项目名称：智能超表面和6G无线人工智能

附件2：具体项目简介项目一项目名称：翻译检测项目概述近几年来，机器翻译工具的质量大幅提升，应用广泛，但这也导致翻译剽窃现象日趋严重，即译者声称翻译作品为其原创作品。而翻译文本通常会保留原文本的某些特征，例如词汇选择、语法结构等，这为检测原语言提供了一定线索。本项目旨在建立数据集，研究可用于检测翻译原语言的手段。研究方法从庞大的多语言数据集（如维基百科）开始，你将使用常用翻译工具（如MicrosoftAzure）将文件翻译成单一目标语言（如中文或英文）。每份译后文件需自动标明原语言出处。你将在指导下探究一系列机器学习方法（如逻辑回归或神经网络），探索分类器从目标语言文本中检测出原语言的可能性。如有时间，你可以探索多种目标语言的检测方法。通过研究，你将对检测结果是否因语言而异进行分析报告。能力/经验要求要求：Python编程优先：对自然语言处理、机器学习、人工神经网络感兴趣（最好有一定经验）关键读物NamrataNanda(2021)“TheGrowingThreatofCross-languagePlagiarismandtheChallengesinitsDetection”April2021;/cross-language-plagiarism-and-challenges/DianeNankova(2020)“OnTranslatedPlagiarisminAcademicDiscourse”inEnglishStudiesatNBU,December2020;/publication/347806814_On_Translated_Plagiarism_in_Academic_DiscourseCyrilGoutteetal.(2009)“AutomaticDetectionofTranslatedTextanditsImpactonMachineTranslation;inProceedingsofMT-SummitXII;/publication/47683937_Automatic_Detection_of_Translated_Text_and_its_Impact_on_Machine_TranslationLynchandVogel(2012)“TowardstheAutomaticDetectionoftheSourceLanguageofaLiteraryTranslation”;inCOLING2012;/C12-2076.pdf学习目标掌握研究过程，包括设计研究问题、文献综述、实验和分析掌握训练和利用监督机器学习方法的最佳实践，解决文本分类问题了解文本分类领域现有的自然语言处理方法了解现有的机器翻译方法熟悉常用的机器翻译工具熟悉自然语言处理和机器学习中Python库的使用熟悉软件工程实践在学术领域中的运用项目负责人：JulieWeeds部门：工程与信息学院项目二项目名称：可再生能源氢动力系统项目概述氢是地球上最丰富的元素，可以通过热、电解或光解过程从许多不同的原料中产生氢。人们认为，氢对于实现净零排放目标至关重要，并有助于实现气候变化目标。该项目将评估以可再生电力为动力并利用氢气作为储能的能源系统的性能。这种能源系统可以部署在偏远社区或应急服务中，如应用到战地医院，其无需任何电网支持也能做到自给自足。但当连接到电网时，该系统能够增加可再生能源发电的占有率，同时保持国家电网的稳定性和安全性。该项目将探索利用氢气来发电和供热以满足需求，以及作为汽车燃料等有更为广泛应用的可能性。方法确定能源系统的需求概况和可再生能源的潜力。设计并建造储氢系统，该系统将由可再生能源供电并满足需求。开展案例研究以评估能源系统的性能，并提出进一步改进的方向。技能/经验要求熟悉Excel并了解其数学函数的应用。有MATLAB/Simulink软件方面的知识和经验优先考虑，但非必需。关键读物Egeland-Eriksen,T.,Hajizadeh,A.andSartori,S.,2021.Hydrogen-basedsystemsforintegrationofrenewableenergyinpowersystems:Achievementsandperspectives.internationaljournalofhydrogenenergy,46(63),pp.31963-31983.