我校计算机科学与技术学院硕士研究生李文（化名）以第一作者身份，在电子信息领域的国际著名期刊《Electronics Letters》上发表了题为《一种基于深度强化学习的高效能异构计算任务调度优化方法》的研究论文。该研究成果凭借其创新性和应用潜力，不仅被期刊正式录用，更被遴选为当期封面论文（Cover Paper），标志着我校在计算机信息科技前沿领域，特别是高性能计算与智能系统技术开发方面取得了重要进展。

《Electronics Letters》由国际权威机构英国工程技术学会（IET）出版，是电子信息工程领域历史悠久、享有盛誉的快速通信期刊，以其严格的审稿标准和前沿的学术内容著称。论文能被选为封面，通常意味着其工作被编辑和同行专家认为具有突出的新颖性、重要的科学价值或广泛的应用前景。

李文同学的这项研究工作，聚焦于当前计算机信息科技领域的一个核心挑战：如何在海量、异构的计算资源（如CPU、GPU、FPGA等）环境中，高效、智能地调度复杂的计算任务，以最大化系统整体能效与性能。随着人工智能、大数据分析和科学计算的飞速发展，传统的调度策略已难以满足对低延迟、高吞吐和节能降耗的迫切需求。

论文创新性地提出了一种基于改进深度确定性策略梯度（DDPG）算法的智能任务调度框架。该框架通过构建精确的系统状态表征模型，并设计兼顾任务特性、资源状态与能效指标的综合奖励函数，使调度智能体能够通过与环境的持续交互学习，自主地发现接近最优的调度策略。实验结果表明，相较于经典的启发式算法和传统的强化学习方法，该方案在多个真实与合成工作负载场景下，平均任务完成时间缩短了约15%，系统整体能效提升了超过20%，显著提升了异构计算平台的资源利用效率。

这项研究的技术开发意义重大。它为云计算数据中心、边缘计算节点以及国家级超算中心等关键信息基础设施的运营优化提供了新的理论工具和可行的技术路径，有助于降低日益增长的算力能耗成本，符合绿色计算的发展趋势。所提出的智能调度核心算法模块具备良好的通用性和可扩展性，可被集成到现有的集群管理系统或新型算力网络操作系统中，推动计算系统向自适应、自优化的方向发展。该工作深度交叉融合了强化学习、体系结构、系统软件等多个计算机学科方向，展现了智能技术赋能底层系统开发的巨大潜力，为后续面向更复杂场景（如量子-经典混合计算、存算一体架构）的智能管理技术开发奠定了基础。

论文的发表离不开李文同学在导师王教授（化名）的悉心指导下长达两年的潜心钻研，也得益于学院提供的先进计算实验平台和浓厚的学术创新氛围。团队与国内外多家研究机构及企业保持了密切合作，确保了研究问题源于实际需求，成果又能反馈于产业应用。

此次研究成果登上国际知名期刊封面，是我校研究生培养质量和科技创新能力的生动体现。它不仅提升了我校在相关领域的国际学术影响力，也激励着更多学子投身于前沿科技领域的探索与攻坚。研究团队将继续深化该方向的研究，致力于将实验室的创新算法转化为更具鲁棒性和普适性的关键技术组件，为我国在计算机信息科技领域的自主创新与核心竞争力的提升贡献智慧与力量。