我校計算機科學與技術學院碩士研究生李文（化名）以第一作者身份，在電子信息領域的國際著名期刊《Electronics Letters》上發表了題為《一種基于深度強化學習的高效能異構計算任務調度優化方法》的研究論文。該研究成果憑借其創新性和應用潛力，不僅被期刊正式錄用，更被遴選為當期封面論文（Cover Paper），標志著我校在計算機信息科技前沿領域，特別是高性能計算與智能系統技術開發方面取得了重要進展。

《Electronics Letters》由國際權威機構英國工程技術學會（IET）出版，是電子信息工程領域歷史悠久、享有盛譽的快速通信期刊，以其嚴格的審稿標準和前沿的學術內容著稱。論文能被選為封面，通常意味著其工作被編輯和同行專家認為具有突出的新穎性、重要的科學價值或廣泛的應用前景。

李文同學的這項研究工作，聚焦于當前計算機信息科技領域的一個核心挑戰：如何在海量、異構的計算資源（如CPU、GPU、FPGA等）環境中，高效、智能地調度復雜的計算任務，以最大化系統整體能效與性能。隨著人工智能、大數據分析和科學計算的飛速發展，傳統的調度策略已難以滿足對低延遲、高吞吐和節能降耗的迫切需求。

論文創新性地提出了一種基于改進深度確定性策略梯度（DDPG）算法的智能任務調度框架。該框架通過構建精確的系統狀態表征模型，并設計兼顧任務特性、資源狀態與能效指標的綜合獎勵函數，使調度智能體能夠通過與環境的持續交互學習，自主地發現接近最優的調度策略。實驗結果表明，相較于經典的啟發式算法和傳統的強化學習方法，該方案在多個真實與合成工作負載場景下，平均任務完成時間縮短了約15%，系統整體能效提升了超過20%，顯著提升了異構計算平臺的資源利用效率。

這項研究的技術開發意義重大。它為云計算數據中心、邊緣計算節點以及國家級超算中心等關鍵信息基礎設施的運營優化提供了新的理論工具和可行的技術路徑，有助于降低日益增長的算力能耗成本，符合綠色計算的發展趨勢。所提出的智能調度核心算法模塊具備良好的通用性和可擴展性，可被集成到現有的集群管理系統或新型算力網絡操作系統中，推動計算系統向自適應、自優化的方向發展。該工作深度交叉融合了強化學習、體系結構、系統軟件等多個計算機學科方向，展現了智能技術賦能底層系統開發的巨大潛力，為后續面向更復雜場景（如量子-經典混合計算、存算一體架構）的智能管理技術開發奠定了基礎。

論文的發表離不開李文同學在導師王教授（化名）的悉心指導下長達兩年的潛心鉆研，也得益于學院提供的先進計算實驗平臺和濃厚的學術創新氛圍。團隊與國內外多家研究機構及企業保持了密切合作，確保了研究問題源于實際需求，成果又能反饋于產業應用。

此次研究成果登上國際知名期刊封面，是我校研究生培養質量和科技創新能力的生動體現。它不僅提升了我校在相關領域的國際學術影響力，也激勵著更多學子投身于前沿科技領域的探索與攻堅。研究團隊將繼續深化該方向的研究，致力于將實驗室的創新算法轉化為更具魯棒性和普適性的關鍵技術組件，為我國在計算機信息科技領域的自主創新與核心競爭力的提升貢獻智慧與力量。