学习成果了解氢气技术的现状和未来能够构建包括制氢、储存和利用为一体的的氢能系统能够分析可再生氢气动力系统的性能导师：……FanZhang博士……（Fan.zhang@sussex.ac.uk)………部门：工程与设计系……………项目三：项目名称：智能超表面和6G无线人工智能项目概述第六代（6G）系统是实现智能和多功能数字生态的基础，它比以往的任何一代无线标准都拥有更快的数据传输速度和更低的网络延迟率。本项目的研究目的是研究基于超表面和人工智能（AI）的先进技术，以实现智能且可持续的6G无线通信。其中一个例子是可重构智能表面（RIS）的使用。可重构智能表面往往是利用智能无线电表面和大量小型天线的无源设备，亦或是基于用来控制电磁波传输的可编程结构的超材料原件。此外，可重构全息表面（RHS）可实现对可重构智能表面（RIS）的进一步增强。可重构全息表面（RHS）是由许多集成在全息图案中的超材料辐射元件组成的，可以产生理想方向的光束。对于智能技术的深度学习在创建无线技术智能生态系统方面也很重要。IJRA将对6G无线连接的智能超表面、信号处理、机器学习/人工智能解决方案方面正在进行的研究做一次调查，以期进一步了解系统的运行和优化。学生应该具备Matlab、人工智能应用、低成本超表面和计算机软件的基本编程技能。IJRA可以为项目的探讨提提供行业互动平台。方法学生将在项目的初始阶段对智能超表面方法和AI技术进行文献阅读与综述，他们将会得到包括纸质书图书馆在内的查阅文献方面的全面协助。接下来，IJRA将使用Matlab等软件编程工具学习、调查，复制得出的基本结果，并且致力于改进数值结果，如数据速率最大化和RIS/RHS辅助方法达到良好的收敛性。还可以将RHS/RIS和AI与无人机（UAVs）等新兴技术融合在一起，以进一步增强无线连接功能。所需技能/经验Matlab,信号处理，机器学习/人工智能，计算软件编程核心读物Y.Liuetal.,“ReconfigurableIntelligentSurfaces:PrinciplesandOpportunities,”inIEEECommunicationsSurveys&Tutorials,vol.23,no.3,pp.1546-1577,thirdquarter2021,doi:10.1109/COMST.2021.3077737.C.Huangetal.,“HolographicMIMOSurfacesfor6GWirelessNetworks:Opportunities,Challenges,andTrends,”inIEEEWirelessCommunications,vol.27,no.5,pp.118-125,October2020,doi:10.1109/MWC.001.1900534.学习成果跨学科概念学习研究论文阅读及先进技术的探索和概述了解6G无线系统的信号处理，人工智能和超表面方法练习并提高软件编程技能提高硕士或博士学习所需的研究技能水平主管：AryanKaushik博士(/view/aryankaushik)部门：工程与信息学院/工程与设计系项目四项目名称：可编程网络的模型检测特性项目概述现代计算机网络非常复杂，由成百上千的网络设备组成，例如：交换机、路由器和防火墙，它们由不同的供应商制造，支持不同的功能。配置、管理和操作现代网络是一个困难并容易出错的过程。网络运营商需要付出极大的努力才能保证网络运行正常(如无网络黑洞或网络环路)、运行安全(如不同客户的网络流是完全隔离的)和容错性(如发生故障时能够启用备用网络路径或机器)。软件定义网络（SDN）是一种对计算机网络进行运行与管理的新范式模。SDN已经以OpenFlow标准的形式被各大公司广泛采用，如谷歌[7]。通过SDN，网络运营商可以在一个逻辑上集中的软件实体（OpenFlow控制器）中对网络功能（如转发、路由和访问控制）进行编程。这样一来，网络运营商不再需要处理那些分布在各种网络设备上的冗长深奥、复杂晦涩的网络配置，而只需通过一个通用编程语言（如Python、C++和Java）编写的单一程序就能保持网络全局视图。通过控制器从网络交换机接收信息，全局视图可以得到持续维护。OpenFlow应用程序借助一个简单的API（应用程序编程接口）配置网络交换机，这种配置是通过在交换机的流量表中插入新的规则实现的。