涉及数百个强耦合变量，呈现典型的“高维、黑箱”特性。如何在复杂的工况空间中找到一条从当前状态平稳、精准迁移至高效区的“导航路径”，是实现工艺优化与智能操作的关键难题。本项目以“数据驱动、智能寻优”为核心思路，致力于探索一套兼具数学最优性与工程可行性的工况迁移方案。\n本研究首先针对工业大数据的高维、强耦合特性，基于主成分分析（PCA）进行数据降维与特征提取，将复杂的工艺参数空间映射至低维空间，并构建可视化的工况分布图谱，实现运行状态的直观感知与数字化表征。在此基础上，在降维后的格点化空间中，系统实现并对比蚁群算法（ACO）、A*算法等智能路径搜索策略，从路径长度、收敛速度、平滑性等多维度评估其寻优性能，为工程应用筛选高效算法。最后，为验证寻优结果的物理可行性，研究将通过PCA逆映射将低维最优路径反演至高维原始工艺参数空间，分析关键参数（如温度、压力）的变化趋势与波动特征，从工程角度评估迁移方案的平稳性与可操作性。学有余力的研究者可进一步探索“敏感性代价约束”方法，利用PCA负载矩阵识别对波动敏感的关键工艺方向，并在寻优中引入动态权重惩罚，从而在算法层面主动规避关键参数的剧烈跳变，提升操作安全性。","自动化或人工智能专业大二/大三，对机器学习感兴趣，具备一定的Python编程能力和数理统计知识。","何仁初",13818710382,"haray9586762"]
[14,"密集堆场环境下多AGV动态任务调度策略研究与仿真","随着原油管道加工制造基地智能化升级需求的提升，密集堆场中原料与中间品的高效流转成为关键瓶颈。在动态、多变的作业环境下，如何实现多台自动导引车（AGV）的协同调度与任务实时分配，是提升整体物流效率、降低运营成本的核心问题。任务滚动分配策略通过持续响应新到任务、实时优化车辆调度，为上述问题提供了可行的技术途径。本课题围绕密集堆场中多AGV动态任务调度问题，旨在通过建模、算法设计与仿真验证，实现任务与资源之间的动态最优匹配，为现场物流智能化提供方法支持。\n本研究首先基于Python搭建堆场栅格地图仿真环境，模拟任务动态生成、AGV状态更新与路径冲突等典型场景。在此基础上，系统学习并实现两类典型任务分配策略：基于规则的启发式方法（如最短距离优先）和基于智能优化的调度算法（如遗传算法、蚁群算法等）。最后，在自定义仿真场景中，从任务平均完成时间、AGV利用率、总行驶距离等维度对上述策略进行综合对比与分析，验证滚动分配策略在动态环境中的有效性与鲁棒性。学有余力者，可进一步探索加入电量约束与充电调度机制，提升模型的实际指导价值。","自动化专业大二/大三，对生产调度决策有浓厚兴趣，具备一定的理论分析、Python编程与仿真实现能力。","何仁初",13818710382,"haray9586762"]
[15,"从微观摩擦到宏观湍流：高密度流场中“逆行者”诱发的非线性拥堵机制解析","本研究针对密集人群（>2.0 ped/m²）管理中“逆行者”诱发非线性拥堵的动力学难题，依托2022年里昂灯光节珍贵的“Large View”高密度实测数据集，构建了一套结合流体力学理论的微观扰动分析框架。研究突破了传统宏观平均速度监测的局限，创新性地引入速度方差场作为核心探测工具，在临界密度区间（~1.9 ped/m²）精准定位逆行个体，并通过量化其前方的“弓形波效应”（高压致密）与后方的“尾流效应”（低效湍流），从物理层面揭示了微观个体行为如何通过剪切力破坏整体流场的稳定性。为进一步探究逆行行为对系统效率的破坏机理，本研究提出了“反事实数字孪生”（Counterfactual Digital Twin）的前沿方法论，即通过构建与真实场景高度校准的仿真模型并进行反事实干预（如移除逆行者），对比分析“真实世界”与“无逆行平行世界”的系统差异 。这一过程将相关性分析转化为因果验证，不仅精准量化了单一逆行行为所导致的局部效率骤降与拥堵数激增，更深刻阐释了人群从层流向湍流跃迁的相变机制，为大型活动的韧性流线设计与拥挤风险防控提供了直接的量化科学依据。","自动化专业大二/大三，对集群智能感兴趣，具备一定的Python编程能力和数理统计知识。","易文峰",13693007038,13693007038]
