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致敬青春 | 上科大信息学院寇煦丰教授入选“上海科技青年35人引领计划”

4月28日，2021“上海科技青年35人引领计划”颁奖典礼在上海音乐厅举行，35位获奖者以及15位提名获奖者名单正式揭晓。上科大常任副教授寇煦丰成功入选”面向世界科技前沿“战略方向组。上科大党委书记、副校长、中科院院士李儒新受邀参与颁奖。同时，参与颁奖的特邀嘉宾还有中国科学院陈凯先院士、丁奎岭院士、朱美芳院士。上海科技青年35人引领计划，分别从世界科技前沿、经济主战场、国家重大需求、人民生命健康等战略方向，每年评选35岁以下不超过35位获奖者和15位提名获奖者，旨在支持广大科技青年不忘初心、牢记使命，努力成为科学规律的第一发现者、技术发明的第一创造者、创新产业的第一开拓者、创新理念的第一实践者。图左二为寇煦丰教授寇煦丰2009年毕业于浙江大学信息学院（光电系）及竺可桢学院混合班，被授予竺可桢学院特优毕业生荣誉称号。 2009年至2015年赴美国加州大学洛杉矶分校电子工程系深造，师从Raytheon讲座教授Kang L. Wang，获得微电子器件方向硕士及博士学位，并被授予UCLA电子工程系杰出博士毕业论文荣誉。2016年寇煦丰加入上科大信息学院，他潜心教学和科研，至今共申请了发明专利3

2021-05-04

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致敬青春| 王念英：突破源于永不气馁的尝试

你可曾想过，如果将微铸造技术与微机电技术结合，会产生什么样的火花？王念英，上科大信息学院和上海微系统所2019级联培博士研究生。她勇于尝试，不断试错，最终研发出了硅基双层3D螺线管线圈结构电磁式振动能量采集器，并实现了小型化、可批量化制造的商用价值。近日，关于这项成果的研究论文“Double-Deck Metal Solenoids 3D Integrated in Silicon Wafer for Kinetic Energy Harvester”被第五届IEEE电子设备技术与制造国际会议（5th IEEE EDTM2021）接收。王念英作为该论文的第一作者与导师，中科院上海微系统与信息技术研究所研究员、上海科技大学特聘教授李昕欣一起参加了这次国际会议，她在会议现场做口头报告，并荣获本次国际会议唯一的最佳学生论文一等奖。研究灵感源自不断地科研探索微机电系统(MEMS)技术的发展促进了电子微系统集成化和小型化，使得电子微系统的功耗可以降低至微瓦和毫瓦数量级。但是目前，供能器件仍然存在尺寸大、更换电池或充电频率高等问题。为了解决这些问题，国内外的研究者研发出了各种能量采集器，并试图将环

2021-05-04

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信息学院在计算机视觉领域取得多项重要成果（第三期）

信息学院视觉与数据智能中心何旭明课题组专注于视觉感知、自然语言和生物信息等多模态复杂数据的表征学习和推理，并探索小样本和多任务下的弱监督学习和模型泛化。近期，该课题组在“IEEE计算机视觉与模式识别会议” (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，CVPR 2021)上发表了四篇文章，展现了他们今年在相关研究领域所取得的最新进展。面向无偏场景图生成的自适应消息传递机制二分图神经网络场景图生成是一项重要的视觉理解任务，具有广泛的视觉应用。作为一种结构化的高阶视觉信息，通过将物体和物体之间的交互关系表示为三元组的形式（主体，交互关系，客体），将实体链接起来，构成图的形式来对场景进行表征。这样一个表征能够有效的为如视觉问答、视觉检索等下游任务提供一个可靠的基础。尽管学术界在相关领域已经取得很多进展，但由于视觉关系的类别空间具有本质性的长尾分布和高度多样化的类内变化特征，识别视觉关系仍然具有挑战性。为了解决这些问题，研究人员提出了一种新的具有自适应消息传播机制的置信感知二分图神经网络，通过对场景图上下文语意依赖的稀疏

2021-05-02

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信息学院在计算机视觉领域取得多项重要成果（第二期）

信息学院视觉与数据智能中心许岚课题组专注于计算机视觉、计算机图形学和计算摄像学的交叉研究，致力人体数字孪生、动态光场重建、人工现实、人工智能结合数字娱乐等研究领域，以实现对以人为中心的动静态场景的运动捕捉和感知理解。近日，该课题组在“IEEE计算机视觉与模式识别会议” (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，CVPR 2021) 上发表2篇论文，全面展示了他们在计算机视觉领域的最新研究成果。稀疏多相机下网络驱动的实时人体动态渲染动态人体四维重建和渲染在沉浸式VR / AR体验中至关重要，但现有方法仍旧无法从稀疏的多RGB相机中恢复出精细的几何形状和纹理结果。在这项研究中，课题组首次提出了一种实时的基于神经网络的人体动态捕捉和渲染系统，可以在任意视角下中生成高质量几何和高真实感纹理。该方法首先采用分层采样的策略通过隐式函数的方法实时生成任意视角的深度图，然后使用基于神经网络的纹理融合方法在新视角下生成高分辨率的逼真纹理图像。此外，该方法采用了基于神经网络的法向融合来增强几何细节，并且将几何和纹理渲染建模成一个

