又到新的学期开学季，转眼间计算机科学与工程系迎来了新的学生，为了计算机系新生互相了解，增进友谊，提高计算机系凝聚力，进一步推动计算机系的蓬勃发展，丰富同学们的校园文化生活，活跃学习氛围。计算机系在2019年9月21日举办了计算机科学与工程系新生交流会活动。计算机系各年级学生踊跃参加了活动，在活动中新生与高年级学生互相自我介绍，谈学习谈生活谈理想，组队完成各项任务，增进了互相之间的友谊，结识了新的伙伴，增加了计算机系凝聚力。最终活动在轻松愉悦的过程中圆满结束。 活动合照同学们进行写代码竞技同学们组队完成任务同学们观看其他同学讲解问题思路同学之间相互交流活动花絮

为庆祝中华人民共和国成立70周年，深入学习宣传贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想和党的十九大精神，响应南方科技大学“不忘初心、牢记使命”主题教育月活动，2019年10月13日，南方科技大学计算机科学与工程系党支部开展了“大潮起珠江——广东改革开放40周年”主题展览和深圳博物馆参观教育活动。当天下午14:00，在党支部书记王琦同志的带领下，一行24位党支部党员同志以及积极分子首先到达深圳当代艺术与城市规划展览馆参观“大潮起珠江”展览，按展览顺序浏览了“敢为人先，勇立潮头”、“增创优势，砥砺前行”、“走在前列，当好窗口”三大篇章，通过一张张珍贵的图片展示、一幕幕带有浓烈时代色彩的历史记录片回放，大家都被改革开放40年的巨大变化所震撼、鼓舞。王琦同志讲话随后，一行人来到深圳博物馆，先后参观了“古代深圳”、“近代深圳”和“深圳民俗”等常规展览，对于深圳的广府民系、客家移民史和海洋文化习俗、以及近代深圳人民不畏外国侵略者的英勇和顽强有了更深刻的认识。 在看展途中，党员同志们一起交流参观感想，大家纷纷表示通过这次学习对深入学习宣传贯彻党的十九大精神有了更深刻的认识和感悟，更加深刻地体会到深圳人民广东人民敢闯敢试、敢为人先、勇立潮头的奋斗精神。在今后的工作和生活中，计算机系党支部也将继续贯彻落实党中央、校党委、工学院党委决策部署，将党的理论创新同高校教学科研工作结合起来，以党建促会建，抓住粤港澳大湾区建设和支持深圳建设成中国特色社会主义先行示范区的重大历史机遇，在推动计算机系高质量发展上凝神聚力，努力将计算机系建设成国内领先、国际知名的一流院系。