[16,"面向工业过程的时序预测大模型关键模块可视化分析","在现代工业控制过程中，高效精准的时序预测建模是一项关键任务。近年来，随着大语言模型（LLM）的成功，国内外研究者探索将时间序列预测问题转化为类似自然语言处理的序列建模问题，并基于 Transformer 架构开发了一系列面向时序预测任务的预训练模型，如 MOMENT、Chronos 和 Timer 等。相较于传统时序预测模型，这类基于 Transformer 的时序大模型通常由嵌入层、编码器和预测头等多个功能模块构成，其内部信息处理过程更为复杂。因此，随着模型层次不断加深、参数规模持续扩大，模型内部中间表示、注意力结构及模块间信息交互关系的可解释性变得更低，呈现出很强的“黑盒”特征。因此，有必要借助可视分析方法，对模型内部状态进行系统性刻画，以揭示不同功能模块在工业时序建模过程中的作用机制，为模型微调、结构设计与配置优化提供支持。\n本课题要求如下：\n（1）熟悉国内外基于 Transformer 的典型时序预测大模型结构，重点分析嵌入层、编码器和预测头等关键功能模块在工业时序预测建模中的作用；\n（2）调研相关文献，提炼模块可学习性约束与模型内部行为分析的可视化研究方法，设计适用于关键模块分析的评价指标与可视化映射方法；\n（3）构建一个可视分析原型系统，支持在不同模块可学习性约束条件下，对工业时序预测模型的内部表示、注意力结构及预测行为进行综合分析。\n","计算机或人工智能专业大二/大三，对大数据智能分析感兴趣","纪连恩",13522651080,13522651080]
[17,"基于多模态大模型的潜油电泵故障诊断","\t潜油电泵作为现代油田采油的核心举升设备，其长期在高温、高压、强腐蚀的复杂井下环境中连续运行，发生故障的概率较高。一旦发生故障，不仅会导致巨大的经济损失，还会带来生产安全风险和环境污染。传统的故障诊断方法主要依赖于专家经验分析单一的振动信号或电流信号，存在诊断知识固化、对复杂复合故障识别率低、过度依赖人工等局限性。\n近年来，以GPT、BERT等为代表的大语言模型在自然语言处理领域取得了突破性进展，其强大的上下文理解与逻辑推理能力为复杂问题的解决提供了新范式。同时，多模态学习技术能够融合不同类型的数据（如文本、图像、声音），从而获得更全面、鲁棒的认知。本研究旨在探索将多模态大模型这一前沿人工智能技术应用于潜油电电泵的故障诊断领域，构建一个能够融合多种传感信息、具备自然语言交互能力的智能诊断系统，以期实现更精准、更智能、更自动化的设备健康管理，对保障油田安全生产、降本增效具有重要的理论价值和现实意义。","自动化专业，具有一定python编程的能力","高小永",18513957176,"AUTO-CUP"]
