近日，我院2018级软件工程卓越班的叶旭明同学在南华大学田纹龙，万亚平，华中科技大学李瑞轩，美国Virginia Commonwealth University的Weijun Xiao, 美国Suffolk University的Zhiyong Xu等老师们的共同指导下，完成了论文《Chunk Content is not Enough：Chunk-Context Aware Resemblance Detection for Deduplication Delta Compression》，以第一作者身份向CCF-B类会议，数据压缩领域的顶级会议Data Compression Conference (DCC2022)投稿，并被录用为Short Paper，叶旭明同学在DCC2022会议上进行了论文宣读，这是叶旭明同学在国际会议上发表的第二篇科研论文。该同学曾于2021年以第一作者身份撰写论文投稿全球顶级学术会议之一的网络、体系结构和存储国际会议IEEE International Conference on Networking, Architecture and Storage（NAS 2021）,录用后在大会上进行了宣讲。

该篇论文聚焦于当前云存储场景下的热点话题——相似数据消冗。该文章首次将人工智能同传统相似数据消冗方法进行有机融合，并利用数据局部性原理，解决传统方案中因相似数据块的变化部分导致特征检测效果不理想的问题，创新相似数据检测的特征生成方式，提出基于数据块上下文的相似数据检测方法。实验结果表面该方法能够有效解决传统方案的弊端，极大提升了传统相似数据检测的准确率与相似数据消冗的效率。

  近年来，学院倡导教学和科研有机融合，牢固树立“人才培养是大学根本任务和教师第一要务”的理念，在科研实践中不断培育人才。叶旭明同学成绩的取得亦是计算机学院创新性人才培养改革的重要体现。