2024年12月17日至21日，由郑州大学和西安电子科技大学联合主办的国际人工智能+大会（IEEE AI+ Congress 2024）在海南三亚成功举办。来自中国、美国、加拿大、澳大利亚、日本、芬兰等多个国家的院士、专家、教授和工程师学者参加了本次大会。 

 大会包括第23届IEEE计算和通信信任、安全和隐私会议（IEEE TrustCom 2024）、第18届IEEE大数据科学与工程会议（IEEE BigDataSE 2024）、第27届IEEE计算科学与工程会议（IEEE CSE 2024）、第22届IEEE嵌入式和普适计算会议（IEEE EUC 2024）、第12届IEEE智能城市与信息化会议（IEEE iSCI 2024）等5个会议。本次大会由郑州大学学术副校长、计算机与人工智能学院院长杨天若院士担任大会指导主席，吸引了来自近50个国家的相关领域研究人员，共同探讨计算机科学领域的前沿研究成果及未来发展方向。大会围绕AI在工程健康领域、蜂窝网络安全、差分隐私、核心网设计、数据标注、可解释性、入侵响应系统等方向进行了一系列精彩的学术报告。

 大会指导主席、郑州大学学术副校长杨天若院士致开幕词。他指出，随着人工智能、大模型等高新技术不断发展与涌现，人工智能技术在科学与工程领域的广泛应用已引起世界各国的关注。大模型技术的发展无疑是当前信息社会所经历的一次重大而深刻的变革。这一变革不仅推动了技术的边界拓展，更促使我们重新审视并构建新一代人工智能的基础理论体系。本次大会吸引了很多高质量的研究论文，在现有技术的基础之上对人工智能在科学与技术的应用方面进行了深入的探索。国际人工智能+大会搭建起全球学者与从业者的璀璨舞台，促进了跨地域、跨领域的深入交流，共谋智能未来新篇章。

 大会上举行了郑州大学与多方合作的揭牌仪式。首先，郑州大学学术副校长杨天若院士与都柏林理工大学Ralf Burbach教授签约“郑州大学-都柏林理工大学国际联合办学合作备忘录”。随后，郑州大学学术副校长杨天若院士与河南新开普电子股份有限公司副总经理傅常顺为“郑州大学-新开普教育人工智能联合实验室”共同揭牌。

 IEEE TCSC主席陈金俊教授代表主办方致辞。他介绍了国际人工智能+大会的发展历史，并介绍了本次大会的程序委员会主席，对大会成功举办表示祝贺以及对大会未来发展的期待。    

大会主席Ralf Burbach教授代表指导委员会致辞，介绍了本次大会的组织委员会成员等并对大会的成功召开表示感谢。

大会程序委员会主席梁雪芹教授代表大会程序委员会致辞，介绍了本次大会的八位主题报告人以及本次大会论文接收情况。

本次大会邀请了包括加拿大麦克马斯特大学M. Jamal Deen教授、美国普渡大学Elisa Bertino教授、澳大利亚斯威本科技大学陈金俊教授、芬兰坦佩雷大学Moncef Gabbouj教授、美国新泽西理工学院Nirwan Ansari教授、华南理工大学陈俊龙教授、俄罗斯高等经济大学Sergei Kuznetsov教授、大连理工大学陈立明教授等众多领域内院士、IEEE Fellow和顶尖专家学者围绕AI在工程健康领域、蜂窝网络安全、差分隐私、核心网设计、数据标注、可解释性、入侵响应系统等方向进行了一系列精彩的主题学术报告。本届会议共收到来自中国、美国、加拿大、澳大利亚、英国、意大利等40多个国家的600余篇论文。

Keynote 1:

加拿大麦克马斯特大学的M. Jamal Deen教授作了主题为 “面向工程与健康应用的类脑认知动态系统” 的报告。介绍了类脑认知动态系统的认知概念和必要性，以及与相关机器学习方法的运用情况。探讨了在工程领域和医疗保健领域的应用实例，如在工程领域将其用于软件定义光通信系统，提升传输系统性能且在应对系统干扰时可靠性良好；在医疗保健领域开发基于它的框架应对有缺陷数据集，实现自动筛查，所构建决策系统可从心电图轨迹识别心律失常人员且诊断误差低，其算法还可整合进智能电子健康家庭平台自主计算层保障筛查准确率。

Keynote 2:

美国普渡大学的Elisa Bertino教授作了题为 “将机器学习应用于保障蜂窝网络安全” 的报告。介绍了5G蜂窝网络发展的可持续发展机遇与挑战。探讨了机器学习技术在蜂窝网络安全方面的两个应用，如用自然语言处理技术检测协议规范不一致性，和设计检测恶意基站及确定攻击类型的异常检测系统。最后对5G蜂窝网络研究方向进行讨论总结。