[18,"面向分布式直接法解法器的性能可视分析","稀疏线性方程组求解在结构力学、量子化学及电路仿真等领域具有广泛应用，其中LU分解法是一种常用的求解方法。现有分布式稀疏直接法解法器（如MUMPS、SuperLU_DIST、PanguLU等）已能够扩展至大规模分布式计算环境，但其现有性能与可扩展性仍存在提升空间。\n性能评估是识别解法器性能瓶颈并指导软件优化的关键环节。目前主流的性能分析方法主要分为基于剖面（Profiling-based）和基于追踪（Tracing-based）两种，在评估此类分布式解法器时面临若干局限，如过程抽象不充分、可视化界面可读性不高以及部分工具难以适配GPU等问题。\n本研究旨在对稀疏分布式LU分解过程进行可视分析，拟有效识别矩阵块稀疏度不均衡、进程内计算负载不均衡、进程间通信负载不均衡等关键性能问题，进而为解法器性能优化提供切实可行的思路。","计算机科学与技术专业，对高性能数值计算感兴趣","刘伟峰",13391955567,13391955567]
[19,"基于视频视觉分析的抽油机运行状态与异常行为识别方法研究","本课题围绕抽油机现场视频数据，研究基于计算机视觉的抽油机运行状态与异常行为识别方法。\n针对抽油机驴头周期性往复运动及设备关键部位可能出现的跑冒滴漏问题，探索利用视频目标检测与运动分析技术，实现对驴头运动状态和漏油现象的视觉识别。通过对现场视频数据的采集与分析，验证所设计方法在抽油机运行监测中的可行性，为油田设备的智能化监测提供技术参考。","自动化专业，\n具有一定python编程的能力","李康",13261565970,"kangl0318"]
[20,"基于声纹特征提取的抽油机异常工况诊断","游梁式抽油机作为石油开采中的关键地面设备，其长期连续运行在复杂恶劣的工况下，易发生诸如游梁不平衡、连杆轴承磨损、减速箱齿轮故障等多种异常。这些异常若不能被及时发现与处理，不仅会降低采油效率、增加能耗，更可能导致设备停机甚至引发安全事故。目前，传统的诊断方法多依赖于振动信号分析或人工定期巡检，存在传感器安装不便、成本较高或主观性强等局限性。\n近年来，基于声音的分析技术，特别是声纹识别技术，因其非接触、信息丰富、成本低廉的优势，在工业设备状态监测领域展现出巨大潜力。抽油机在运行时会发出具有特定模式的声信号，其“声纹”会随着设备健康状态的变化而改变。因此，本研究旨在探索一种基于声纹特征提取的抽油机异常工况智能诊断方法，为实现抽油机状态的在线、无损、智能化监测与诊断提供新的技术思路和解决方案。","自动化专业，具有一定python编程的能力","高小永",18513957176,"AUTO-CUP"]
[21,"基于OFDR的分布式光纤振动传感仿真研究","本研究聚焦基于光频域反射（OFDR）技术的分布式光学振动传感仿真领域，核心围绕 OFDR 振动传感系统的仿真建模、性能优化及场景适配展开研究。首先，构建涵盖光源特性、光纤传输损耗、散射机制及振动耦合效应的全链路仿真模型；其次，针对仿真中振动信号提取精度低、空间分辨率受限等问题，优化解调技术与信号重构的仿真算法，提升微弱振动信号的识别能力与定位精度。","电子信息工程","朱明达",13581817802,13581817802]
[22,"GPU上混合精度稀疏矩阵向量乘法研究","稀疏矩阵向量乘法（SpMV）是科学计算与图计算中的核心算子，广泛出现在CG、BiCGStab、AMG等解法器中。近年来GPU对低精度计算的支持不断增强，为SpMV这类带宽受限算子提供了通过混合精度提升性能的可能。本课题面向GPU平台，探索混合精度SpMV的实现方法，在保证结果精度可接受的前提下提升运行效率，并与单一精度SpMV实现进行对比分析。","计算机或人工智能专业大二/大三，对高性能计算感兴趣","刘伟峰",13391955567,13391955567]
