一、支持范围
（一）山东省基础软件重点实验室（山东大学）
1. 软件基础理论与方法
主要包括：研究算法设计与分析、组合最优化、计算复杂性、面向多元异构计算资源的软件定义技术、基于软件复杂网络的数据驱动可重构软件模型、基于云架构的软件体系架构与使能技术、面向大型行业应用软件的自动化软件工程方法体系等。
2. 图形学与人机交互
主要包括：曲线曲面的高质量构造、曲线曲面高效求交、可视化、三维CAD高精准建模、大规模并行渲染、智能3D建模、增强现实、智能交互等。
3. 数据科学与工程
主要包括：大数据建模与智能基础理论与核心算法、数据采集存储、多源数据融合、大规模数据管理与高效检索、库链融合的可信数据管理、数据要素共享与流通、数据处理与分析、认知智能与演化等。
4. 智能媒体计算
主要包括：多媒体知识挖掘与内容表征的深度学习理论与技术、图文等异构模态的关联学习机理、视觉数据语义表征、基于深度学习理论模型的多元异构数据分析和检索模型、非结构化大数据分析与检索模型、多源数据协同、训练社会网络分析与建模等。
5.内生安全与可信计算
主要包括：面向内生安全的密码算法及协议设计分析、安全自主可控的可信计算硬件平台开发、系统及应用风险的主动检测及智能响应、大数据安全隐私保护等。
联系人：王筱婷
电话：18678308830
（二）山东省智能协同感知和计算重点实验室（山东师范大学）
1. 智能信息分析技术
主要包括图像、语音和医学影像等信息处理人工智能方法研究；多源异构多模态信息深度学习框架搭建；半监督/无监督统一表征学习；图网络及半监督学习技术。
2. 基于计算智能的群体行为控制模型及路径生成
主要包括：研究群体行为的控制模型及路径生成方法；建立Agent的认知模型、感知及协同强化学习机制；结合人工蜂群算法的多目标寻优特性和微粒群算法的群体智能特性，提高算法收敛及寻优速度；研究个体情绪认知及传播机制对群体行为的影响。
3.建筑大数据分析、智能建模与优化决策方法及应用
主要包括：基于视频深度学习的室内人员行为识别与空间位置辨识方法；建筑运行大数据驱动的室内热环境、光环境建模、优化、决策与控制理论和方法。
4.基于浅层语义的网络舆情信息分析关键技术
主要包括：创建基于重构的话题发现与追踪模型；研究给出基本语义识别和分析的智能算法，建立基于浅层语义的情感分析模型；构建部分领域极性词典，并建立有效的舆情预警机制。
联系人：吕蕾
电话：13869197863
（三）山东省泛在智能计算重点实验室（济南大学）
1.网络计算与数据安全研究
主要包括：国产软硬件适配优化；网络行为分析与测量；智能传感与物联网；智能信息安全；网络态势感知检测；访问控制；边缘计算；联邦学习；多源异构网络信息融合。
2.可控人工智能研究
主要包括：类脑计算方法；智能计算理论与方法；基于人工智能的科学计算；智能医学影像处理；智能遥感信息处理；模型轻量化；可解释机器学习；大模型应用研究。
3.泛在感知与交互研究
主要包括：国产传感芯片技术；多域多模态数据的结构化表征与融合；多模态智能感知；自然交互；人体行为分析；人机协同与交互；意图理解与预测；智能机器人。
4.泛在工业计算研究
主要包括：传感器设备的检测与分析；基于国产计算环境的信息感知方法与标准化；云边端协同的工业制造在线精密检测研究；复杂应用场景下大规模数据计算与分析方法；智慧物流；智能模型驱动的工业软件；反向建模理论创新及应用。
联系人：司统振
电话：13276497391
（四）山东省算力互联网与服务计算重点实验室（山东省计算中心（国家超级计算济南中心））
该实验室鼓励国内外优秀研究者借助实验室的科研环境及条件，开展如下领域及方向的前瞻性科学研究。
1.算网异构资源融合调度理论与技术
研究内容：面向算网一体化场景中算力、存储、网络等异构资源的深度协同需求，研究算网异构资源融合调度理论与技术，突破算网异构资源融合调度的适配性、鲁棒性与效率瓶颈。包括：
（1）异构资源的统一度量与建模方法；
（2）基于深度强化学习的智能调度算法；
（3）算网协同的数据智能流转技术；
（4）智能化路由动态学习理论和方法；
（5）高可靠网络数据传输等。
2.面向算网复杂场景的应用服务编排与管理技术
研究内容：面向算网融合场景下的动态异构资源环境，研究支持多层级服务质量保障的应用服务智能化编排与全生命周期管理技术，解决算力网络复杂场景中服务部署弹性化、资源调度协同化、运行状态可观测化等关键问题。包括：
（1）算网资源多维建模与智能编排算法；
（2）面向复杂应用场景的专用编排语言设计；
（3）算网资源多维建模与智能编排算法；
