近日，学校公布了2023年优秀博士硕士学位论文评选结果，jbo竞博官网博士研究生郑双佳、郭达雅的学位论文被评为“jbo竞博电竞官方网站优秀博士学位论文”，硕士研究生董均昊的学位论文被评为“jbo竞博电竞官方网站优秀硕士学位论文”。
《基于多尺度表征学习的药物设计方法研究》
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作 者：郑双佳（2020级博士研究生）
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导 师：杨跃东 教授
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专 业：计算机科学与技术
论文以多尺度深度表示学习为核心，围绕系统生物学和分子生物学两个方面，对智能药物发现进行了深入研究并提出了多种创新方法，这些方法在实践中的应用取得了显著的成果，验证了多尺度深度表示学习在药物研发领域的潜在应用价值。论文主要贡献包括: 面向系统生物学尺度的知识体系搭建，构建了一个高质量生物医学知识系统；面向分子生物学尺度的表示学习模型设计，提出了三种新型表示学习模型并证明了它们在药物发现实际应用中的价值；基于上述两部分研究，提出了一种基于强化学习的蛋白降解靶向嵌合体设计方法，完成了干湿实验的建模与验证闭环。相关研究成果以第一作者在中科院一区期刊Nature Machine Intelligence，Nature Communications等期刊发表学术论文2篇，CCF-A类期刊TKDE一篇，会议NeurIPS一篇，及JCR一区期刊三篇。论文的主要研究内容同时发表合作作者论文8篇。
《基于预训练的程序理解与生成》
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作 者：郭达雅（2018级博士研究生）
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导 师：印鉴 教授
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专 业：计算机科学与技术
论文主要以程序理解与生成为研究课题，并针对该领域现有研究工作在数据与模型方面存在的问题，提出了基于代码预训练的方法和模型，旨在利用人工智能技术提高软件开发的效率。论文主要创新工作包括：(1) 通过序列化图结构的数据流，并引入图引导的注意力函数和面向图结构的预训练任务，帮助模型学习图结构的信息，显著提升模型的程序理解能力; （2）通过上下文检索相关联的数据，并采用元学习的方法学习如何利用检索回来的数据，帮助模型利用外在相关联的数据，显著提升模型的程序生成能力；（3）提出了一种统一的代码预训练模型，其利用掩码注意力矩阵控制模型的行为，并在多个任务下进行预训练，以支持不同类型的任务；（4）提出了一种高效的代码预训练模型，其通过分析程序代码之间的依赖关系，引入了四种稀疏注意力矩阵以优化模型的计算，有效地减少内存的消耗并提高推理的速度。相关研究成果以第一作者在国际顶级学术会议上发表7篇论文，其中有5篇为CCF A类会议论文，在谷歌学术上引用量达2800余次。
《基于对抗样本的人脸图像防篡改与识别系统防御》
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作 者：董钧昊（2020级硕士研究生）
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导 师：谢晓华 副教授
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专 业：计算机科学与技术
论文主要围绕对抗样本相关的两项重要研究：对抗样本生成及对抗样本防御展开。具体来说，论文提出了一种基于对抗样本的人脸图像防篡改方法，在保证人脸图像质量的前提下，通过构建可迁移的人脸对抗样本，干扰黑盒条件的人脸伪造图像模型，以防止个人图像遭受篡改。当第三方攻击者使用我们构建的人脸对抗样本，则会生成视觉上严重失真的图像。同时，论文还针对识别系统提出了反向对抗样本这一概念，通过结合反向对抗样本和标准对抗样本实现鲁棒性提升的对抗训练，得到可抵御对抗样本的识别模型。该识别模型可以同时对输入的常规样本和对抗样本进行准确预测，在提高对抗样本鲁棒的同时，也保证了良好的常规样本识别准确率。相关研究成果以第一作者形式共计发表4篇CCF A类会议期刊及1篇CCF B类会议，包括计算机视觉顶级会议IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition发表2篇论文，信息安全顶级期刊IEEE Transactions on Information Forensics and Security发表1篇论文，及图像处理顶级期刊IEEE Transactions on Image Processing发表1篇论文。
学院坚持以“立德树人”为核心，以学生成长为中心，以服务国家战略为导向，提出“计算 • AI + X”创新型计算机研究生人才培养模式，全面提高研究生人才自主培养质量。通过课程体系改革增强学生的数理基础和计算机系统观，通过科研实践实训提升学生的创新思维，通过学科交叉研究提高学术成果的内在价值，通过全过程跟踪指导提升人才培养质量和效率，研究生培养质量得到进一步提高，培养成效显著。未来，学院将继续以培养创新人才为目标，着眼于四个面向和“卡脖子”技术，培养出具备深入理解计算机科学和人工智能算法的能力，具备深度计算思维和坚实数理基础的综合型人才，为推动计算和智能技术的发展做出更多贡献。