[23,"基于代数多重网格方法的负载均衡优化研究","代数多重网格（AMG）是求解大规模稀疏线性方程组的高效数值算法，在许多科学计算领域具有重要应用，如结构力学、流体力学等。由于AMG方法的多层次结构及其复杂的矩阵运算，如何在大规模并行计算环境中高效实现该算法成为一大挑战。特别是当问题规模进一步增大时，负载不均衡问题逐渐显现，影响了整体计算性能和可扩展性。本课题将从负载不均衡的角度深入分析AMG方法在大规模并行计算环境中的性能瓶颈，并提出有效的优化策略，并与现有AMG方法如AmgX、HYPRE进行性能比较并分析。","计算机科学与技术专业，对高性能数值计算感兴趣","刘伟峰",13391955567,13391955567]
[24,"基于TDLAS技术的甲烷气体传感仿真研究","本课题围绕基于可调谐二极管激光吸收光谱（TDLAS）技术的甲烷气体传感系统展开仿真研究，旨在深入理解其传感机理并优化传感系统设计。研究将结合MATLAB平台进行TDLAS传感原理的数值仿真，包括甲烷分子在特定波段的吸收光谱建模、激光频率扫描过程模拟、以及吸收信号的反演算法（如Beer-Lambert定律和锁相放大技术）实现，从而分析气体浓度与透射光强之间的关系。同时，利用ZEMAX光学设计软件对TDLAS系统的光学结构进行建模与仿真，重点研究激光准直、聚焦、探测器接收等关键环节的光路优化，评估系统在不同环境条件下的光束质量与探测灵敏度。通过MATLAB与ZEMAX的协同仿真，实现从物理机理到光学系统设计的闭环验证，为高精度甲烷气体传感器的研发提供理论支持与技术参考。","电子信息工程","朱明达",13581817802,13581817802]
[25,"CPU平台上Galerkin积的策略选择分析","代数多重网格（Algebraic Multigrid, AMG）方法是求解大规模稀疏线性方程组的核心技术之一，广泛应用于科学与工程计算。在AMG的粗化过程中，Galerkin积（即 RAP，其中 R 为限制算子、A 为细网格矩阵、P 为插值算子）是关键步骤，其实质是对三个稀疏矩阵进行连续乘法运算（SpGEMM）。目前主流AMG库（如Hypre）在CPU端同时提供了两种实现方式：分乘策略（先计算 AP，再计算 R(AP)）和连乘策略（一次性融合完成 RAP 的计算）。然而，这两种策略在不同稀疏矩阵结构下的性能表现尚未系统研究。由于SpGEMM的计算复杂度和内存访问模式高度依赖于输入矩阵的非零元分布、维度及稀疏结构，盲目选择实现方式可能导致显著的性能差异。本科研训练项目旨在：构建涵盖多种典型AMG应用场景（如计算流体力学中的压力泊松方程、结构力学中的线弹性问题、热传导仿真以及电磁场计算等）的稀疏矩阵测试集；在CPU平台上对Hypre中Galerkin积的分乘与连乘实现进行大规模性能评测，分析运行时间、内存占用、缓存效率等指标；提取影响性能的关键矩阵特征（如非零元数量、行/列稀疏度、局部连接性等），建立经验或轻量级预测模型；最终提出一种自适应的选择策略，在运行时根据矩阵特征自动选取更高效的实现方式。","计算机科学与技术专业，对高性能数值计算感兴趣","刘伟峰",13391955567,13391955567]
[26,"基于无同步的稠密矩阵QR分解算法优化研究","稠密矩阵QR分解是数值线性代数中的基础算子，广泛应用于线性方程组求解、优化计算和科学工程仿真。随着GPU等多核加速器的普及，传统QR分解在并行环境下面临同步开销大、数据访问效率低等问题，尤其制约了中小规模问题的性能。本课题以GPU平台为主要对象，围绕“无同步”或弱同步的稠密QR分解算法展开研究，探索降低线程块间同步与数据往返开销的实现策略，在保证数值稳定性的前提下提升计算效率，并与现有库函数（如cuSOLVER等）的QR分解性能进行对比分析。","计算机科学与技术专业，对高性能数值计算感兴趣","刘伟峰",13391955567,13391955567]
