2023年我院获批国家自然科学基金4项

日前，国家自然科学基金委公布了2023年集中接收申请项目的评审结果，我院蔡蕊老师、黄乔老师、张荣老师、罗富财老师获得立项资助。

国家自然科学基金项目是国家级高水平科研项目，具有重要的导向性、权威性和示范性。近年来，学院高度重视基金申报工作，通过开展经验交流会，邀请资深校内外专家进行指导，充分激发青年骨干教师的科研潜力和动力，不断提高申报质量。未来，学院将继续加强有组织的科研活动，营造良好科研环境和学术氛围，全面推动学院科研工作再上新台阶。

2023年我院国家自然科学基金项目立项清单

个人简介

蔡蕊， 浙江工商大学计算机科学与技术学院专任教师，软件工程系副主任。硕士就读于北京大学计算语言所，开始从事自然语言处理方向的研究。 2017年赴英国爱丁堡大学信息学院攻读博士学位，导师为Mirella Lapata 教授，研究方向为自然语言处理领域的句子语义分析任务。目前的主要研究方向为面向低资源语言的跨语言迁移，提升模型对小众语言的兼容性。

项目名称：面向低资源语言跨模态检索的噪声鲁棒跨语言迁移方法研究

项目简介：为了廉价高效地获取适用于低资源语言的跨模态检索系统，一般通过机器翻译高资源语言（源语言）的标注数据进行跨语言迁移。其中翻译工具带来的噪声问题严重限制了系统在目标语言上的性能。本项目的研究不仅可以帮助低资源语言实现更加精准鲁棒的多媒体数据检索 ，对噪声数据的处理方法还可以推广到跨语言图像问答、视频理解等其他领域。

黄乔，博士，副研究员，2020年9月获得浙江大学软件工程专业博士学位。主要从事软件仓库挖掘、智能化软件开发与维护等方向的研究，发表论文20余篇，谷歌学术累计引用900余次。曾指导硕士生发表CCF-A类会议短文一篇并获得最佳原型系统奖，担任过多个重要国际期刊和会议的审稿人，主持国家自然科学基金青年项目1项。

项目名称：自承认技术债的自动修复方法研究

项目简介：本项目研究自承认技术债的自动修复方法，采用了独辟蹊径的研究思路，不追求完全替代开发者自动完成所有修复任务，将修复过程拆解为“何时修复”、“谁来修复”、“如何修复”等关键问题，开展实证研究，提取重要特征，提出能够落地应用的自动化方法，辅助开发者制定和优化修复方案，从而提高修复效率和质量，节省维护成本。

张荣，博士，中共党员，毕业于浙江大学CAD&CG国家重点实验室，现任浙江工商大学计算机科学与技术学院教师，主要研究方向为数字内容智能生成、非真实感绘制等，相关成果发表在Science Robotics、AAAI、ACM Multimedia等国内外高水平期刊和会议上。

项目名称：基于多线索感知的高质量可控三维表面纹理智能生成研究

项目简介：近年来，人工智能内容生成（AIGC）的迅速发展正颠覆现有内容创作模式，其中三维纹理生成是AIGC的前沿研究方向，但受现有数据集纹理较简单的制约，纹理生成的质量和可控性还有待提升。本项目拟在无三维纹理监督的情况下，充分挖掘文本、图像、形状等不同模态数据中的多线索信息，构建高分辨率、鲁棒、可控的高质量纹理生成框架。

罗富财，博士毕业于中国科学院大学，中科院信息工程研究所。2019-2021年以及2021-2023年分别在Hamad Bin Khalifa University 以及鹏城实验室从事博士后研究工作。现任浙江工商大学计算机科学与技术学院教师。研究兴趣包括格密码，联邦学习，安全多方计算等。目前发表论文20余篇，其中，CCF B 类以上论文8篇，包括IEEE TIFS, IEEE TDSC, IEEE TMC, DCC, ESORICS 等。

项目名称：面向隐私计算的门限多密钥全同态加密关键技术研究

项目简介：本项目聚焦大数据背景下的隐私计算问题，着重研究面向隐私计算的门限多密钥全同态加密关键技术，创新性地运用格密码、全同态加密以及可证明安全理论等密码技术，构造具有多项式模数-噪音比的门限多密钥全同态加密方案，构造满足CCA1安全的门限多密钥全同态加密方案，以及构造支持一般访问结构的门限多密钥全同态加密方案。