近期，我院叶阿勇教授团队在动态环境下可信公平智能领域取得系列重要进展，三项研究成果分别发表于国际期刊《Expert Systems With Applications》和《Applied Soft Computing》。随着人工智能广泛应用于自动驾驶、金融风控、医疗诊断等高风险领域，模型在真实环境变化中的公平性与泛化性日益受到关注。现有机器学习方法多依赖静态数据分布假设，难以适应开放动态环境下的分布漂移与群体差异。针对这一挑战，叶阿勇教授团队系统性地构建了涵盖跨域鲁棒公平、流式长期公平和黑盒部署后校正的技术方案，为提升人工智能系统在复杂场景下的公平性、鲁棒性与可部署性提供了新思路。研究成果一：动态环境在线公平学习该成果面向流式数据场景中环境持续变化导致的长期公平性难以保障问题，提出长期公平感知在线学习方法ConSCFairOL。该方法通过监督对比学习与条件监督对比学习，学习兼具环境鲁棒性与Equalized Odds公平性的表示，使模型预测在动态环境中有效解耦环境因素与敏感属性的影响，为在线模型持续公平决策提供了新范式。该成果以“Achieving Online Learning wi

近期，我院林晖、汪晓丁教授团队在安全高效分布式计算与存储领域取得系列重要进展，三项研究成果分别被CCF A类期刊《IEEE Transactions on Computers》、《IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing》、《IEEE Transactions on Information Forensics and Security》录用。该系列成果分别从个性化收敛、异构对抗与可信存储三个角度出发，为提升分布式智能系统的安全性与高效性提供了全新技术路径。研究成果一：FMLH：基于约束超网络的个性化联邦元学习（IEEE TC 2026）该成果面向个性化联邦学习中单一元模型适应性不足的问题，首次将超网络与联邦元学习相结合，提出FMLH框架，利用微调模型差异生成个性化元模型，并设计了自适应个性化比例策略。严格的收敛界与泛化界证明及实验表明，该方法可将最低分位准确率提升18.71%，最大准确率提升5.6%。该工作成果以“Toward Personalized Federated Meta-learning with Constr

6月3日，我院在计网大楼507会议室举办就业指导专题讲座。我院2004级校友、厦门亿阳汇聚科技有限公司总经理范坤龙受邀作专题指导。2023级、2024级本科生辅导员及学生代表120余人参加活动。活动由2023级本科生辅导员赵奥东主持。范坤龙以《从校园到职场：代码人生的“新手村”攻略》为题，结合求学、从业到自主创业的亲身经历，围绕行业用工现状、IT 职业赛道、求职实操三大内容展开分享。立足企业招聘视角，他梳理出项目实战、一线实习、竞赛经历、学业成绩等应届生求职核心优势，详细解读前后端开发、产品测试、AI研发、网安运维等热门岗位的任职要求与发展前景。他强调，AI虽然是职场增效工具，但是业务研判、代码审核才是不可替代的核心竞争力。同时，他结合真实案例，聚焦实习、秋招、春招三大求职关键期，传授简历量化书写、STAR面试、金字塔精准投递等实用技巧。互动环节中，同学们围绕项目开发、AI落地、实习择业、简历优化踊跃提问，现场交流氛围热烈。本次讲座打通校园理论学习与职场实际需求的壁垒，以行业一线视角化解同学们求职困惑，为在校生阶段性成长指明路径。未来，学院将持续依托校友资源，扎实推进就业引航工程，常态

为树立和践行正确政绩观，积极提升本科教育教学质量，畅通师生沟通渠道，倾听师生心声，破解现实难题，厚植校园温情。近日，我院结合2026年度本科教学质量文化月活动要求，在学院大楼会议室召开各专业本科教学师生座谈会。教务处处长杨发福，副院长陈黎飞、专业负责人以及师生代表共同参加。在学生座谈会上，各专业学生代表围绕人才培养、课程设置、教学管理、实践教学、实习就业、竞赛指导等话题，结合专业发展需求和自身成长实际，提出建议和意见。与会教师认真听取学生意见，针对学生提出的问题，现场逐一回应、耐心解答，对可即时协调解决的问题当场予以落实解决。会议有效拉近师生距离，为进一步凝聚育人共识、强化育人工作合力奠定基础。在教师座谈会上，与会教师聚焦学生座谈中反馈的各类问题展开集中研讨、深入复盘，共同商议优化改进方案和落地举措。同时，全体教师立足教育教学本职工作，围绕课程思政建设、教学质量提质、师德师风建设、教学改革与专业能力提升等重点工作深入交流、积极建言献策，分享教学经验、剖析现存短板、探讨创新路径，助力学院深化教学改革、提升育人质量。本次系列座谈会搭建起师生双向高效沟通的坚实桥梁，让学生的真实反馈与成长需求

5月17日，由校教务处主办、我院承办的校第二十三届程序设计竞赛在旗山校区理工楼1号楼顺利举办。本次竞赛面向全校本科生，共吸引34支队伍、98人报名参赛。比赛采用ACM国际大学生程序设计竞赛赛制，限3人自由组队，共设置13道试题，内容覆盖动态规划DP、二分法等多种经典算法类型。比赛实行机器自动判题与实时排名机制，比赛现场通过一个个升起的气球展示参赛选手的竞赛成绩。现场气氛紧张热烈，选手们全神贯注、配合默契。经过5个小时的激烈角逐，最终评选出一等奖3名、二等奖6名、三等奖9名。本次大赛旨在检验学生运用计算机技术解决实际问题的能力和团队协作水平，为同学们展示团队风采、促进创新交流搭建了平台，进一步浓厚我校学生参与信息学竞赛的氛围。获奖名单