（4）面向复杂场景的多维细粒度服务监控技术；
（5）面向算力网络的应用服务编排与管理平台研发。
3.海量异构数据统一治理与共享服务技术
研究内容：面向海量多源异构数据的复杂性挑战，研究海量异构数据统一治理与共享服务技术，突破数据质量参差不齐、安全可控性弱、共享效率低等瓶颈，实现数据全生命周期的高效治理与安全服务化流通。包括：
（1）多模态数据统一建模与语义对齐技术；
（2）智能化数据治理规则引擎设计；
（3）去中心化可信共享服务技术；
（4）数据质量与价值动态评估体系；
（5）基于湖仓一体架构的异构数据分层管理与共享服务技术。
4.跨平台场景中面向域信息迁移的推荐理论与算法
研究内容：针对跨平台场景中数据异构性、用户行为差异及领域知识迁移壁垒，跨平台场景中面向域信息迁移的推荐理论与算法，实现跨平台用户偏好与领域知识的高效融合与精准推荐。包括：
（1）面向数据稀疏域的序列模型；
（2）面向域对齐的公有特征生成；
（3）面向跨域推荐的域信息过滤；
（4）动态场景自适应的推荐系统验证。
5.大模型高效推理与动态优化关键技术
研究内容：面向大模型推理场景中高计算负载、低实时性、高能耗及动态需求适配等挑战，研究大模型高效推理与动态优化关键技术研究，突破显存瓶颈、计算冗余及长尾延迟问题，实现大模型在复杂场景下的高效稳定推理与资源可控性。包括：
（1）动态计算图与稀疏计算优化；
（2）自适应推理路径决策技术；
（3）分布式显存管理与流水线调度；
（4）智算算力资源的细粒度强隔离技术；
（5）PD分离推理架构研究。
联系人：张虎
电话：0531-89009166
（五）山东省工业网络与控制系统安全重点实验室（齐鲁工业大学（山东省科学院））
该实验室鼓励国内外优秀研究者借助实验室的科研环境及条件，开展如下领域及方向的前瞻性科学研究。
1、工业控制系统安全分析与增强
针对工控系统的复杂性和高安全需求，重点研究工控系统安全分析与增强关键技术，推动工业网络安全防护能力的提升，主要包括：
（1）工控设备固件脆弱性分析与安全增强技术；
（2）工控协议漏洞挖掘与扫描方法；
（3）基于行为分析的主动入侵检测和实时响应机制；
（4）工控系统与工业网络的一体化内生安全架构。
2、工业网络安全接入与访问控制
围绕工业互联网的复杂网络环境，研究工业网络安全的前沿技术，构建高效、可靠的工业网络安全体系，主要包括：
（1）工业网络中的零信任架构和动态访问控制技术；
（2）标识解析系统的攻击防护与隐私保护理论；
（3）工业互联网微服务动态安全调用与治理框架；
（4）国密算法在工业网络中的高效适配新机制。
3、工业数据安全防护与共享
针对工业数据的复杂性和高敏感性，研究工业数据安全的前沿技术，构建全生命周期的安全防护体系，主要包括：
（1）工业大数据全生命周期安全防护技术；
（2）基于安全协作学习的工业数据安全共享技术；
（3）基于分级差分隐私的敏感工业数据细粒度安全保护方法；
（4）基于密码学的大规模工业数据安全利用技术。
4、工控靶场安全构建与测试应用
围绕工控安全靶场的构建与应用，研究靶场技术的前沿方向，推动工业网络安全测试与评估能力的提升，主要包括：
（1）工控系统/工业物联网设备硬件虚拟化技术；
（2）工控场景仿真建模与虚实互联技术；
（3）靶场环境动态构建与管理技术；
（4）靶场测试平台恶意行为识别与阻断技术；
（5）靶场测试平台漏洞自动化验证技术。
其他工控网络与信息安全领域的前瞻性科学研究。
联系人：徐丽娟
电话：15588815572
二、申请条件
1、申请者具有博士学位或副高级以上专业技术职务，有望培养成为重点发展高新技术领域学科带头人，研究时间有可靠的保证；
2、有较好的工作基础，在国内外核心期刊上为主发表与申请课题相关的论文3篇以上，具备深入开展研究工作的仪器设备、图书资料、实验场所等工作条件；
3、申请课题要与实验室的研究方向一致，能够立足高技术领域或学科发展前沿，有先进、明确的研究目标，创新的学术思想，合理、可行的研究方案，省内领先的研究条件，以及近期可望取得重大突破的研究前景；
4、年龄女不超过40岁，男不超过38岁；
5、每人限申请、承担1项。
三、支持经费与期限
1、支持经费：2万元左右。
2、支持年限：2年左右。
四、项目管理
获批项目将按各实验室的开放基金管理办法由各实验室进行管理
五、申请时间及联系方式
申请书电子版请于2025年7月25日前发送科研服务部邮箱：kyfwb@qdhhc.edu.cn，纸质版申请书一式二份送科研服务部（办公楼501室）。联系人：冯老师 电话：0532-83175768
附件：
1.申报书
2.指南