2026年6月12日上午9时，武汉纺织大学第148期专题学术沙龙“高效数据管理与交叉应用学术沙龙”在阳光校区崇真南楼A4033顺利举行。本次沙龙由开云kaiyun体育官方网站主办，奥本大学专家、刘莉博士及两位研究生代表作专题学术分享，学院相关领域教师、研究生参会。
奥本大学专家首先作了题为《gParaKV: GPGPU-Accelerated Key-Value Store with Key-Value Separation》的学术报告。他从 LSM-tree 键值存储系统的性能瓶颈出发，系统介绍了键值分离技术在缓解压缩开销方面的局限性，并结合其团队在GPGPU并行计算方面的研究成果，展示了gParaKV系统通过并行数据标记与并行垃圾回收机制提升写入性能与回收效率的创新思路。
随后，刘莉博士以《基于图存储的大规模动态向量搜索性能优化》为题，从非结构化数据爆发式增长的背景入手，深入剖析了当前磁盘图索引向量搜索存在的局部性弱、更新效率低等问题。她结合团队研究成果，阐述了动态维护向量存储局部性的技术路径，以及面向向量更新友好的图存储结构设计在推荐系统、信息检索等领域的应用价值。
研究生吕业成作了“SplitFed Unlearning（SFU-Not）”的主题分享，介绍了机器遗忘、联邦学习与切分联邦学习的研究背景，梳理了联邦遗忘领域的主要方法类别，并围绕切分联邦学习框架下的遗忘算法优化展开探讨。
研究生蒋文力以“面向AI服装的版型生成”为题进行汇报，从研究背景、现有方法不足、研究思路与效果等方面展开，介绍了借助人工智能搭建从服装图像到成品版片生成链路的研究进展。
在交流环节中，与会师生围绕报告内容积极提问，就并行存储系统设计、向量搜索优化策略、联邦学习隐私保护等关键问题展开了热烈讨论。报告人结合自身研究经验，对问题进行了详尽深入的解答，现场学术氛围浓厚，思维碰撞频繁。
本次学术沙龙的成功举办，不仅为学院师生提供了学术交流与思想碰撞的平台，也进一步推动了数据管理、人工智能与纺织服装等领域之间的学科交叉与融合。通过聚焦高效数据管理与交叉应用前沿方向，为相关领域的学术研究与创新应用注入了新的活力，彰显在促进科研合作、激发创新思维方面的重要作用。