学　术

　　为搭建我校博士后之间的学术交流平台，促进学术水平提升，学校博士后管理办公室组织开展博士后学术沙龙活动。本次沙龙由我校博士后胡航宇、于龙龙、李佳黛分享其研究成果，诚挚邀请感兴趣的师生参加。

　　一、时　间：2021年4月21日（周三）15：00

　　二、地　点：清水河校区经管楼宾诺咖啡

　　三、主办单位：电子科技大学博士后管理办公室

　　四、承办单位：资源与环境学院

　　五、活动安排：

　　报告一：    

　　（1）主　题：网络智能感知研究现状及展望概览

　　（2）主讲人： 胡航宇 资源与环境学院博士后

　　（3）交流内容：

　　随着网络的发展，网络规模日益增大，网络应用也变得越来越丰富。视频电话、视频直播、短视频等复杂的应用也成为居民的基本网络需求。同时，越来越多的移动设备以及相关的应用和服务系统连接到了互联网之中，使得互联网网络系统的用户数量急剧增加。这一趋势也带动了移动互联网、物联网等网络应用场景的全面普及。互联网是由全球自治终端互联而成的集合，是一个典型的人工复杂巨系统，是现代信息社会中最重要的基础设施之一，已经成为国家进步和社会发展的重要支柱。安全可靠的网络空间（Cyber Space）已经渗透到社会生活的各个方面，成为人类生活与生产活动的基础，是全球工业界和科学界的共同关注的焦点问题，而在军事和国防领域，网络空间已经成为继陆、海、空、天、电之后的第六维战场，与其它五维空间具有同等的重要性，已经成为一个新兴作战空间。

　　当前网络流量呈现出快速增长的状态，基础网络中的路由和交换设备不断地执行着分组处理和分组交换的任务。路由器的传输速率不论是通过硬件方式还是软件方式都在不断的提升和增强。而路由器、交换机等硬件的更换相对容易些，但是网络的高通信数据量导致的带宽资源的过多占用的问题则不容易通过通信线路更新的方式来解决。此外，在实际的互联网运行过程中，包括拓扑结构关系、路由策略在内的关键性信息都被各部门和各网络服务供应商ISP视为相当机密的信息而不对外公开，同时由于没有一个独立而权威的机构对互联网进行全局性的统一管理和监控，所以严格地说，人类虽然创造了互联网，但至今对互联网的规模、结构等方面都还缺乏全面准确的了解。因此，一个有效的解决方法就是对网络资源的实时情景状态信息进行动态的感知，从而实现网络的智能化和网络资源（存储，计算和带宽的资源）的配置最优化，提高网络的业务处理能力和数据转发实时性。

　　未来的网络结构将会是计算+存储+传输的一体化网络，网络智能感知的概念脱胎于网络态势感知（network situation awareness），是通过在互联网的多个地方放置测量设施，分布式地采集各类型网络通信交互的数据，然后对采集到的分布式数据进行全面的分析和综合。网络智能感知的研究内容包括：1）多维资源抽象的一体化控制机理；2）面向服务的网络柔性组织机理；3）基于网络环境感知的智能内容服务机理；4）主动式全链条网络安全机理。网络智能感知的研究能够更加全面地关注当前网络安全运行过程中的状况和发展趋势，对当前网络状态进行有效的评估以提供给安全人员一个可靠的数据依据。

　　（4）主讲人简介：

　　胡航宇，电子科技大学资源与环境学院博士后，本科毕业于电子科技大学通信与信息工程学院通信工程系，博士毕业于电子科技大学信息与通信工程学院通信与信息系统专业，导师胡光岷教授，主要研究领域为通信网络行为学、应急通信管理、复杂网络科学。

　　报告二：

　　（1）主　题：矿物地球化学对矿床成因的指示

　　（2）主讲人：李佳黛 资源与环境学院博士后

　　（3）交流内容：

　　矿物的结构和组成特征能够很好地反映成矿流体性质、示踪成矿流体和成矿物质来源，也可以用于揭示岩浆-热液体系的地球化学演化特征以及成矿元素的分离、活化过程。白钨矿是钨矿床中（尤其是矽卡岩型钨矿床）最主要的矿石矿物，石榴子石等矽卡岩矿物是矽卡岩型矿床中赋矿围岩的主要组成矿物，沥青油矿同样也是与花岗岩有关的铀矿床中最为重要的铀源，因此，报告分别以湖南界牌矽卡岩型钨矿床的矿石矿物白钨矿以及主要副矿物榍石、磷灰石和西藏加多捕勒铁铜矿床的脉石矿物石榴子石以及华南诸广山岩体中岩浆成因的沥青油矿为例，简要阐述指示矿物的矿物学研究对于成矿理论的重要指示意义。具体主要通过对比白钨矿及其与花岗岩的稀土元素（REE+Y）特征来探讨二者的成因联系，分析不同类型的白钨矿及共生副矿物榍石、磷灰石的特征微量元素（Nb、Ta、W、U、Sr、Mo等）含量变化对成矿流体性质、来源以及成矿环境的指示；通过研究不同石榴子石的结构和主量元素（Ca、Fe、Al）、稀土元素以及微量元素（Sn）成分特征，探讨成矿流体性质以及石榴子石元素特征对矿产勘查的指示意义；通过测试不同类型的沥青油矿的主量元素（Th、U、Pb）、微量元素（Si、Fe、Ca）以及稀土元素含量，选择典型沥青油矿颗粒进行元素面扫描分析，直观地展示沥青油矿在蚀变过程中元素的迁移特征和成矿元素U的活化特点，有助于更加深入地理解花岗岩型铀矿床铀的来源和富集过程。

　　（4）主讲人简介：

　　李佳黛，电子科技大学资源与环境学院博士后，合作导师是电子科技大学资源与环境学院赵青教授，博士毕业于中国科学院大学地质与地球物理研究所，研究方向包括成因矿物学、地震临震预测以及探地雷达技术等。

　　报告三：

　　（1）主　题：SIF advances vegetation dynamic monitoring: data and progress

　　（2）主讲人：于龙龙 资源与环境学院博士后

　　（3）交流内容：

　　Sun-induced chlorophyll fluorescence (SIF) can directly reflect the photosynthetic intensity of vegetation, and it is becoming the key technology for monitoring the dynamic changes of vegetation at large spatial and temporal scales. Satellite SIF has yielded significant insights for studying terrestrial carbon cycle dynamics from regions to the globe. Efforts on vegetation dynamic monitoring demonstrate the potential of applying satellite SIF to directly monitor vegetation functions, complementing the more conventional approaches of optical remote sensing of vegetation ‘greenness’ based on spectral reflectance. The key for SIF application is the quality of the data. Current Satellite SIF have relatively coarse spatial and temporal resolution, short records, or discontinuous spatial coverage, which significantly limit satellite SIF application on vegetation dynamic monitoring. SIF data reconstruction model can improve the data bottleneck. Data driven strategy and light use efficiency model have been implemented to reconstruct SIF. Future multiple scale satellite SIF products will further release potential and advantages of SIF.

　　（4）主讲人简介：

　　Longlong Yu is a postdoc majored in remote sensing information analysis. He obtained PhD in computer applications technology at University of Chinese Academy of Sciences, and he was also a training jointly doctoral student of Cornell University. His research interests include remote sensing data mining and vegetation dynamic monitoring based on sun-induced chlorophyll fluorescence.

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　电子科技大学博士后管理办公室

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　2021年4月15日