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我院软件工程系教师赵一在计算机顶级中文期刊《软件学报》上发表论文2023年5月，信息工程学院软件工程系教师赵一以第一作者身份在中国计算机学会推荐A类期刊《软件学报》上发表了题为《抵抗恶意服务器的口令增强加密方案》的学术论文，论文第一署名单位为长安大学。文章简介自斯诺登事件后，后门攻击的广泛存在性受到业内的重视，近年来如何抵抗该类攻击成为信息安全领域的热点研究领域之一。已有的主流抵抗方式普遍存在效率低、部署成本高等问题导致难以大规模应用。该论文对口令增强加密这一新兴密码原语提出了恶意服务器能够进行的后门攻击算法，并在该应用场景下，摒弃传统的逆向防火墙或是看门狗等抵抗方法，设计全新的高效抗后门方式并给出了安全性证明，最后对抵抗口令增强加密方案中恶意服务器后门攻击的方法进行了系统的分析和总结。期刊简介《软件学报》创刊于1990年，由中国科学院软件研究所和中国计算机学会联合主办，是一本刊登计算机软件各领域原创性研究成果的期刊，注重刊登反映计算机科学和计算机软件新理论、新方法和新技术以及学科发展趋势的文章，在中国计算机学会推荐中文科技期刊目录中列为A类期刊。第一作者信息赵一，长安大学讲师，硕士生导师，中国密码学会会员，主要研究方向为密码学与信息安全。参
TIME：2023-05-16清华大学封硕博士来学院开展学术交流2023年5月12日在北校区师生服务大厅第二报告厅，应杨澜老师邀请，清华大学自动化系助理教授封硕博士到信息工程学院开展学术交流，并作题为“自动驾驶汽车安全性等效加速测试”的学术报告，报告会由副院长徐志刚教授主持，学院青年教师、博士生及硕士生160余人参会。封硕博士详细介绍了他在自动驾驶汽车测试领域的重点研究工作，针对自动驾驶安全性测试效率低下背后的“稀疏度灾难”（CurseofRarity）问题，提出了智能等效加速测试理论与方法。在大规模自然驾驶数据集的基础上，利用智能技术生成测试交通环境，等效加速了测试过程多个数量级，显著提升了自动驾驶汽车的测试研发效率。学术报告内容受到与会师生的一致好评。报告会后，封硕博士与老师和同学们针对自动驾驶加速测试、大模型、深度学习等相关问题展开了广泛交流。本次学术交流活动得到国家重点研发计划项目“自动驾驶仿真及数字孪生测试评价工具链”的大力支持。期间，封硕博士参观了我院车联网与智能汽车试验场，并与我院青年骨干教师开展自动驾驶测试相关学术讨论。封硕，博士，清华大学自动化系助理教授、博士生导师，曾任美国密西根大学助理研究员，从事自动驾驶汽车智能等效加速测
TIME：2023-05-15我院王威教授团队在中科院Top期刊《IEEETransactionsonVehicularTechnology》、《RemoteSensing》以及计算机ESI期刊上发表论文2022年1月，信息工程学院王威教授团队姜苏英博士以第一作者身份在中科院Top期刊《IEEETransactionsonVehicularTechnology》上发表论文《AnARMA-filterBasedSAGEAlgorithmforRanginginDiffuseScatteringEnvironment》。论文第一署名单位和通信作者单位均为长安大学。文章简介该论文针对密集多径环境下多径参数分离困难的问题，提出了一种基于自回归滑动平均（ARMA）滤波器的空间交替广义期望最大化（SAGE）信道参数估计算法。该方法首先利用ARMA滤波器对漫散射分量进行预处理，然后结合准最大似然SAGE算法依次迭代估计每条路径的参数和漫散射分量的参数。实验结果表明，所提出的信道参数估计算法可以有效的估计多径参数。期刊介绍《IEEETransactionsonVehicularTechnology》期刊是信息科学和交通运输领域的Top期刊，主要报导信息技术和车联网技术等领域的科研成果，该期刊当前影响因子为6.239，在中科院分区中属于2区Top期刊。2023年1月，
TIME：2023-05-12人工智能专业
人工智能专业
一、专业介绍
