知识产权大数据重点实验室周例会会议纪要

时间：2023年4月18日

地点：工业中心101会议室

参会人员：雷方元、蒋健健、知识产权大数据重点实验室研究生

本次会议在工业中心101会议室召开，主要围绕21级研究生近期研究内容总结，论文规划，由实验室21级研究生许龙、陈紫威、罗翔敏、周厚棉进行汇报。

本次汇报许龙同学汇报了论文《DualPrompt: Complementary Prompting for Rehearsal-free Continual Learning》，其提出了一种新的持续学习方法--DualPrompt，它可以在具有挑战性的类增量环境下实现无排练的持续学习。其主要思想为将补充提示附加到预训练模型中，以学习解耦的知识。通过显式地学习两组不相交的提示空间，General Prompt和Expert-Prompt，它们分别用于编码任务不变和任务特定的指令。通过使用两种不同提示DualPrompt在不使用排练缓存区的情况下也有着优越的性能。

陈紫威同学汇报了关于超图和Transformer相结合在时间序列方向的写作进展。主要从背景、意义、相关工作、贡献等方面介绍。结合超图神经网络和Transformer的优点，提出了一种新的AHFormer模型结构，更充分的利用信号之间的局部和全局交互，提出的模型与基线模型相比具有更好的泛化性能以及更强的鲁棒性。在会议的讨论中，导师和同学对其中的疑问进行了提出并进行了解答，同时也寻求关于论文实验、图表制作以及写作等方面的帮助。

罗翔敏汇报主要内容为论文内容结构，关于超图神经网络与小波变化结合，从论文结构，模型架构图，以及实验内容。提出了关于多通道的超图神经网络模型，在时间序列数据中的应用。以及关于论文投稿的相关事宜，选择合适的期刊进行投稿。

周厚棉汇报了汇报了最近的研究进展，在基于单纯复形的引文数据缺失预测的任务上通过引入了SCNN的上下邻居思想，以及SAN的注意力和谐波滤波器，将两者的优点融合在一起，在10%的数据缺失预测任务上，正确率实现了大约6个百分点的提升。此外，介绍了下周的任务安排。

老师对汇报人员的近期研究内容、以及后续研究方向提出了详细的指导意见和建议，并要求按照所提出的时间计划，安排好模型实验，尽早完成论文基础实验，选定期刊，早日投稿。