每个流量表条目都包括一组需匹配的数据包字段（如目标IP地址）、需采取的操作（如将数据包发送到端口1，网络丢包或数据包泛洪）和需收集的网络统计信息（如符合该规则的数据包数量）。该应用程序仅对网络交换机生成并发送至控制器的特定事件作出响应。虽然OpenFlow的API很简单，但功能非常强大。网络管理员能够借此编写一些支持高级功能的软件。此外，此外，不仅仅是网络管理员，SDN允许任何人编写SDN应用程序。在没有SDN之前，只有网络设备制造商（如Cisco）才能编写并运行此类软件；而在SDN问世之后，一个初具市场雏形的全新网络环境应运而生。所有软件开发人员都可以在此上传（或销售）自己的网络应用程序。网络设备制造商在过去的几十年里开发了许多软件，但与这些经过严格测试的软件相比，任何人都可以编写的网络应用程序可能会导致其产出结果较差，并存在较大的漏洞。因此，开发验证软件网络功能性质的技术变得至关重要。相关研究团队已经认识到这一点的必要性，并已提出多种方法解决该问题。本项目则涉及一种特殊的验证方法，即模型检查（modelchecking）。模型检查是一种常见的反应式系统工具，用于确定系统（或软件等）的模型是否符合正确性规范。该模型由不同状态及这些状态中不同的转换形式组成，可视为自动机。在计算机程序中，其状态包含所有变量、堆栈、堆以及程序计数器的值。转变描述了程序执行的演变过程。在计算机网络中，状态由所有交换机的配置组成，转换描述出这些网络状态的演变过程。模型检查算法详尽地遍历和检查过渡图，因此只有在状态空间是有限的时候才会终止。如果遇到违反正确性属性的状态，就会产生一个反例（证明发生错误的执行跟踪）。本项目分析研究，来自并发C程序的有界模型检查技术是否可以证明，或是能够以何种程度有效证明（抽象，即简化的）网络控制器软件的安全性。理想情况下，在项目结束时，一些网络属性，如没有循环或节点的可达性，可以自动检查中小型网络拓扑结构。两个主要的问题会是：1.如何以最佳方式将SDN网络建模为并行C程序？2.ESBMC能否处理好C程序以验证此类网络的重要安全属性？在未来的软件市场上，如果软件供应商能够证明其产品的正确性，他们将远远领先于竞争对手，并赢得更大的商业竞争优势。方法1.采取（和研究）一个SDN的模型（即合理抽象）。并使用[1,3]中描述的模型。2.将该模型编译为C语言并行结构程序。并针对不同的示例编写相应的控制器，但其中实现交换机和队列的方式保持不变。控制器示例可从[1,3]中选取。如遇多种可替代设计，可使用以上版本进行试验，以便确认哪一种最适合有界模型检查。3.使用ESBMC有界模型检查器[4]验证[1,3]示例中提到的具体属性。计算机的并发问题将是一个有挑战性的问题，因此[2]可能有助于了解ESBMC验证这些属性的方式。4.本研究深入探讨信息学软件系统基础的网络和验证问题。此外，我们正在与ESBMC系统的开发人员之一LucasCordeiro（曼彻斯特）进行合作。因此，只要我们的研究表明ESBMC特性是可行的，我们就可以将其提供给ESBMC开发团队。而ESBMC工具的进一步改进提升也是该拟议项目的额外成果。技能/经验要求具有良好的编程技能（最好是C或C++）具有模型检查和/或形式化方法的基本知识对网络的基本知识（兴趣）关键读物[1]AhmedKhurshidandXuanZouandWenxuanZhouandMatthewCaesarandP.BrightenGodfreyVeriFlow:VerifyingNetwork-WideInvariantsinRealTime,10thUSENIXSymposiumonNetworkedSystemsDesignandImplementationNSDI13.[2]L.CordeiroandB.Fischer.VerifyingMulti-ThreadedSoftwareusingSMT-basedContext-BoundedModelChecking.ICSE,pp.331–340,2011.[3]Klimis,Vassilis,Parisis,GeorgeandReus,Bernhard:Towardsmodelcheckingreal-worldsoftware-definednetworks.