近日，上海电力大学计算机科学与技术学院的杜海舟副教授及其研究团队在人工智能领域取得了一项引人注目的成就。他们的研究成果被国际顶级学术会议——2024年神经信息处理系统年会（NeurIPS 2024）收录。这是上海电力大学首次作为第一单位、第一作者在此类国际会议上发表领先的学术成果，标志着学校在分布式机器学习及知识图谱领域的国际影响力显著提升。

　　NeurIPS会议是全球人工智能领域的重要学术盛会，吸引了众多学者提交高水平研究论文。2024年，会议共收到15671篇投稿，接收率仅为25.8%，这进一步突显了上电团队成果的分量。此成果专注于解决分布式机器学习中常见的异构设备、数据不均衡以及网络连接波动等问题，提出了一种创新性的方法，即将“分布式镜像下降技术”引入到去中心Kaiyun开云化分布式机器学习中，设计非线性自适应聚合过程。

　　该研究的主要贡献是显著提升了模型的收敛速度，研究显示，该方法的收敛速度提升达98.63%。与传统分布式学习方法相比，新的聚合方案能够高效地训练学习模型，避免一般方法中存在的模型发散和收敛缓慢的问题。最令业界关注的是，该方案展现出良好的模型扩展性，能够轻松应对十万级的边缘智能设备，且在进行非线性聚合时未增加额外的计算开销。

　　随着人工智能技术的快速发展，分布式机器学习作为一种重要趋势，正受到越来越多的关注。特别是在大规模数据处理、智能家居、无人驾驶以及物联网的应用场景中，分布式平台能显著提高数据处理速度、提升计算效率，为各行业发展注入活力。上电团队的研究成果不仅促进了该领域的学术发展，也为实际应用提供了启发，为能源大数据的智慧计算提供了有效的解决方案。

　　值得注意的是，杜海舟副教授在中国计算机学会分布式计算与系统专委会的执委职务，意味着他和团队在这一领域的影响力逐步扩大，为推动国内AI技术的发展贡献智慧。这一成果也表明中国在全球AI技术创新领域的进步，不断缩小与发达国家之间的差距。

　　除了NeurIPS的华丽舞台，上电团队还在多个学术平台上踊跃发表请教，2024年他们以第一单位在多个顶级会议和期刊中发文。其中包括在2025年AAAI年会上的研究论文《DPCL-Diff: 基于图节点扩散模型的时序知识图谱推理》，以及关于联邦学习和图神经网络的研究成果。这些前沿研究不仅为学术界带来了新思路，也为实践应用开辟了新路径。

　　当前，国家发展改革委和地方政府纷纷出台相关政策，推动AI技术的普及与应用，将分布式计算技术提上日程，对提升行业效率和经济增长具有重大意义。上电团队的研究顺应时代潮流，与国家政策、社会需求相结合，聚焦AI与传统行业的融合，展现出广阔的前景。

　　总体来看，上海电力大学的此次成功再次印证了高质量教育在科研创新中的重要作用，也向外界展示了中国在AI领域尤其是分布式计算的实力和前景。随着深度学习、边缘计算等技术的不断演进，未来在新能源、电力设备自动化及智能运维等领域的应用将产生深远影响。期待上电团队在接下来的研究中能够继续取得突破，为推动整个人工智能发展贡献新的力量。

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