2021-04-27

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我院唐宇田课题组在安卓系统安全研究中取得重要进展

我院唐宇田课题组与合作者在移动应用安全研究中取得了重要进展。研究成果以All Your App Links are Belong to Us: Understanding the Threats of Instant Apps based Attacks为题发表在软件工程领域顶级会议美国计算机学会软件工程基础专题会/欧洲软件工程研讨会（The ACM Joint European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering，ESEC/FSE）。随着移动应用的广泛普及，移动应用所带来的安全隐患也同样不容小觑。以安卓系统为例，安卓系统上定义了深度链接 (例如yelp:///career/home)这种特殊的链接。深度链接将控制流从一个网页导向一个手机上的应用程序，是一种实现便捷导向的机制。由于深度链接的自身缺陷，谷歌在安卓6.0版本之后，推出了更加安全的应用链接。与深度链接不同的是，应用链接必须是类似http(s)://...这样的格式，并且系统强制了针对应

2021-04-26

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如何进行时间管理？-信息学院举办第五期导师组座谈会

时间管理是保持高效的必要手段之一，掌握时间管理的方法，可以让我们在兼顾学习成绩的同时丰富校园生活。本期书院导师座谈会邀请到了殷树、周勇、高飞、杨智策四位导师和吴翰培、吴大千、马雅鑫、严悦励四位学生mentor来分享他们对“如何进行时间管理”的思考和经验。座谈会开始，信息学院助理院长周平强强调了时间管理的重要性，并分享了自己时间管理的经验，引发大家对时间安排这一问题的思考。聆听了四位导师的分享后，四位学生mentor从学生的角度出发，结合自己本科四年的学习经历分享了不少时间管理的方法，包括对“为什么要进行时间管理”的思考。并建议大家进一步了解自我，认清自己的目标，并将时间投入其中。聆听了四位导师的分享后，四位学生mentor从学生的角度出发，结合自己本科四年的学习经历分享了不少时间管理的方法，包括对“为什么要进行时间管理”的思考。并建议大家进一步了解自我，认清自己的目标，并将时间投入其中。分享结束后，部分大一同学就感到的“焦虑和迷茫”问题与导师们进行了现场交流。整个座谈会不仅是学习、吸收新知识的平台，更是讨论、交流与探索新观点的舞台。同学和老师在倾听中学习、在表达中思考，在交流中寻找最适

2021-04-25

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我院虞晶怡课题组在光子智能研究领域取得重大突破

我院虞晶怡课题组在光子智能研究方面取得了突破性进展。相关成果以“Non-line-of-sight Imaging via Neural Transient Fields”为题，将作为2021计算摄影学国际会议（IEEE International Conference on Computational Photography, ICCP）首篇论文于5月23日宣讲，同时在人工智能国际代表性期刊IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(TPAMI)发表。光子学与人工智能的交叉研究是一个新兴的研究热点，以美国麻省理工学院、卡耐基梅隆大学、斯坦福大学、威斯康星大学麦迪逊分校等大学为主导，英国格拉斯哥大学、德国波恩大学、西班牙萨拉戈萨大学，以及中国科学技术大学、中科院上海光机所等高校和研究所也迅速布局了光子智能研究工作。上科大虞晶怡课题组于2020年7月开始布局、组建研究团队，历时半年取得了令人鼓舞的研究成果：研究团队基于计算成像原理，采用单光子探测器（SPAD），搭建了一套单光子成像系统，用于获取街道拐角、

2021-04-23

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信息学院移动感知实验室为智能设备中即时定位与地图重建应用提出新思路

近日，上科大信息学院移动感知实验室Laurent Kneip科研团队的三项科研成果被2021年国际机器人与自动化会议所接受。相关研究论文结合基础理论与实际应用，对智能设备中即时定位与地图重建应用提出了新思路。云匹配是计算机视觉和机器人应用领域常见的问题。研究人员提出了一个新的语义点云配准方案，采用分割算法把点云分成了特定的语义模块，并把这些语义模块的关联关系作为点云配准的额外约束，用一个层次期望最大化模型引入语义区域关联和优化点云配准参数。跟相关算法相比，该算法在很多开源RGBD数据集都实现了一定精度的提高。该论文题为Point Set Registration With Semantic Region Association Using Cascaded Expectation Maximization。作者为胡兰、蔚嘉欣、欧阳展鹏、Laurent Kneip。上科大是唯一完成单位。图| 基于语义区域关联的配准。第一行: 相邻两个已经分割好的关键帧。第二行: 基于语义点层面的配准结果(左)和基于语义区域的配准结果(右)。图片中的数字是关联的对应概率。实验室与阿里巴巴达摩院合作，提出

2021-04-23

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