[27,"面向LLM推理的MoE专家相似性研究","本研究面向 LLM 中 Mixture-of-Experts（MoE）推理阶段通信开销高、专家负载不均衡显著的问题，拟提出一种基于矩阵相似性的专家冗余刻画与本地替代路由策略。首先，从数值线性代数视角出发，将每个专家视为非线性算子组合（y=W_2\\phi(W_1x)），基于矩阵谱范数、Frobenius 距离与子空间主夹角等指标，构建专家间算子相似性度量，并结合真实激活采样给出函数级（functional）输出相似性评估，拟形成一套用于刻画专家冗余与行为趋同程度的综合指标体系。在此基础上，拟对专家进行聚类与冗余分簇，并据此设计专家布局与本地覆盖策略，并验证其可行性与收益。","计算机科学与技术专业，对大模型中的线性代数感兴趣，有PyTorch、SGLang等主流推理框架基础。","刘伟峰",13391955567,13391955567]
[28,"在口袋实验室上实现波形发生器","在口袋实验室上设计实现一个正弦波 - 方波 - 三角波发生器。性能指标要求：频率范围：\n1KHz ~ 10KHz；输出电压幅度不小于3V；方波上升时间小于2s；正弦波和三角波的\n波形失真3% 。","电子信息工程专业大二，对模拟电子电路设计实现感兴趣","姜珊",13241417990]
[29,"基于协调转弯模型的视景匹配信息量测重构优化方法研究","在卫星导航信号拒止的应用场景下，视景匹配定位是飞行器实现自主导航的重要技术支撑。但在转弯机动等复杂工况中，视景匹配的定位误差会由常规条件下约 20-30米急剧恶化至数百米，大误差量测与惯性信息进行组合后，容易破坏传统滤波框架的有效性，导致滤波器性能显著下降甚至发散，进而制约无人机在复杂环境下的自主定位与轨迹预测能力。针对上述问题，本课题拟研究一种将协调转弯动力学约束深度融入视景定位滤波过程的视景-惯性融合方法，核心是将无人机转弯机动过程中的物理约束转化为等效 速度量测信息，实现与视景定位信息、惯性信息的多源深度融合，以提升转弯工况下视景导航的稳定性与精度。","电子信息专业大二/大三学生，具备一定的matlab编程能力","刘丹妮",13241803012]
[30,"电磁脉冲式无线信号传输系统中的前置放大器设计及分析","设计电磁脉冲式无线信号传输系统中的精密前置放大器，要求有输入保护和良好的抗干扰能力，放大倍数为21倍，高输入阻抗，带负载能力强。对电路的特性（包括频率特性）进行分析。","电子信息工程专业大二，对模拟电子电路设计实现感兴趣","姜珊",13241417990]
[31,"基于主元分析的静态人脸识别算法实现","用Matlab(或python)语言编程实现该算法（包括对人脸图象的定位和归一化预处理）。即求出\n训练库的特征脸，将训练库中每个人脸以及待识别人脸分别映射到由特征脸张成的子空间中，把待识别人脸与训练库中人脸的子空间位置进行比较和识别。在CMU-PIE人脸库中进行不同条件（如光照等）下正面单人脸的识别实验，测试算法的鲁棒性并对实验结果进行合理分析。","电子专业，具有一定Matlab(或python)编程能力","姜珊",13241417990]
[32,"面向抽油机井的多源异构数据融合感知与多任务协同反演方法研究","本研究针对抽油机井生产数据模态差异大、单任务建模信息割裂等问题，旨在探索一种通用的多源信息融合与多目标协同推断理论框架。研究将重点聚焦于如何构建统一的特征空间以兼容异构数据，以及如何设计高效的多任务网络架构以实现对井下复杂状态的综合反演。","计算机或人工智能专业大二/大三，对大数据智能分析感兴趣","朱丹丹",18813034340]
