青年科技工作者园地第169次活动
◆ 时间：8月31日（周一）下午 2:30 – 4:00
◆ 地点：计算中心二楼会议室
◆ 主持人：胡誉老师
【报告一】
题 目：X射线谱学数据采集和应用——常规XAS和pump-probe时间分辨方法
报告人：展飞
报告简介：常规X射线吸收谱（XAS）是表征材料局域原子和电子结构的基础手段，涵盖XANES和EXAFS（配位结构、键长、配位数）两部分，其数据处理涉及背景扣除、归一化、傅里叶变换、小波变换、差谱拟合及基于FEFF/FDMNES的理论计算，为催化、能源材料等稳态体系提供关键几何和电子结构信息。然而，光化学、光物理等非平衡动态过程亟需捕捉瞬态中间态的结构演化，由此发展出基于pump-probe时间分辨技术的超快XAS方法，利用同步辐射（百皮秒）或自由电子激光/激光等离子体（飞秒）光源，通过高重频激光激发、交叉循环采集激光开/关差分谱，并结合密闭循环样品环境和荧光探测，实现激发态和中间态的结构变化。本报告聚焦于数据采集、实验方法、应用三个方面进行相关介绍。
报告人简介：展飞，毕业于中国科学院高能物理研究所凝聚态物理专业，博士学位。主要研究方向为时间分辨和高能量分辨X射线谱学实验方法、X射线谱学数据解析方法。
【报告二】
题 目：高能物理喷注标记深度学习方法：研究现状与数据分析
报告人：高六龙
报告简介：喷注标记是高能物理对撞机实验中的关键任务：从探测器观测的准直粒子簇（喷注）中识别母粒子的味道与衰变拓扑，支撑希格斯玻色子测量与新物理搜索。本报告首先综述喷注标记深度学习方法的现状——基准数据集、喷注表示与模型家族（图像/序列/集合表示、等变网络与基础模型）。在此基础上介绍我们的两项工作：（1）数据中心分析：系统消融揭示喷注分类的真正信息源——能量/动量尺度与径迹几何；（2）轻量知识蒸馏：在教师冻结表征上训练仅1/20–1/80规模的轻量修正网络，复现教师决策（一致率>99%）并修正其错误表征，提高分类准确度。
【报告三】
题 目：面向网络安全运维的多智能体智能研判系统研究
报告人：周靖凯
报告简介：本报告围绕我正在开展的SecOps多智能体项目，介绍如何将大模型、LangGraph、Text-to-SQL、RAG和Kafka实时告警流结合起来，构建一个面向安全运维场景的智能助手。系统可对海量告警进行自动查询、降噪研判、知识检索和处置建议生成，并支持告警总结报告的自动化输出。报告将重点分享系统架构设计、真实告警数据接入、知识库构建与自纠错查询机制，以及目前已完成的原型效果与后续研究方向。
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