人工智能专业是教育部于2019年批准设置的首批35个人工智能专业之一，2021年入选国家级一流本科专业建设点，采用科教融合、产学协同、国际合作的创新育人模式，基于山东大学综合性大学优势，设置多学科有机融合的课程体系，融会贯通培养模式和教学方法，培养具备人工智能研究与开发能力、能够解决人工智能领域复杂问题的创新型高素质人才。
毕业生主要就业去向为高新技术企业、大型企事业单位、深造攻读硕士博士学位，薪资水平位居全国IT行业前列，实现高质量就业。
专业标准学制四年，毕业生授予工学学士学位。
二、培养目标
培养学生具有坚实的数理基础和认知科学、信息科学相关知识，系统掌握人工智能基础理论与基本方法；具有运用人工智能的基本模型、原理与方法，设计有效的技术解决方案并能从事相关应用研究与开发的能力；具备良好的科学思维和科学实验素养，对人工智能关键领域的前沿技术有深刻理解，并具有相关方向的科学研究能力；能够适应国际化竞争环境，具有高度的社会责任感和良好的职业道德，以及终身学习能力和开拓创新精神。未来能够在我国人工智能产业发展中发挥领军作用，并有潜力成长为国际一流工程师、科学家或企业家。
三、毕业要求
1.知识要求
（1）数学基础、计算机专业基础
（2）人工智能基础理论与基本方法
（3）程序设计与人工智能工程实践基础知识
（4）认知科学和信息科学等多学科交叉知识
（5）人工智能重要行业应用与产业需求知识
2.能力要求
（1）工程实践能力：综合运用人工智能领域的基本模型、原理与方法，解决特定的工程技术问题并进行技术开发与系统集成。
（2）创新能力：能够针对现有方法和系统存在的问题，设计相应改进方法；能够将人工智能基本方法应用于新的领域；能够将技术与产业需求结合，实现产业创新。
（3）设计/开发解决方案能力：能够设计针对复杂工程问题的解决方案，能够综合运用人工智能各分支领域的技术与方法，设计满足特定需求的复杂系统。
（4）研究能力：能够基于科学原理并采用科学方法对人工智能核心基础问题和复杂工程问题进行研究，包括设计实验、分析比较实验结果并改进方法。
（5）使用现代工具能力：熟悉人工智能领域的前沿技术和工具，并能够针对复杂工程问题，开发、选择与使用恰当的技术工具。
（6）沟通能力：能够就人工智能领域专业问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流，包括撰写报告和设计文稿、陈述发言等。具备一定的国际视野，能够在跨文化背景下进行沟通和交流。
（7）项目管理能力：理解并掌握工程管理原理与经济决策方法，并能在多学科环境中应用。
3.素质要求
（1）工程与社会：能够基于人工智能技术及技术成熟度，评价应用系统对社会、健康、安全、法律以及文化的影响，并理解应承担的责任。对由人工智能可能引发的伦理、道德问题有充分的认识。
（2）环境和可持续发展：能够理解和评价针对复杂工程问题的专业工程实践对环境、社会可持续发展的影响。
（3）职业规范：具有人文社会科学素养、社会责任感，能够在工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范，履行责任。
（4）个人和团队：能够在多学科背景的团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色。
（5）终身学习：具有自主学习和终身学习的意识，有不断学习和适应人工智能前沿技术发展的能力。
四、核心课程设置
计算导论与程序设计、离散数学、人工智能导论、概率论与数理统计、数据结构与算法、数据库系统、自主智能系统与机器人、机器学习与模式识别、计算机图形学、信息检索与数据挖掘、神经网络与深度学习、计算机视觉、自然语言处理、认知科学与类脑计算、人工智能应用实践、机器人工程实践。
五、主要实践性教学环节
计算导论与程序设计、人工智能导论、数据结构与算法、计算机系统原理、数据库系统、自主智能系统与机器人、机器学习与模式识别、计算机图形学、信息检索与数据挖掘、神经网络与深度学习、计算机视觉、自然语言处理等专业课程实验；人工智能应用实践、机器人工程实践等两门综合性设计；认知实习、程序设计思维与实践、新兴网络技术与实践、创新创业教育实践、创新实践、生产实习、毕业论文(设计)等综合性实践环节。
六、学分与学时
总学分：专业培养计划155.5学分+重点提升计划等20学分；
总学时：2632学时+32周。