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学术沙龙与国家自然科学基金交流会预告
时间: 2025年10月15日晚上7:30-9:00 地点:6369
报告题目：基于多量子比特广播协议的量子联邦学习
报告简介
量子机器学习作为量子计算与经典机器学习的交叉领域，通过融合二者的技术优势，在提升模型表达能力、加速训练过程、以及优化算法性能等方面展现出优势。量子联邦学习是一种分布式量子机器学习，能够在不共享原始数据的情况下协作完成任务。本报告针对现有量子联邦学习无法同时实现提高客户端训练效率、抵抗通信过程中的中间人攻击和半诚实客户端的推理攻击的问题，介绍基于多量子比特广播协议的量子联邦学习（Multi-qubit Broadcast-based Quantum Federated Learning，MB-QFL）。首先介绍多量子比特广播协议，该协议能够将L量子比特态传输给Q个接收方，克服了现有协议仅能广播单或者双量子比特态的限制；然后介绍介绍基于振幅存储的量子平均算法，用于实现聚合任务；接着介绍能够抵抗中间人攻击的量子隐形传态，用于安全传输；最后介绍MB-QFL的框架。安全性分析和复杂度分析表明，MB-QFL能够在降低算法复杂度的同时抵抗通信过程中的中间人攻击和半诚实客户端的推理攻击。此外，相较于其他量子联邦学习，MB-QFL在分类准确率方面也更有优势。
报告人简介
张蕊，女，YouPorn
讲师，博士毕业于北京交通大学网络空间安全学院，研究方向为量子机器学习，分布式计算，量子信号处理。
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国家自然科学基金交流会预告
报告人：金军委 于利萍
报告人简介
金军委，男，1989.6，博士，毕业于澳门大学，计算机科学专业，河南工业大学副教授，担任中国人工智能学会青年工作委员会委员，国际期刊Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences编委。主要从事与人工智能、模式识别和宽度学习系统等相关的理论和应用研究工作。现主持国家自科基金1项，参与国家自科基金1项，主持省科技厅科技攻关1项，教育厅高等学校重点科研1项，粮食信息处理与控制教育部重点实验室开放课题2项，郑州市科技局协同创新专项1项，河南省博士后项目1项，校青年骨干教师培训计划1项，参与结项省科技厅科技攻关3项；在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering、Pattern Recognition、Information Sciences和Knowledge-based Systems等人工智能国内外顶级期刊和会议上发表系列论文30余篇，谷歌学术总引用460余次，以主编身份出版专著教材一部，发行量达7000册，申请/授权国家发明专利15项，软件著作权2件
于利萍，2017年7月获得郑州大学理学博士学位，2018年3月加入河南工业大学。主要从事数据驱动建模及其在材料科学中的应用研究。主持国家自然科学基金青年项目1项、省自然科学基金项目1项、省教育厅项目1项；获河南省自然科学奖二等奖2项、省科技成果奖2项；在国内外学术期刊发表论文19篇。