Keynote 3:

澳大利亚斯威本科技大学的陈金俊教授作了题为 “复合差分隐私无偏性：有界且无偏的复合差分隐私” 的报告。介绍了传统差分隐私机制输出范围无限制，而实际数据集输出范围有界，使用后处理或截断机制会产生偏差问题。讨论了这一长期存在的挑战虽有大量研究但无完全解决方案，提出复合无偏差差分隐私机制，还阐述了其原理、噪声函数和实现算法。

Keynote 4：

芬兰坦佩雷大学的Moncef Gabbouj教授作了题为 “超级神经元模型 —— 新一代机器学习及其应用” 的报告。介绍了深度学习在多领域的优点以及仍存在的问题。提出了运算神经网络（ONNs）作为卷积神经网络（CNNs）更高效替代方案，介绍其通过特定算子组合执行变换、突破原有神经元学习能力限制以及自组织运算神经网络（Self-ONNs）能以紧凑结构实现多样性的情况。讨论了增强人工神经网络多样性的新方法，并探索配备相关高级神经元的神经网络模型的应用。

Keynote 5:

美国新泽西理工学院的Nirwan Ansari教授作了题为 “人工智能原生核心网络设计” 的报告。介绍了第三代合作伙伴计划（3GPP）正在为即将到来的 6G 核心网络（CNs）向人工智能原生（AI-Native）运营的变革性跨越铺平道路。强调了强调人工智能将成 6G 网络功能核心驱动力。探讨了其带来的范式转变、对网络架构的重塑，以及其预示电信新纪元的到来。

Keynote 6:

华南理工大学的陈俊龙教授作了题为 “一种用于数据标注的增量式自训练引导的半监督广义学习系统” 的报告。介绍了数据标注的必要性以及各类数据标注方式。提出了一种增量式自训练引导的半监督广义学习系统（ISTSS - BLS），并说明其与传统自训练获取无标记数据方式的不同，阐述其利用特定机制在迭代学习中自我更新结构和元参数以保证模型简约性的情况，最后强调了其与其他前沿替代方法相比的性能显著优势。

Keynote 7:

俄罗斯高等经济大学的Sergei Kuznetsov教授作了题为 “利用区间模式结构进行可解释性知识发现” 的报告，介绍了的最新研究。介绍了介绍区间模式结构可通过构建多种元素对数值数据直接处理并避免二值化。指出该结构能为数值数据知识发现提供可解释性方法，提升经典机器学习方法（如 k-NN 算法）的可解释性。

Keynote 8:

大连理工大学的陈立明教授作了题为 “网络安全的思考、实践与启示” 的报告，介绍了在物联网与边缘计算应用发展所带来的新一轮网络攻击潮，指出现有研究多关注入侵检测系统但仅检测已不够，入侵响应系统研究渐受重视，不过有弹性的自动化系统还未出现。提出了一个数据和知识驱动的混合框架。讨论了讨论研究挑战以及未来的发展方向，以激发这一颇具前景的研究领域中的新思路和新方法。

Panel:

随着人工智能技术的飞速发展，数据安全的复杂性与传统网络安全治理的局限性之间的矛盾日益凸显。通过人工智能为安全运营赋能被视为发展新型优质生产力的关键环节。如何加强人工智能治理，有效防范和化解人工智能发展带来的各类安全风险，并不断完善人工智能安全监管的制度化，仍然是一个有待解决的问题。

       本次座谈会汇聚了英国兰卡斯特大学蒙威志教授 、美国新泽西理工学院Nirwan Ansari 教授 、美国普渡大学Elisa Bertino教授、英国萨里大学陈利群教授、澳大利亚斯威本科技大学陈金俊教授、芬兰坦佩雷大学Moncef Gabbouj教授等全球与人工智能相关的研究专家，旨在探讨人工智能在信任、安全和隐私方面的未来发展趋势。    

  本次国际人工智能+大会为期五天，特邀嘉宾、参会者围绕相关主题展开热烈讨论，促进了各领域专业人士的学术和技术交流。国际人工智能+大会的成功举办总结了人工智能、通信安全和隐私、大数据科学与工程、计算科学与工程、智能城市与信息化等领域近期的发展成果，为人工智能新技术的未来发展指明了方向。本次大会不仅为国内外学者搭建了一个开放和包容的学术平台，促进了学术交流，也为计算机科学领域地发展提供了新的思路和方向，进一步促进了我校与国内外高校及研究机构的交流合作，为未来的国际科研合作奠定了坚实的基础。