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　　suncitygroup太阳成(中国)集团ღ★◈。suncitygroup太阳成官方网站ღ★◈！太阳集团游戏澳门太阳集团ღ★◈，tyc太阳成ღ★◈，suncitygroup太阳成集团ღ★◈。2025年4月11日至13日ღ★◈，由电气与电子工程师协会（IEEE）与深圳大学联合主办的第八届计算与通信技术国际会议在深圳拉开帷幕ღ★◈。作为全球计算与通信领域的重要国际学术盛会ღ★◈，大会集学术交流ღ★◈、技术展示与合作研讨于一体猫咪1.3.0最新下载ღ★◈，旨在推动国际前沿技术的发展与跨界融合创新猫咪1.3.0最新下载猫咪1.3.0最新下载ღ★◈。会议共征集近300篇高水平学术论文ღ★◈，经过多轮严格审稿与专家匿名评审ღ★◈，最终评选出13篇最佳论文ღ★◈。其中猫咪1.3.0最新下载ღ★◈，由郑丹阳副研究员和王检利助理教授共同指导本科生吴钰茜投稿的学术论文《A Cost-and-Time-Efficient Approach of Deploying Mixture of Expert Models》（《混合专家模型在边缘网络中的高效部署方法》）荣获最佳论文奖ღ★◈，标志着我院在计算与通信技术领域的科研实力再度得到国际认可澳门太阳城官网ღ★◈。

　　混合专家模型（Mixture of Experts, MoE）是一种具备高效性与可扩展性的深度学习架构ღ★◈，其核心思想是在每次推理过程中仅激活部分专家子模型ღ★◈，以降低整体计算资源消耗并提升推理速度ღ★◈，广泛应用于大语言模型如GPT-4ღ★◈、LLaMA等的构建中ღ★◈。传统的MoE采用“路由器-专家-聚合器”的菱形结构ღ★◈，其中路由器根据输入动态选择部分专家模型进行计算ღ★◈，聚合器则负责整合各专家输出ღ★◈。在郑丹阳副研究员的指导下ღ★◈，本科生吴钰茜提出了一种面向边缘计算环境的新型混合专家模型（MoE）部署方法ღ★◈，首次将“成本接近度中心性”（Cost-Closeness Centrality, CCC）引入MoE部署决策中ღ★◈，以提升资源利用效率和模型的部署速率ღ★◈。针对当前大语言模型因云端集中式部署而导致的资源瓶颈与部署响应延迟问题ღ★◈，该方法创新性地将MoE结构部署于边缘网络中ღ★◈，设计了CCC-based Router and Aggregator Deployment（3C-RAD）算法ღ★◈，有效解决了关键组件选址问题澳门太阳城官网ღ★◈。实验结果表明ღ★◈，该算法在缩短千余倍部署算法运行时间的同时ღ★◈，仅引入了约8%的额外资源成本ღ★◈，为边缘智能模型部署提供了切实可行的技术路径ღ★◈。

　　此次获奖积极响应了计算机与人工智能学院关于“着力培养本科生科研素养”的重要号召ღ★◈，充分体现了学院在落实科研育人战略上的扎实推进猫咪1.3.0最新下载ღ★◈。该课题由本科生ღ★◈、研究生及青年教师共同参与澳门太阳城官网ღ★◈，形成了跨层次ღ★◈、协同合作的科研团队ღ★◈，展现了学院在提升学生科研能力与激发创新潜能方面取得的显著成效ღ★◈，是我院推进科研与教学深度融合的又一力证ღ★◈。

　　近年来ღ★◈，在学院大力的支持与指导下ღ★◈，新一代智能互联网安全可信团队持续深耕网络空间安全ღ★◈、系统可靠性理论与应用猫咪1.3.0最新下载ღ★◈、边缘计算与新型网络体系结构等关键技术方向ღ★◈。团队先后承担并高质量完成国家自然科学基金ღ★◈、国家发改委创新平台基金澳门太阳城官网ღ★◈、粤港关键技术突破项目ღ★◈、四川省科技厅重点项目等20余项国家级及省部级科研任务ღ★◈，取得了系列具有影响力的研究成果ღ★◈。这些成果已成功应用于政务猫咪1.3.0最新下载ღ★◈、教育ღ★◈、医疗等多个重要领域澳门太阳城官网ღ★◈，部分核心研究发表于IEEE ToNღ★◈、IEEE TMCღ★◈、IEEE TPDSღ★◈、IEEE TKDEღ★◈、IEEE JSACღ★◈、IEEE TEVC猫咪1.3.0最新下载ღ★◈、计算机学报ღ★◈、电子学报等国内外顶尖学术期刊ღ★◈，持续提升了我院在智能互联网与网络安全领域的科研影响力与学术话语权澳门太阳城官网ღ★◈。