青年科技工作者园地第170次活动
◆ 时间：10月21日（周三）上午 9:00 – 11:30
◆ 地点：计算中心202会议室
◆ 主持人：颜田老师
【报告一】
题 目：一种面向同步辐射图像序列的智能两阶段无损压缩方法
报告人：刘程宇
报告简介：
高能光源（High Energy Photon Source，HEPS）实验会产生海量图像序列数据。这类数据具有动态范围较宽、噪声难以去除以及时间冗余复杂等特点，使现有无损压缩方法难以有效降低数据量。我们提出了一种基于 Mamba 状态空间模型的两阶段无损压缩方法。首先，通过帧间差分和 Flag 量化将原始图像转换为 token 序列。第一阶段 Mamba 模型逐位置预测 token，并在物理数值域中计算预测残差。由于这些残差具有更加集中的分布，采用裁剪与逃逸机制对残差进行处理，以精确保留较大的残差值；随后，第二阶段 Mamba 模型对残差 token 进行熵建模，并结合算术编码完成压缩。在解压过程中，通过残差解码、第一阶段模型重新推理以及 token 恢复，可以精确重建原始图像，并通过像素级验证确保整个压缩过程完全无损。在真实数据集上的测试结果表明，本文方法的平均压缩比达到 2.1496×，相比另外三种方法 JPEG-LS、JPEG-XR 和 gzip level 9 提高了 29%–81%。这三种方法在相同数据集上的压缩比分别为 1.6563×、1.6241× 和 1.1855×。实验结果表明，我们的方法能够有效提升同步辐射图像序列的无损压缩性能。
【报告二】
题 目：面向高能物理科学数据的FPGA数据压缩技术研究进展
报告人：周睿哲
报告简介：
高能物理实验产生的海量数据对存储和传输提出了持续挑战。将压缩任务卸载到FPGA，有望减少CPU资源占用，并提高数据处理通路的吞吐能力。本报告首先介绍FPGA无损压缩的技术现状，在此基础上介绍我们的两项工作：（1）gzip单IP压缩系统的设计与板级测试，以及在同一张卡上集成四个压缩IP的并行方案；（2）基于PCIe MCAP的动态重配置方案，探索在保留数据传输与控制框架的同时，按需将同一硬件区域配置为压缩、解压或数据直通模块。
【报告三】
题 目：粒子天体物理知识图谱构建技术研究进展及规划
报告人：葛启源
报告简介：
在AI4S迅速发展的今天，粒子天体物理领域也正迫切需要通过AI智能体辅助科学家开展科学研究，而智能体能否真正参与并推动科学发现，取决于其对领域知识的深度理解。然而，该领域的核心知识，包括研究对象、观测结果与理论解释，高度分散蕴含于海量文献之中，难以被直接获取与有效利用。因此，如何将文献中的知识组织为可检索、可追溯、可关联的科研知识资产，使其成为智能体可理解、可调用的领域知识底座，是支撑 AI 辅助粒子天体物理科学发现的关键前提。知识图谱以"实体—关系—证据"的形式显式刻画知识单元及其语义关联，具备可检索、可溯源、可推理的特性，为此提供了有效的技术路径。本报告围绕极亮 X 射线源、X 射线双星、脉冲星与高能瞬变四个重点方向，介绍传统"实体—关系—证据"图谱与 Fusion 科研知识图谱的构建进展：阐述大模型辅助知识抽取、原文证据校验与专家领域分类的技术流程，以及结合 Gaia 形式化推理组织研究发现、科学论断与高层科研语义的方法；分析文献解析、概念规范化与知识质量检验的主要进展；汇报领域本体自动构建与专家修订、图谱审核及版本管理的后续规划；并探讨图谱与 RagWiki 平台文献知识库的协调对接机制，为面向科研问题的知识检索、证据溯源与辅助问答提供支撑。
附件下载：
