2024年5月14日下午，金海教授指导的博士生刘聪、张照博和廖小飞教授指导的博士生桂创意顺利通过博士学位论文答辩。

刘聪的博士论文题目为“基于数模混合的高效通用存内计算加速器研究”。论文从计算精度、计算形式、数据类型三个方向扩展存内计算加速器的通用性。主要贡献包括：（1）提出支持浮点运算的高精度数模混合加速器，设计数字和模拟两种硬件处理引擎以适应不同阶段有差异的精度需求，在保证准确率的同时实现了可观的性能提升；（2）提出基于或非逻辑运算的多模式数模混合加速器，将复杂运算分解为一系列或非运算实现多模式高效数据处理，解决传统ReRAM加速器仅能支持MVM运算的问题；（3）提出支持位运算的二值化数模混合加速器，利用数字模块保持原有的数据类型，使其支持二值化数据的处理，打破传统ReRAM加速器在计算过程中数据状态不稳定的局限。

张照博的博士论文题目为“融合多特征的中文知识表示与增强方法研究”。论文针对中文知识的表示与增强在字词、实体、句子多个层面展开了研究。主要贡献包括：（1）提出了结合形态增强单词嵌入和语义组合模型的中文字词表示方法，优化了中文字词的语义理解和表达能力，提供了缓解长尾分布和词表外问题的新方案；（2）提出了模式与嵌入表示混合的反义词检测方法和关系增强的义素预测优化框架，实现了对中文语言学知识图谱横向与纵向关系的链接预测强化；（3）发展了融合中文句法依存关系和聚类语义消歧的归因方法以及单词级反义词的扰动方法，并结合基于困惑度和词性分析的语句通顺性检测方案，规范了中文反事实生成框架，显著增强了基于反事实数据增强的情绪分类模型的分类能力及其跨域鲁棒性。

桂创意的博士论文题目为“面向图挖掘的低冗余运行时系统研究”。论文针对图挖掘运行时的冗余计算、冗余访存和冗余通信问题，从计算模型、访存机制和通信策略三个层面展开了深入研究。主要贡献包括：（1）提出基于结构相似性的低冗余计算模型，通过高效的图模式融合抽象计算方法，大幅降低冗余计算量；（2）提出基于时空相似性的低冗余访存机制，通过集合数据流中间表示充分探索集合操作数的依赖关系，有效合并冗余访存操作，提高数据访存效率；（3）提出基于时间局部性的低冗余通信策略，通过计算-通信协同的调度机制，有效消除分布式图挖掘场景下的大量冗余通信请求，大幅降低通信开销。

答辩委员会由华中科技大学计算机科学与技术学院李瑞轩教授（主席）、武汉理工大学计算机与人工智能学院李春林教授、武汉大学国家网络安全学院吴黎兵教授、华中科技大学武汉光电国家研究中心周可教授、华中科技大学软件学院李国徽教授组成。委员们分别从研究问题、机制设计、论文撰写以及未来发展趋势等不同角度进行提问，答辩人均一一做了细致的解答。

经答辩委员会讨论，认为以上三位同学的论文达到了博士学位论文水平，一致同意通过刘聪、张照博、桂创意的博士学位论文答辩，并建议授予工学博士学位。

（通讯员：刘聪、张照博、桂创意）