[33,"新能源场站集群功率多尺度协同预测方法研究","本研究针对大规模新能源并网面临的强波动性与间歇性难题，围绕场站集群的功率协同预测展开深入探讨。首先，构建涵盖气象要素与运行状态的多维特征空间，利用多尺度分析技术解耦功率序列中的长期趋势与短期随机波动，以捕捉不同时间粒度下的能量演化规律；进而，挖掘地理空间分布下场站间的动态时空关联特性，建立能够自适应气象流场变化的集群拓扑结构，实现从单站独立预测向集群信息共享的协同模式转变；最终，融合多尺度时序特征与全局空间依赖关系，构建高精度的协同推演框架，有效提升复杂气象条件下功率预测的鲁棒性与准确性，为电网优化调度提供技术支撑。","计算机或人工智能专业大二/大三，对大数据智能分析感兴趣","朱丹丹",18813034340]
[34,"基于语义一致性校验的智能手机Agent权限控制机制研究","基于大语言模型（LLM）的智能Agent正逐渐成为智能手机的新一代交互核心。但是在智能Agent极大提升操作效率的大背景之下，其操作过程的安全性与权限管理的精细化成为了亟待解决的关键问题。现有的移动操作系统权限管理主要依赖静态授权或粗粒度的运行时弹窗，难以有效应对智能Agent动态生成指令过程中可能出现的间接提示注入攻击、模型幻觉导致的误操作以及隐私数据侧信道泄露等新型风险。本课题针对智能手机场景下智能Agent的文件操作权限管理进行研究，揭示现有架构的脆弱性，并在此基础上设计更安全的动态管控机制。本研究首先建立针对智能Agent的威胁模型，深入分析并构建攻击测试样本库，揭示无保护状态下Agent面临的安全风险；在此基础上，以保障用户意图一致性为目的，设计一种位于Agent与操作系统之间的安全防护模块，融合静态规则过滤与基于LLM的语义一致性校验技术，对高危文件操作进行动态拦截与判决；最后，利用Android模拟器、ADB工具及Python控制层构建仿真实验环境，通过对比实验验证所提方案在降低攻击成功率、减少误操作风险方面的有效性及性能表现。","计算机或人工智能专业，对AI安全感兴趣","宜裕紫",13284440102,13284440102]
[35,"命名数据网络中基于命名机制的访问控制策略研究","在命名数据网络（Named Data Network, NDN）去中心化的通信架构下，数据与存储位置解耦，广泛分布于网内缓存中，导致传统的基于边界（如防火墙、IP黑名单）的访问控制手段失效。如何建立以数据为中心、不依赖在线中心服务器的访问控制机制，是NDN安全架构的关键挑战。本课题旨在研究并实现一种轻量级的基于命名的访问控制（Name-Based Access Control, NAC）机制，设计数据命名与密钥命名之间的语义关联规则，构建自动化的密钥获取与信任验证流程。本课题首先分析NDN信任模型，定义包含内容密钥、密钥加密密钥及密钥解密密钥的密钥层级结构；在此基础上，设计基于Interest/Data包交换的密钥自动发现协议，使用户在请求内容失败时能根据命名规则自动回溯请求相应密钥；最后，搭建仿真实验环境，评估该机制在不同网络规模下的密钥获取时延与通信开销，验证其在物联网等受限场景下的可用性。","计算机专业，对网络与信息安全感兴趣","宜裕紫",13284440102,13284440102]
[36,"数据要素流通场景中基于意图发现的使用控制机制研究","在数据要素跨域流通与共享的大背景下，“使用可控可计量”是保障数据安全的关键。传统的访问控制机制侧重于静态的身份认证与权限授予，难以对数据交付后的具体使用行为进行持续、动态的管控。针对缺乏对数据消费者真实使用目的的语义理解，容易导致权限滥用与隐私泄露的问题，本课题设计一种基于意图发现的动态使用控制机制。首先，构建数据使用意图本体库，建立从自然语言请求或操作代码到标准意图（如“统计分析”、“精准营销”、“个人画像”）的映射模型；然后，提出一种意图-行为一致性校验算法，通过实时分析数据消费者的数据使用行为，动态判定其实际操作是否偏离了声称意图；最后，设计基于意图风险等级的自适应阻断与脱敏策略，实现更细粒度、更智能的数据流通安全治理。","计算机专业，对网络与信息安全感兴趣","宜裕紫",13284440102,13284440102]
