附件2：具體項目簡介項目一項目名稱：翻譯檢測項目概述近幾年來，機器翻譯工具的質量大幅提升，應用廣泛，但這也導致翻譯剽竊現象日趨嚴重，即譯者聲稱翻譯作品為其原創作品。而翻譯文本通常會保留原文本的某些特征，例如詞匯選擇、語法結構等，這為檢測原語言提供了一定線索。本項目旨在建立數據集，研究可用于檢測翻譯原語言的手段。研究方法從龐大的多語言數據集（如維基百科）開始，你將使用常用翻譯工具（如MicrosoftAzure）將文件翻譯成單一目標語言（如中文或英文）。每份譯后文件需自動標明原語言出處。你將在指導下探究一系列機器學習方法（如邏輯回歸或神經網絡），探索分類器從目標語言文本中檢測出原語言的可能性。如有時間，你可以探索多種目標語言的檢測方法。通過研究，你將對檢測結果是否因語言而異進行分析報告。能力/經驗要求要求：Python編程優先：對自然語言處理、機器學習、人工神經網絡感興趣（最好有一定經驗）關鍵讀物NamrataNanda(2021)“TheGrowingThreatofCross-languagePlagiarismandtheChallengesinitsDetection”April2021;/cross-language-plagiarism-and-challenges/DianeNankova(2020)“OnTranslatedPlagiarisminAcademicDiscourse”inEnglishStudiesatNBU,December2020;/publication/347806814_On_Translated_Plagiarism_in_Academic_DiscourseCyrilGoutteetal.(2009)“AutomaticDetectionofTranslatedTextanditsImpactonMachineTranslation;inProceedingsofMT-SummitXII;/publication/47683937_Automatic_Detection_of_Translated_Text_and_its_Impact_on_Machine_TranslationLynchandVogel(2012)“TowardstheAutomaticDetectionoftheSourceLanguageofaLiteraryTranslation”;inCOLING2012;/C12-2076.pdf學習目標掌握研究過程，包括設計研究問題、文獻綜述、實驗和分析掌握訓練和利用監督機器學習方法的最佳實踐，解決文本分類問題了解文本分類領域現有的自然語言處理方法了解現有的機器翻譯方法熟悉常用的機器翻譯工具熟悉自然語言處理和機器學習中Python庫的使用熟悉軟件工程實踐在學術領域中的運用項目負責人：JulieWeeds部門：工程與信息學院項目二項目名稱：可再生能源氫動力系統項目概述氫是地球上最豐富的元素，可以通過熱、電解或光解過程從許多不同的原料中產生氫。人們認為，氫對于實現凈零排放目標至關重要，并有助于實現氣候變化目標。該項目將評估以可再生電力為動力并利用氫氣作為儲能的能源系統的性能。這種能源系統可以部署在偏遠社區或應急服務中，如應用到戰地醫院，其無需任何電網支持也能做到自給自足。但當連接到電網時，該系統能夠增加可再生能源發電的占有率，同時保持國家電網的穩定性和安全性。該項目將探索利用氫氣來發電和供熱以滿足需求，以及作為汽車燃料等有更為廣泛應用的可能性。方法確定能源系統的需求概況和可再生能源的潛力。設計并建造儲氫系統，該系統將由可再生能源供電并滿足需求。開展案例研究以評估能源系統的性能，并提出進一步改進的方向。技能/經驗要求熟悉Excel并了解其數學函數的應用。有MATLAB/Simulink軟件方面的知識和經驗優先考慮，但非必需。關鍵讀物Egeland-Eriksen,T.,Hajizadeh,A.andSartori,S.,2021.Hydrogen-basedsystemsforintegrationofrenewableenergyinpowersystems:Achievementsandperspectives.internationaljournalofhydrogenenergy,46(63),pp.31963-31983.