为增强学院科研团队凝聚力和学术交流合作以及教学经验分享，提升教师科研和教学能力水平，信息处理与数据分析团队将于2025年12月24日进行“数学+”学术交流分享活动，欢迎感兴趣的师生踊跃参加。活动具体安排如下：

时间：2025年12月24日（周三）上午10:00－12:00

地点：花江校区慧谷4号楼402学术研讨室

报告题目一：AI模型及其隐私安全

主讲人：邓国强

报告摘要：

随着人工智能技术在医疗、金融、交通、教育等领域的广泛应用，数据隐私与安全问题日益凸显。机器学习模型训练高度依赖于大量敏感用户数据，使得个人隐私面临泄露风险。如何在保障模型性能的同时实现有效的隐私保护，实现“数据可用而不可见”，已成为人工智能健康发展的重要前提。本报告聚焦于我们团队在主流机器学习方法隐私保护方面的研究工作，涵盖支持向量机、逻辑回归、深度学习及图神经网络等典型模型，并探讨其在智慧医疗、社交网络、车联网、智能推荐等实际场景中的应用实践，旨在为构建安全、可信、合规的人工智能系统提供理论支撑与实践参考。

主讲人简介：

邓国强，桂林电子科技大学副教授，硕士生导师，网络空间安全博士。主要从事隐私保护机器学习、人工智能安全、隐私计算的研究。主持国家自然科学基金项目1项，广西自然科学基金面上项目1项，广西壮族自治区信息中心数字基础设施重点实验室课题2项，作为核心骨干成员参与国家重点研发计划1项，科技部重点研发计划项目课题1项。在《IEEE Transactions on Services Computing》、《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》、《IEEE Transactions on Consumer Electronic》、《IEEE Transactions on Cloud Computing》、《Future Generation Computer Systems》、《Journal of Information Security and Applications》、《IEEE Internet Computing》、《Journal of Biomedical Informatics》等人工智能、信息安全领域国际重要学术期刊上发表论文20多篇。

报告题目二：Design and analysis of UAV communication-control systems based on Delaunay tessellation

主讲人：范筱

报告摘要：

This research proposes a Delaunay tessellation-based framework to address two key challenges in UAV communication-control systems: efficient collaboration in air-to-ground communication, and coverage hole detection and recovery in emergency scenarios. For air-to-ground communication, we design a network model using Poisson–Delaunay tessellation and develop a cooperative multi-point transmission strategy. The motion strategies for UAVs are designed for both static and mobile users, with stochastic geometry analysis demonstrating significant improvements in coverage probability and ergodic rate. For emergency scenarios, we propose a Delaunay-based coverage hole detection and recovery strategy. The system coordinates patrol UAVs with existing networks through a distributed algorithm and collision-aware motion control.

主讲人简介：

范筱，博士，桂林电子科技大学信息与通信学院专任教师。 2025年毕业于中山大学，获工学博士学位。主要研究方向为无人机通信网络设计与性能分析，已在IEEE TWC、IEEE ICASSP等国际权威期刊与会议上以第一作者身份发表论文4篇。