近日，2025年度广东省基础与应用基础研究基金自然科学基金立项项目公布，北师港浸大理工科技学院张博海博士、赵樱灿博士、王玉亮教授、蔡晓峰博士和郭剑雄博士五位教师喜获面上项目资助。

项目简介：

随着卫星遥感以及地理信息系统等数据获取技术的发展，大范围且具有高分辨率的空间与时空数据变得越发普遍。这些数据可能具有空间/时空异质性，是非高斯的，以及样本量很大，从而传统模型并不适用。基于贝叶斯层次模型的框架以及树模型产生的空间划分，该项目旨在对空间与时空点参照数据提出非平稳统计模型，并推广模型到复杂域上。此外，项目还将对空间函数型数据这一类时空数据提出一个可加回归树模型。我们将讨论这些模型的贝叶斯推断方法以及在大数据情况下的近似计算策略。最后，项目提出的空间与时空模型会被应用到海洋学以及其他相关领域的实际数据上，以回答交叉学科领域的若干科学问题。

项目简介：

新污染物是工业废水污染防控的新领域，通常难以被深度去除。传统的物理及生物法处理工业废水中新污染物，存在耗能高，去除率低等缺点。该研究拟构建金属单原子二维纳米催化膜，探索其对工业废水中新污染物的去除效能与机制。该项目将突破二维膜材料向实际工程应用转化的瓶颈，为去除工业废水中新污染物开辟新途径。

项目简介：

反散射问题涉及波在介质中传播的数学模型，广泛应用于医学成像、无损探测和地质勘探。本项目重点研究不完全数据条件下的反散射问题，主要针对有限孔径、稀疏、反向散射及无相位数据。对于有限孔径数据，采用直接使用、零延拓和解析延拓等方法，以期通过拆分-零延拓-重组策略在已知全孔径数据的基础上提升重构精度。解析延拓结合傅里叶级数和逐步扩大孔径的迭代法。对于数据缺失严重的情况，将加入多面体形状等先验信息，并使用最优化或机器学习方法来处理。

项目简介：

半拉格朗日方法因其显著的显式大时间步长优势，近年来在等离子体模拟等领域得到了广泛应用。该项目首先针对半拉格朗日方法在处理多维非线性对流占优问题时遇到的多维与非线性难点，创新性地发展了新型半拉格朗日方法。在此基础上，针对Vlasov方程的半拉格朗日算法难以同时保证质量守恒与能量守恒的问题，该项目提出一种兼具能量守恒特性与高精度的半隐式半拉格朗日算法，并推动其实际应用。该项目的研究有望在半拉格朗日算法的前沿发展上实现突破，具有重要的理论意义，所提出的算法将为计算等离子体物理领域提供一种全新的、易于并行的高效算法工具。

项目简介：

移动社交媒体是当代互联网的标志性成果之一。由于信息传播蕴含着巨大的商业价值，影响力最大化已成为当前社交网络领域的重点研究问题，可应用于广告营销、舆情监控、社交推荐等诸多方面。然而，伴随着社交应用日益丰富和网络规模不断扩大，以近似或启发式为代表的传统算法面临着泛化能力差、依赖于具体传播模型、时间复杂度高等缺陷。因此，迫切需要重新设计影响力优化算法，以适应当前社交场景中的复杂传播机制，提升算法的泛化能力和运行效率。该项目从现实需求出发，探索深度强化学习组合优化求解框架中的关键技术瓶颈，以增强其泛化能力。采用数据驱动的方式重新定义影响力最大化问题，以摆脱对具体传播模型的依赖。同时，构建具备普适性的影响力函数高效计算方法，以提高运行效率。该项目利用机器学习技术和数据驱动方法，有望解决传统算法面临的挑战，还可拓展至其他组合优化问题，实现技术、数据、问题三者的深度融合，具有显著的学术和经济价值。

广东省自然科学基金是省级科技计划体系的重要组成部分，也是学术界认定的省级最高自然科学类项目，旨在充分发挥基础研究对科技创新的源头供给和引领作用。此次立项体现了学院教师的基础研究能力水平，也是学院长期以来重视科研工作、积极营造良好科研氛围的结果。未来，学院将继续加强科研基础条件建设与学术交流平台资源，创造更好的科研环境，推动学院科研工作高质量发展。

来源 | 理工科技学院