近日，我院各专业分别召开2026年转专业学生座谈会，各系（专业）负责人、任课教师代表、高年级优秀学生代表、转入本专业的新同学参加了座谈会，年级辅导员主持会议。座谈会上，系（专业）负责人对新转入的同学们致以热烈欢迎，详细介绍了本专业的培养目标、核心课程、师资条件和特色优势，希望同学们进一步增强专业认同，尽快适应本专业学习特点，夯实理论基础，强化实践创新，努力成为新时代优秀计算机人才，为建设网络强国、数字中国做出贡献。高年级优秀学生代表结合自身转专业经历，向同学们分享了如何快速适应新专业、转换新身份、调整新状态的经验与心得，建议同学们对照培养方案科学制定学习计划，积极参与课外科技竞赛，提升专业实践水平。在互动答疑环节，同学们围绕课程学习、课外实践、职业发展等方面踊跃提问，老师们认真倾听、逐一回应，为同学们的专业发展指明方向，现场氛围轻松热烈。本次座谈会精准聚焦转专业学生的适应与成长，以师生对话、朋辈交流的形式，为同学们搭建了学习、纾困的平台，进一步提升了同学们对新专业的认同感，帮助大家以更清晰的目标、更积极的姿态开启学习新征程。

4月11日，由我院承办的第十七届蓝桥杯全国大学生软件和信息技术大赛（软件类）省赛在旗山校区理工楼1-211顺利举行，吸引了百余名选手同台竞技。本次省赛设置C/C++程序设计和Web应用开发两个组别，重点考察参赛学生在算法设计、数据结构运用、程序开发与问题解决等方面的实践能力。比赛过程中，选手们全神贯注、冷静作答，凭借缜密的逻辑与熟练的代码编写能力从容应对考题，充分展现了我校学子在信息技术领域的专业素养。以赛促教、以赛促学、以赛促练。本次赛事的举办，不仅为学生搭建了检验学习成果、锤炼实践技能的实战平台，更有助于提升学生的工程实践素养与就业竞争力。未来，我院将持续提升学生的算法思维与编程能力培养，鼓励更多学子积极参与高水平学科竞赛，力争在更高层次的赛事中再创佳绩，切实推动信息技术专业人才培养提质增效。

4月13日，我院分专业组织召开2026届本科毕业生实习汇报会。各系（专业）负责人，教师代表，毕业班辅导员及2026届本科毕业生代表参加会议。会上，来自各专业的11名学生代表依次作实习汇报，分享了自己在携程集团、奇安信集团等单位的具体工作内容、实践成长历程及实习收获感悟，同时结合专业学习实际与实习经历，向在场同学分享了实用的求职技巧。同学们纷纷表示，通过实习深刻认识到理论知识与实践应用相结合的重要意义，对专业发展前景和个人职业规划有了更为清晰的认知与定位。与会教师在听取汇报后进行点评，既充分肯定了同学们在实习期间展现出的认真态度、责任意识和实践能力，也针对实习过程中暴露的不足之处提出了改进建议，为同学们后续的学习和职业发展指明了方向，勉励大家要明确目标定位，持续提升就业竞争力，为顺利步入社会打下坚实基础。

随着软件系统规模与复杂度的提升，软件可靠性问题日益突出，如何在编译阶段自动优化程序可靠性成为关键挑战。在LLVM编译框架中，不同优化选项序列会对中间表示施加不同变换，从而生成可靠性差异显著的程序，使最优序列搜索问题尤为复杂。尽管强化学习已被用于自动化该过程，但现有方法在刻画编译动态行为的状态表示以及兼顾依赖关系与紧凑性的动作空间构建方面仍存在不足。针对上述问题，我院杜欣教授课题组创新性地提出了一种编译时软件可靠性优化的强化学习方法（OSRC-RL）。OSRC-RL从状态建模与动作空间构建两个关键环节入手：一方面，引入编译行为感知的状态表示机制，将程序语义与编译动态过程进行联合建模，提升状态表达的准确性与判别能力；另一方面，设计依赖感知且空间紧凑的动作空间构建策略，在保留关键优化选项依赖关系的同时有效压缩搜索空间，从而提升学习效率与策略稳定性。在多个基准程序和工业实例上的实验结果表明，该方法在可靠性提升幅度与收敛效率方面均优于现有主流方法，展现出良好的实际应用潜力。研究成果以“OSRC-RL: Optimizing Software Reliability at Compile-Time

近日，我院林丽美教授及其团队围绕图型网络故障诊断关键理论与算法开展系统研究，在中国计算机学会推荐 A 类期刊《IEEE Transactions on Networking（IEEE TON）》上连续发表四篇论文。相关成果面向数据中心网络与典型互连网络在复杂故障场景下的可靠运行需求，聚焦循环故障诊断、间歇性故障诊断及分支故障模式等关键问题，形成了“可证明诊断界—高效诊断算法—实验验证评估”的完整研究链条，为大规模网络系统的故障快速定位与高可靠容错运行提供了理论支撑与方法参考。研究成果一：DCell 循环诊断度与快速诊断算法该成果面向服务器中心型数据中心网络 DCell 的高可用运维需求，提出并刻画循环诊断度，在 PMC 与 MM* 两种系统级诊断模型下给出理论结论 (ctc(DCell_{k,n})=4k+2n-5)，并提出快速诊断算法 PMCCFD/MMCFD。实验在 DCell_{2,5} 与真实网络 WUPG 上验证，在较低故障规模下 Accuracy 与 NPV 可保持在 0.95 以上，体现出良好的工程适用性与可扩展性。该工作成果以 “Cyclic Diagnosabilit