随着2017级同学们进入专业、选好导师，崭新的专业生活也逐渐揭开了序幕。为了帮助大家更好地适应专业内的学习与生活，计算机系在各个书院设立了班级，并安排一位经验丰富的教授担任班主任。树礼书院17级计算机班级在2019年9月19日下午召开了第一次班会，参加班会的有班主任唐博老师，树礼书院2015级优秀学长彭一明同学以及2017级各位新加入计算机系的树礼书院学子们。 聚是一团火，散作满天星：树礼17级计算机班首先，班主任唐博老师先和同学们分享了班级的含义以及对于每个人的意义--它是一个集体，能使每一位同学找到归属感和集体荣誉感的共同体。班级内，同学们会互相帮助、互相监督、一起成长，这几年的经历也会成为我们一生中特别珍贵的回忆。唐老师还以个人经历为例讲述了这份同窗情谊的难能可贵。一部分同学会成为一生的好友；一些同学虽联络会渐少，但时隔许久后在另外一座城市再次相逢，你会真切地当年这份深深的同窗情。 班集体就是同学们在南科大计算机系里的家。唐老师强调了他在这个班级的两重角色：一、在生活上，作为班主任，就要做这个家的主心骨，成为同学们心里的定海神针；二、在学习上，他是大家的专业课老师，他希望把同学们培养成觉得“DSAA和OS”都不难的优秀计算机人才！一个团结友爱的班集体，是每位同学在计算机系家一般的归属，当同学们遇到困难、遭遇挫折时，这里是同学们寻求帮助的港湾，当同学们获得成功、分享快乐时，这里又成为热闹欢乐的海洋。科研之海，扬帆启航：优秀学长经验分享唐老师请来树礼书院15级计算机系优秀学长彭一明为我们介绍学习的经验，谈谈怎样走上科研之路。彭一明学长首先讲述了大部分同学想要做科研的原因：求知欲，爱思考，想为人类社会贡献新知识，不想做无趣的重复性工作等等。学长接下来分析了通往科研的必经之路。首先要尽早地加入实验室，选择一个有趣且有研究价值的课题。在做课题的过程中要保持一种良好的科研态度：纪律性强、专注、多思考、多做事，才能更好地保持住自己的节奏，做出一定的成果。最后，学长还嘱托我们要保持学术的严肃、不能抄袭，多阅读论文，还要提高自己的编程能力。数风流人物，还看今朝：班委竞选接下来进入了班委竞选的环节。现场多名同学参与班委竞选，并做了真挚和激烈的竞选演说。有同学因为大一的时候摔断了腿，当时是同学们推着轮椅带她上下课，所以想当班委来争取为大家跑腿的机会；有的同学在社团里面担任社长，协调和带领过几百人的大社团，想把自己的力量贡献给这个班集体；有的同学想让大家在计算机系繁重的课业中找到兴趣相投的小伙伴一起成长；竞选过程中还有多才多艺的才艺展示，缜密周全的活动计划等。最终七位同学当选了这个新班级的班委成员。随着班委选举的结束，树礼书院17级计算机班正式成立！相信在未来两年的学习中，同学们会带着满腔的热情一起学习，一起成长！

近日，我系唐珂课题组一项研究成果（论文名：Optimal Stochastic and Online Learning with Individual Iterates）被机器学习领域顶级会议NeurIPS收录为Spotlight论文(2.97%)。 NeurIPS（Neural Information Processing Systems，神经信息处理系统大会）于1987年首次召开，每年一届，迄今已有33年的历史。根据最新公布的谷歌学术指标（Google Scholar Metrics，GSM）榜单，NeurIPS在人工智能类目中位列第一，h5指数为169。本次NeurIPS大会共收到创纪录的6743篇论文投稿，最终录用1428篇，论文录取率为21%。其中仅有Oral论文36篇，Spotlight论文164篇。 机器学习中模型的训练往往可转化为优化问题，随机优化算法提供了求解大规模优化问题的简单有效策略。求解速度和稀疏性是评价算法性能的两个重要指标。经典的随机优化算法需要牺牲稀疏性来实现最优求解速度，或者牺牲算法效率来实现稀疏性。研究团队对随机优化算法进行了精致的分析，提出了能够在保证模型稀疏性的同时实现最优求解速度的随机优化算法，并通过非平凡的理论分析和实验验证了算法的性能。 该论文由南方科技大学和香港城市大学合作完成，论文作者为：雷云文、杨鹏、唐珂和周定轩。 我系的另一篇NeurIPS2019论文由唐珂和姚新教授在英国伯明翰大学联合执导的博士生张良鹏为第一作者完成。这篇论文(Explicit Planning for Efficient Exploration in Reinforcement Learning) 提出了增强学习的新理论与算法框架。这是他们继NIPS2017之后的又一篇NIPS论文。