[37,"基于STM32单片机的简易自动电阻测量仪设计","电阻测量是电气安全检查的一种基本电子设备工具。本设计要求能通过STM32单片机控制实现以\n下要求的简易电阻测量仪。（1）测量量程为 1kΩ、10kΩ、100kΩ三档。测量准确度为\n±（1%读数＋2 字）。（2）3 位数字显示（最大显示 999），能自动显示小数点和单位,测量速率大于 5 次/秒。（3）每个档位都具有自动量程转换功能。（4）具有自动电阻筛选功能。即在进行电阻筛选测量时，用户通过键盘输入要求的电阻值和筛选的误差值；测量时，仪器能在显示被测电阻阻值的同时，给出该电阻是否符合筛选要求的指示。","电子专业","姜珊",13241417990]
[38,"基于多物理场耦合的新能源设备热特性仿真建模方法研究","1. 光伏组件与储能电池的简化物理模型研究\n在保证计算精度和封闭性的前提下，利用工程建模软件建立光伏组件及储能电池箱的简化三维几何模型，保留关键结构尺寸与材料区域，去除螺丝、标识等非关键细节，为数值仿真提供基础物理模型。\n2. 热–电–光多物理场耦合机理分析与数学建模\n分析光照加热、电流发热及环境因素对光伏组件和储能电池温度分布的影响机理，建立包含光照热源、焦耳热源及环境边界条件的多物理场耦合数学模型。\n3. 多物理场数值仿真程序的实现与验证\n基于开源仿真软件平台，开发面向光伏与储能部件的多物理场耦合仿真算例，实现温度场随工况变化的数值计算，并通过典型工况对仿真结果进行合理性分析与验证。\n4. 标准化仿真模板的构建与自动化配置\n针对光伏组件和储能电池两类典型对象，整理材料参数、边界条件和计算流程，形成标准化仿真模板，实现不同参数条件下仿真模型的快速配置与重复使用。","1. 具备工程制图或三维建模的基础，能够学习并使用常见工程建模软件；\n2. 掌握传热学、工程热力学或相关课程的基本知识，对多物理场耦合问题有基本理解；\n3. 具有一定的计算机使用能力，能够在指导下完成仿真算例配置、运行与结果分析。","王艺霖",13126763725]
[39,"基于 MATLAB/Simulink 的光储微电网系统运行分析研究","1. 光储微电网系统结构与运行机理建模\n基于微电网基本原理，建立包含光伏发电、储能系统和典型负荷的微电网系统模型，分析系统在不同工况下的功率平衡关系和运行特性。\n2. 微电网动态运行仿真模型的构建\n利用 MATLAB/Simulink 平台，建立光储微电网的动态仿真模型，实现光伏出力变化、储能充放电过程及系统状态量（如功率、SOC）的时序仿真。\n3. 仿真数据接口与联合仿真机制设计\n设计微电网仿真模型与外部物理仿真程序之间的数据交互方式，实现关键运行参数（如电流、功率等）的输出与传递，为系统级仿真与物理层仿真的联合运行提供接口基础。\n4. 数值分析与优化方法研究\n通过典型运行场景，完成微电网系统仿真与外部仿真程序之间的数据联动，分析不同运行条件下系统状态变化及其对物理层计算的影响，研究基于启发式等智能优化算法的优化方法。","1. 掌握电路基础、电力电子或电力系统相关课程的基本知识；\n2. 具备 MATLAB 基础，能够学习并使用 Simulink 进行系统建模与仿真；\n3, 对系统建模、数值分析、运筹学或智能优化算法有较强的学习兴趣，","王艺霖",13126763725]