一、会议主题
为加强软件学院青年教师之间的学习和交流，搭建学院与国内知名专家学者之间的良好互动平台，大连理工大学软件学院拟于2021年5月18日举办第二届“菁英论坛”。本次论坛采用小型学术研讨会的形式，围绕学术前沿问题和学科热点问题，展开学术交流与探讨。
二、参加人员
本次论坛主要面向学院青年教师及学生，同时邀请国内行业知名专家学者、学院同领域相关教授。
欢迎感兴趣的师生参加。
三、会议时间
2021年5月18日9:30
四、参会方式
腾讯会议（参会链接附后）
五、报告及报告人简介
报告一：基于分类模型无梯度优化的复杂系统测试生成
报告人：南京大学卜磊教授，时间：9:45-10:30
卜磊简介：南京大学计算机科学与技术系教授，博导。主要研究领域为软件工程与形式化方法，包括模型检验技术，实时混成系统，信息物理融合系统等方向。2010年在南京大学获取计算机博士学位。曾在CMU、MSRA、UTD、FBK等科研机构进行访学与合作研究。相关工作发表于领域重要期刊与会议如TCAD、TC、TCPS、TPDS、RTSS、CAV、HSCC等。入选国家级人才计划，NASAC青年软件创新奖，高校计算机专业优秀教师奖励计划，中国计算机学会青年人才发展计划，微软亚洲研究院铸星计划等。
报告摘要：随着科技的快速发展，软件系统复杂度急剧提升，对相关软件系统的质量保障愈发重要也愈发难以进行。本报告对我们近期将基于分类模型无梯度优化算法应用到软件系统分析中的相关探索与尝试做一个简要介绍。首先，我们在软件代码符号执行中将包含非线性运算、第三方函数调用等难以求解的约束可满足问题转换成无梯度优化问题，使用新型的猜测-验算-反馈-学习机制来对约束可行解进行反向学习而不是正向求解，从而实现含相关复杂路径约束的代码符号执行。我们进一步将相关技术应用到深度学习网络对抗样本生成中，将对抗样本生成问题转换为无梯度优化问题，在不使用任何梯度信息的黑盒场景下，在经典图像识别网络上达到了接近100%的对抗样本生成成功率。
报告二：自动驾驶事故分析
报告人：中山大学黄凯教授，时间：10:30-11:15
黄凯简介：中山大学数据科学与计算机学院教授,人工智能与无人系统研究所所长、博士生导师。1999年复旦大学本科，2010年瑞士苏黎世理工大学博士。2012-2015年在德国慕尼黑工业大学担任高级研究员。研究方向为嵌入式/CPS系统基础理论及其工业应用。工业领域涉及无人驾驶，医疗器械，仿生机器人。他曾于2014年入选国家级人才计划，获十余项最佳论文/提名。他任Elsevier期刊Circuits, Systems, and Computers编辑，IET Cyber-Systems and Robotics副编辑，《Engineering》青年编辑，CCF“智能机器人”副秘书长，CCF“嵌入式系统”专业委员会委员，自动化学会“机器人智能”，“车辆控制与智能化”专业委员会委员。曾指导学生获第四届互联网+大学生创新创业大赛国家铜奖，第十一届“挑战杯”大学生创业计划竞赛国家银奖，第十二届深圳创新创业大赛一等奖，第十五届中国研究生电子设计竞赛Xilinx企业专项最佳作品奖。
报告摘要：近年来，自动驾驶引起了人们的广泛关注。初创公司和原始设备制造商都急于将自动驾驶技术商业化。目前社会各界的共识是实现对消费类车辆的“eyes off”模式，即超越3级自动驾驶。自动驾驶商业化的一大问题是安全性。在本次讲座中，我们将从技术角度讨论安全问题，并列举一些常见案例。
六、线上会议参会方式
会议ID：422 438 317
会议链接：
