计算机与人工智能学院

12月8日上午九点，受我院向剑文教授邀请，乌伯兰迪亚联邦大学Rivalino Matias副教授和华中科技大学何强教授为学院研究生举办“边缘数据服务：边缘问题边缘解决”主题学术讲座。学院百余名研究生参与了此次会议。

首先由Rivalino Matias副教授开展了主题为“Facing the Complexity of Detecting Software Aging Effects”的分享。Rivalino Matias副教授将内容分为了三部分。起初介绍了Software Aging的概念和影响，表示软件老化其实在我们的生活中随处可见。

其次介绍了在Software Aging分析过程中的复杂性，提到了各种不同的影响类别。最后在第三个部分讲解了如何处理这些复杂性，并避免一些错误，Rivalino Matias副教授重点提到了人们对于压力测试和软件老化之间的关系的误解，提出压力测试涉及的影响因子很多，不能想当然的将压力测试的表现和软件老化联系在一起。

在分享结束之前，Rivalino Matias副教授和同学们进行了友好交流，回答了如何分析软件老化等问题，并对这一次分享做了总结。Rivalino Matias副教授耐心的讲解和回答让同学们对软件老化有了深入的理解和认识。

来自华中科技大学的何强教授随后分享了名为“边缘数据管理：边缘问题边缘解决”的主题演讲。何强教授在分享过程中，始终强调边缘数据边缘解决的思想，不同于主流的云边端协同，何教授运用创新思维，采用了边缘协同的方案。

何教授首先从边缘数据缓存的角度介绍了边缘协同的概念，将多个边缘节点看作一个边缘系统，作为云端存放边缘数据的对象，大大地减少了数据存储开销。

紧接着，何教授提到边缘数据涉及的边缘协同有一个默认的前提，就是边缘节点在进行数据交换之前需要知道哪些邻居结点有所需的数据并且距离较近。何教授以此为切口对边缘数据查询方向做了相关研究，并在会议中简要分享了查询方法。

在解释了边缘数据查询的相关内容之后，何教授分享了团队在边缘数据分发方向所作的工作，展示了边缘数据分发的几种方式，和自己的研究心得和心路历程。

最后，何教授在边缘数据完整性验证方面做了阐述，从传统的数据完整性验证出发，结合边缘数据边缘解决的观点，介绍了利用边缘节点互换摘要信息进行数据完整性验证的方案，在实际应用中取得了很好的效果。同时，何教授展示了团队整理的EUA数据集，该数据集包含了澳大利亚一片区域的边缘数据信息，成为了边缘数据领域最受欢迎的数据集之一。

问答环节中，何教授回答了同学关于自动驾驶采用边缘协同思想的问题，也解答了同学关于自下而上的边缘数据计算问题。

此次会议基于Rivalino Matias副教授和何强教授的生动案例和深入讲解，学院师生对软件老化的概念和边缘数据协同有了更深入的理解，同时进一步拓宽了大家的研究思路与学术视野。学院对Rivalino Matias副教授和何强教授表示衷心的感谢，期待未来双方持续、深度交流合作。 

（图文：曾俊博   编辑:陈梦霖   审核:钟忺 韦宇）