學習成果了解氫氣技術的現狀和未來能夠構建包括制氫、儲存和利用為一體的的氫能系統能夠分析可再生氫氣動力系統的性能導師：……FanZhang博士……（Fan.zhang@sussex.ac.uk)………部門：工程與設計系……………項目三：項目名稱：智能超表面和6G無線人工智能項目概述第六代（6G）系統是實現智能和多功能數字生態的基礎，它比以往的任何一代無線標準都擁有更快的數據傳輸速度和更低的網絡延遲率。本項目的研究目的是研究基于超表面和人工智能（AI）的先進技術，以實現智能且可持續的6G無線通信。其中一個例子是可重構智能表面（RIS）的使用。可重構智能表面往往是利用智能無線電表面和大量小型天線的無源設備，亦或是基于用來控制電磁波傳輸的可編程結構的超材料原件。此外，可重構全息表面（RHS）可實現對可重構智能表面（RIS）的進一步增強。可重構全息表面（RHS）是由許多集成在全息圖案中的超材料輻射元件組成的，可以產生理想方向的光束。對于智能技術的深度學習在創建無線技術智能生態系統方面也很重要。IJRA將對6G無線連接的智能超表面、信號處理、機器學習/人工智能解決方案方面正在進行的研究做一次調查，以期進一步了解系統的運行和優化。學生應該具備Matlab、人工智能應用、低成本超表面和計算機軟件的基本編程技能。IJRA可以為項目的探討提提供行業互動平臺。方法學生將在項目的初始階段對智能超表面方法和AI技術進行文獻閱讀與綜述，他們將會得到包括紙質書圖書館在內的查閱文獻方面的全面協助。接下來，IJRA將使用Matlab等軟件編程工具學習、調查，復制得出的基本結果，并且致力于改進數值結果，如數據速率最大化和RIS/RHS輔助方法達到良好的收斂性。還可以將RHS/RIS和AI與無人機（UAVs）等新興技術融合在一起，以進一步增強無線連接功能。所需技能/經驗Matlab,信號處理，機器學習/人工智能，計算軟件編程核心讀物Y.Liuetal.,“ReconfigurableIntelligentSurfaces:PrinciplesandOpportunities,”inIEEECommunicationsSurveys&Tutorials,vol.23,no.3,pp.1546-1577,thirdquarter2021,doi:10.1109/COMST.2021.3077737.C.Huangetal.,“HolographicMIMOSurfacesfor6GWirelessNetworks:Opportunities,Challenges,andTrends,”inIEEEWirelessCommunications,vol.27,no.5,pp.118-125,October2020,doi:10.1109/MWC.001.1900534.學習成果跨學科概念學習研究論文閱讀及先進技術的探索和概述了解6G無線系統的信號處理，人工智能和超表面方法練習并提高軟件編程技能提高碩士或博士學習所需的研究技能水平主管：AryanKaushik博士(/view/aryankaushik)部門：工程與信息學院/工程與設計系項目四項目名稱：可編程網絡的模型檢測特性項目概述現代計算機網絡非常復雜，由成百上千的網絡設備組成，例如：交換機、路由器和防火墻，它們由不同的供應商制造，支持不同的功能。配置、管理和操作現代網絡是一個困難并容易出錯的過程。網絡運營商需要付出極大的努力才能保證網絡運行正常(如無網絡黑洞或網絡環路)、運行安全(如不同客戶的網絡流是完全隔離的)和容錯性(如發生故障時能夠啟用備用網絡路徑或機器)。軟件定義網絡（SDN）是一種對計算機網絡進行運行與管理的新范式模。SDN已經以OpenFlow標準的形式被各大公司廣泛采用，如谷歌[7]。通過SDN，網絡運營商可以在一個邏輯上集中的軟件實體（OpenFlow控制器）中對網絡功能（如轉發、路由和訪問控制）進行編程。這樣一來，網絡運營商不再需要處理那些分布在各種網絡設備上的冗長深奧、復雜晦澀的網絡配置，而只需通過一個通用編程語言（如Python、C++和Java）編寫的單一程序就能保持網絡全局視圖。通過控制器從網絡交換機接收信息，全局視圖可以得到持續維護。OpenFlow應用程序借助一個簡單的API（應用程序編程接口）配置網絡交換機，這種配置是通過在交換機的流量表中插入新的規則實現的。