5月19日至22日，在英国伦敦举办的2025年IEEE计算机通信大会(INFOCOM 2025)上，我院杨博教授应邀作题为“Channel-Adaptive Denoising Diffusion Models for Reliable Semantic Communications”的学术报告。

该论文作者为杨博教授及其指导的博士生杜伟，论文研究的语义通信，旨在传递信息的深层含义，通常采用基于深度学习的联合源信道编码（DeepJSCC）实现端到端通信。然而，现有方法不能自适应地消除不同程度的信道噪声，限制了基于DeepJSCC的语义通信框架的适应性和有效性。为此，在语义通信框架下设计了一个信道自适应去噪扩散模型（SC- CAD2M），该模型能够自适应学习不均匀噪声分布下传输的语义特征。具体而言，通过设计噪声自适应掩码（NAM）模块，以重建各种信噪比条件下的语义特征。此外，将NAM和CAD2M模块纳入到基于DeepJSCC的语义通信框架中，能够自适应地预测和消除不同信道条件下接收到的语义特征的各种噪声。在CIFAR-100数据集上的实验结果表明，SC-CAD2M框架在动态复杂通信场景下的图像传输任务中具有较高可靠性和自适应性。该成果在基于生成式人工智能的图像信息采集、无线可靠传输与图像内容智能理解等领域具有广泛应用前景。该研究得到中央高校基本科研业务费（No. 2452023262，No. 2452024404）等项目的资助。

IEEE计算机通信大会(INFOCOM)是由IEEE Communications Society发起，在国际计算机与通信领域具有重要影响的顶级国际会议，也是CCF A类顶级会议，为推动网络领域的前沿研究起到重要的推动作用。INFOCOM因其较高的论文质量而受到学术界的广泛认可，今年从1458篇投稿论文中录用了272篇，录用率为18.6%。参加此次会议对学院拓展研究成果的影响力以及寻求国际合作具有积极意义。