2024年11月1日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF工业控制计算机专业委员会和西安理工大学计算机科学与工程学院联合承办的“CCF走进高校”活动在西安理工大学顺利举行。

本次活动邀请了西北工业大学特聘教授叶宏教授，北京工业大学稂时楠副教授，杭州师范大学姚乐副教授和北京理工大学王瑀屏副教授进行了主题报告。计算机科学与工程学院师生参加了本次活动，学院郭梁书记致欢迎辞，副院长费蓉教授启动了本次活动，会议由王志晓老师主持。

郭梁书记向出席活动的各位专家、教授表示欢迎。他介绍了学校的历史沿革、学科特色及计算机科学与工程学院近年学科建设、人才培养、科学研究等情况，并向各位专家、教授对我校科学研究、人才团队建设等方面的悉心指导和帮助表示感谢。他希望各位专家、教授能够继续关心和支持学校各项事业发展。

叶宏教授围绕“新一代机载计算机平台面临的挑战”，为大家分析了驱动机载计算机不断升级的因素，介绍了综合化航空电子系统IMA的综合目标、平台架构、安全需求，航空电子系统的发展历程，从安全角度引入分区的概念，介绍了分区安全属性相关的验证需求以及理论模型，并剖析了目前国内外对分区操作系统安全属性的验证情况和当前的不足。

稂时楠副教授介绍了目前根据不同需求设计的极地深层冰雷达成像与数据处理算法，以及综合处理算法的应用程序界面并展示了数据成像处理结果，介绍了极地浅层冰雷达成像算法中针对非线性误差校正和噪声抑制的方案设计。最后，分析了航空极地探测数据处理需求，提出了航空极地探测数据高性能处理平台的解决方案。

姚乐副教授为我们介绍了一种基于孪生网络的慢速和非平稳快速特征（TS-SNFF）提取的双流模型。该模型包括慢速特征流（SF-stream）和非平稳快速特征流（NFF-stream）。在SF-stream中，使用基于孪生网络的编码器-解码器和线性映射层进行慢速特征提取，而NFF-stream则利用差分LSTM进行非平稳快速特征提取，进而对得到的特征进行融合，并使用多层感知器作为预测器，该模型可有效解决工业过程非平稳条件下的慢变和快变动态特征提取问题并通过工业过程实例验证了该方法在关键指标预测方面的有效性和优越性。

王瑀屏副教授紧密围绕航空制造智能化的关键问题，在充分挖掘智能车间感知数据特征的基础上，从基于分布式软总线的感知数据协同、基于图数据库的时序层次异质数据管理、基于图学习的业务关联与演化分析三个方面向我们展开介绍，并详细介绍了智能车间协同感知与数据管理原型系统。目前，王教授已在时序数据的高效并行计算框架、大规模数据关联数据集、可解释的异常检测、良好数据分布的数据标签生成等方面取得研究进展。最后，对如何形成原型系统做了进一步的探讨。

在互动交流环节，几位专家学者从专业的角度回答了师生们提出的问题，并与参会师生进行了深入的交流探讨。整场活动学术氛围浓厚，交流热烈，参会师生表示受益匪浅。

活动结束后，各位专家与院领导积极讨论，并就学科发展、队伍建设、科学研究、人才培养等方面进行了交流。

此次活动不仅拓宽了师生们对专业建设和计算机学科的视野，还提升了对于中国计算机学会（CCF）及工业控制计算机专业委员会的认识和兴趣。