每個流量表條目都包括一組需匹配的數據包字段（如目標IP地址）、需采取的操作（如將數據包發送到端口1，網絡丟包或數據包泛洪）和需收集的網絡統計信息（如符合該規則的數據包數量）。該應用程序僅對網絡交換機生成并發送至控制器的特定事件作出響應。雖然OpenFlow的API很簡單，但功能非常強大。網絡管理員能夠借此編寫一些支持高級功能的軟件。此外，此外，不僅僅是網絡管理員，SDN允許任何人編寫SDN應用程序。在沒有SDN之前，只有網絡設備制造商（如Cisco）才能編寫并運行此類軟件；而在SDN問世之后，一個初具市場雛形的全新網絡環境應運而生。所有軟件開發人員都可以在此上傳（或銷售）自己的網絡應用程序。網絡設備制造商在過去的幾十年里開發了許多軟件，但與這些經過嚴格測試的軟件相比，任何人都可以編寫的網絡應用程序可能會導致其產出結果較差，并存在較大的漏洞。因此，開發驗證軟件網絡功能性質的技術變得至關重要。相關研究團隊已經認識到這一點的必要性，并已提出多種方法解決該問題。本項目則涉及一種特殊的驗證方法，即模型檢查（modelchecking）。模型檢查是一種常見的反應式系統工具，用于確定系統（或軟件等）的模型是否符合正確性規范。該模型由不同狀態及這些狀態中不同的轉換形式組成，可視為自動機。在計算機程序中，其狀態包含所有變量、堆棧、堆以及程序計數器的值。轉變描述了程序執行的演變過程。在計算機網絡中，狀態由所有交換機的配置組成，轉換描述出這些網絡狀態的演變過程。模型檢查算法詳盡地遍歷和檢查過渡圖，因此只有在狀態空間是有限的時候才會終止。如果遇到違反正確性屬性的狀態，就會產生一個反例（證明發生錯誤的執行跟蹤）。本項目分析研究，來自并發C程序的有界模型檢查技術是否可以證明，或是能夠以何種程度有效證明（抽象，即簡化的）網絡控制器軟件的安全性。理想情況下，在項目結束時，一些網絡屬性，如沒有循環或節點的可達性，可以自動檢查中小型網絡拓撲結構。兩個主要的問題會是：1.如何以最佳方式將SDN網絡建模為并行C程序？2.ESBMC能否處理好C程序以驗證此類網絡的重要安全屬性？在未來的軟件市場上，如果軟件供應商能夠證明其產品的正確性，他們將遠遠領先于競爭對手，并贏得更大的商業競爭優勢。方法1.采取（和研究）一個SDN的模型（即合理抽象）。并使用[1,3]中描述的模型。2.將該模型編譯為C語言并行結構程序。并針對不同的示例編寫相應的控制器，但其中實現交換機和隊列的方式保持不變。控制器示例可從[1,3]中選取。如遇多種可替代設計，可使用以上版本進行試驗，以便確認哪一種最適合有界模型檢查。3.使用ESBMC有界模型檢查器[4]驗證[1,3]示例中提到的具體屬性。計算機的并發問題將是一個有挑戰性的問題，因此[2]可能有助于了解ESBMC驗證這些屬性的方式。4.本研究深入探討信息學軟件系統基礎的網絡和驗證問題。此外，我們正在與ESBMC系統的開發人員之一LucasCordeiro（曼徹斯特）進行合作。因此，只要我們的研究表明ESBMC特性是可行的，我們就可以將其提供給ESBMC開發團隊。而ESBMC工具的進一步改進提升也是該擬議項目的額外成果。技能/經驗要求具有良好的編程技能（最好是C或C++）具有模型檢查和/或形式化方法的基本知識對網絡的基本知識（興趣）關鍵讀物[1]AhmedKhurshidandXuanZouandWenxuanZhouandMatthewCaesarandP.BrightenGodfreyVeriFlow:VerifyingNetwork-WideInvariantsinRealTime,10thUSENIXSymposiumonNetworkedSystemsDesignandImplementationNSDI13.[2]L.CordeiroandB.Fischer.VerifyingMulti-ThreadedSoftwareusingSMT-basedContext-BoundedModelChecking.ICSE,pp.331–340,2011.[3]Klimis,Vassilis,Parisis,GeorgeandReus,Bernhard:Towardsmodelcheckingreal-worldsoftware-definednetworks.