2019年8月2日至3日，由面向动态网络优化问题的演化算法理论和应用研究项目组、南方科技大学人工智能研究院和南方科技大学计算机科学与工程系共同举办的“2019动态进化优化理论及应用学术论坛 - 2019 Academic Forum on Evolutionary Optimization Theory and Applications (DEOTA 2019)”在南科大图书馆报告厅圆满举行。论坛合影南方科技大学计算机科学与工程系主任、讲席教授、IEEE Fellow姚新，香港城市大学教授、IEEE Fellow张青富，香港浸会大学教授、IEEE Fellow张晓明，中国矿业大学教授巩敦卫，东北大学教授黄敏，澳大利亚皇家墨尔本理工大学教授李晓东，美国密西西比州立大学副教授雒超民，英国德蒙福特大学教授杨圣祥教授受论坛邀请作主题报告。此外，一百多位动态进化优化理论领域的专家学者共同出席并参与了该论坛。南科大计算机系讲席教授史玉回致欢迎辞（报告嘉宾 左上：姚新； 右上：张青富；左下：张晓明；右下：巩敦卫）（报告嘉宾 左上：杨圣祥； 右上：李晓东；左下：雒超民；右下：黄敏）主题讨论“如何发表高质量科研论文”与会教授联合进行了八场动态进化优化理论与应用方向的高水平学术报告，报告包括：动态多目标优化（姚新）, 利用问题的相似性设计启发式算法的初步尝试(张青富), Clustering on Imbalanced Data (张晓明)，动态多目标优化问题进化求解理论与方法(巩敦卫), Dynamic Decisions in the ForthParty Logistics–the“Internet-plus” Logistics Supply ChainManagement(黄敏), Niching Techniques for DynamicOptimization(李晓东),New Insights into NatureInspired Intelligence Techniqueswith Applications in Roboticsand Autonomous Systems（雒超民），Dynamic Data Stream MiningBased on Ant Colony Behaviour（杨圣祥）。另外，李晓东、张青富、张晓明、巩敦卫、杨圣祥五位教授就“如何发表高质量科研论文”为主题与参会者进行讨论。

在近日于北京召开的2019年国际软件测试与分析大会(ISSTA 2019) 上，我校计算机科学与工程系助理教授张煜群团队发表的关于深度学习用于软件错误定位的研究论文“DeepFL:Integrating Multiple Fault Diagnosis Dimensions for Deep Fault Localization”获得大会最佳论文奖。ISSTA 2019大会最佳论文奖（ACM SIGSOFT Distinguished Paper Award）“错误定位(Fault localization)”即为软件程序代码中的程序实体(program entity)按照出错的可能性排序，从而提高工程师寻找并解决程序错误的效率。由于软件错误的不可避免性，错误定位是软件工程领域经久不衰的热点之一。研究团队采用了多种不同维度的错误定位方法，用这些方法为每个程序实体赋予了不同维度的特征；同时还提出了分级深度学习模型，充分学习每个程序实体的数百特征中的隐藏信息并获得各个程序实体的出错可能排序结果。此前的相关研究工作普遍采用参考单维度或双维度特征的工作方法，而团队此次的研究则突破性地采用了参考多维度工作方法。这些多维度特征具体包括四大项：1.程序实体的覆盖信息（coverage information），即程序实体在运行失败或成功的测试用例中是否被覆盖到的信息，一般来说被失败测试用例覆盖越多的程序实体更有出错的可能性；2. 程序变异信息(mutation information)， 即当原程序被改变形成的变异体（mutant）运行结果也发生改变时程序实体的覆盖信息，一般来说变异体导致运行结果出错时，其所在的程序实体更容易出错；3. 复杂度信息，越复杂的程序实体越有出错可能；4. 相似度信息，即程序实体与训练集中被标注为错误程序实体的相似性，越相似便越有出错的可能性。论文的另一个亮点在于团队对经典的深度学习模型进行了改造优化。相较于传统的多层感知器和循环神经网络(Recurrent Neural Networks)，团队提出的分级深度学习模型则是将不同维度特征独立分开，充分挖掘了同一维度下特征的隐藏信息。同时，团队提出的分级模型也充分考虑了不同维度特征间存在的语义颗粒度关系，覆盖信息与变换信息的关联度相比于另外两种传统模型更高。分级深度学习模型团队提出的基于深度学习的错误定位方法在公认的五大指标（Top1，Top3，Top5，MFR，MAR）上都优于之前相关领域已提出的其它方法，尤其最重要的Top1指标（错误程序实体位于排序结果第一位）比此前效果最好的方法提高了30%。同时，该方法在跨软件项目实验中也展现了很好的效果，耗时仅为其它方法的千分之一，具有一定的应用前景。ACM ISSTA是软件工程领域公认的顶尖学术会议，被CCF（中国计算机学会）列为A类会议。该论文由德克萨斯州大学计算机系助理教授张令明与张煜群合作发表，第一作者为德克萨斯大学博士生李夏，第二作者为南科大计算机系科研助理李巍。论文链接：https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3330574