实验室博士生左鹏飞的论文“BEES: Bandwidth- and Energy- Efficient Image Sharing for Real-time Situation Awareness”被第37届分布式计算系统国际会议(37th International Conference on Distributed Computing Systems (ICDCS 2017))录用。

在灾难事件，为了拯救生命和减少生命财产损失，灾区的情景感知信息对于救援人员进行及时有效的灾难救援至关重要。这些情景感知信息通常来自于广泛使用的手机分享的图片。但是传统的基于手机的图片分享方法不能有效地支持灾难救援中的情景感知，主要由于三个挑战：网络带宽瓶颈、手机电量受限和实时传输无效性。

为了提供有效的灾区图片分享，博士生左鹏飞在华宇教授的指导下，提出了带宽和能耗有效的图片分享系统，称作BEES。BEES的突出特点是提出近似图片分享的概念（包括近似图片特征提取、近似冗余消除和近似图片上传的方法），通过分析基于内容的冗余消除过程中计算结果的轻微质量损失来获得高的带宽和能耗效率。然而，计算结果质量和效率之间的权衡边界往往是主观和定性的。因此BEES提出能耗感知自适应的方法来利用手机的物理电量的可用性来客观和定量地确定计算结果质量和效率之间的权衡。另外，不同于现有的工作只消除批外的冗余图片，BEES进一步建立一个相似感知的子模最大化模型来消除批外的相似图片。基于多个真实图片数据集的大量实验表明，相对于现有最优的方案，BEES减少了67%的手机电量消耗，77%的网络带宽开销和70%的图片上传延迟。

ICDCS是分布式计算与系统领域享有盛誉的顶级国际学术会议，本届ICDCS在全球范围内共收到531篇投稿，录用90篇论文，录用率仅为16.9%。