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RISC-V中国峰会2021即将开幕

时间2021年6月21-27日地点上海科技大学，张江，上海一、大会简介在RISC-V国际基金会的大力支持下，RISC-V中国峰会2021（RISC-V World Conference China 2021）将于2021年6月21日至27日在上海科技大学张江校区举办。会议规模预计达到线下800人、线上10000人，参展厂家预计超过100家，将成为国内迄今为止规模最大的以RISC-V为主题的峰会。这也是RISC-V第一次在北美以外地区举办这样规模的峰会。其中主会将举办三天（6月22日至24日），同期将举办各类同地活动，如技术研讨会（workshops）、RISC-V厂商技术推广（tutorials）等。范围将覆盖产业界最新技术介绍、产品发布、学术界前沿成果交流，并设置专门的厂商展区（booth）供产品及服务展示、合作洽谈。本次峰会由上海科技大学和中国科学院软件研究所联合主办，中国RISC-V产业联盟（CRVIC）、中国开放指令生态联盟（CRVA）、CNRV社区协办，广州市智能软件产业研究院承办。峰会旨在为产业界和学术界提供交流、合作、创新的平台，全面推动RISC-V在中国及全球的发展；推

2021-05-26

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信息学院本科生沈雨婷的共同第一作者论文被IEEE RCAR 2021接收

近期，我院计算机科学与技术专业大四本科生沈雨婷以共同第一作者身份向IEEE International Conference on Real-time Computing and Robotics (IEEE RCAR 2021) 投稿的论文被接收（论文题目：Design of scanning robot for atherosclerosis detection via photoacoustic imaging），并被选为口头报告(oral)。沈雨婷和赵永建同学为共同第一作者，上科大高飞教授和香港中文大学刘立教授为共同通讯作者，上科大为该论文的第一完成单位。RCAR是IEEE机器人与自动化协会组织的知名系列会议之一，今年将在中国西宁举办。光声成像作为一种新式的生物医学成像模态，结合了光学高对比度和声学穿透深度的优势，能根据组织的光吸收度不同，提供成像组织的功能信息，进行如血氧饱和度等指标的功能性成像。本文针对甲状腺癌和动脉粥样硬化等发生于颈部的疾病，设计了一种新式的光声扫查机器人，贴合病人颈部旋转扫描，配合重建算法和GPU加速，能够以较低成本实现三维光声成像。（a）机器人设计结构

2021-06-07

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我院在核磁共振图像三维高分辨重建领域取得重要进展

我院虞晶怡教授、张玉瑶教授科研团队近期在医学核磁共振图像超分辨率重建研究以及医学图像建模领域取得重要进展。相关成果被第24届国际医学图像计算和计算机辅助干预会议和第30届国际人工智能联合会议接收。基于隐式神经表示的图像超分辨重建方法超高分辨率的医学核磁共振图像提供了丰富的结构细节，有助于提高早期诊断中的准确率。然而在医学核磁共振成像过程中，不可预测的病人运动将导致难以在一次扫描中采集到亚毫米级的无伪影的超高分辨率图像。因此，在实际采集过程中，通常通过在不同方向上采集到多个非各向同性的低分辨率图像以降低扫描时间，从而缓解运动伪影问题，最后利用图像超分辨率技术来提高其分辨率。然而，现存的超分辨率方法通常需要大量真实高清的核磁共振图像作为训练数据，且其仅可以做某一固定倍数的图像超分辨重建。对此，张玉瑶教授课题组提出了一种基于隐式神经表示的医学核磁共振图像超分辨率重建方法。该工作舍弃了传统的卷积神经网络架构，采用隐式神经表示（即基于坐标的全连接神经网络）去拟合待重建的超高分辨率医学核磁共振图像。具体来说，待重建的超高分辨图像被视为一个三维空间坐标的连续体函数，而采集到的非各向同性低分辨率图像则

2021-06-07

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祝贺！上科大校友徐衍钰入选AI华人新星百强榜单

近日，2021年度人工智能全球高潜力华人学生——AI华人新星百强榜单正式揭晓。上科大信息学院校友、2020届博士毕业生徐衍钰入围计算机视觉方向华人新星榜。本次百名榜单从计算机视觉、机器学习、自然语言处理、数据挖掘四个领域各筛选25名青年，同时入选计算机视觉方向的还有来自清华大学，上海交通大学以及美国斯坦福大学等高校的华人学生。徐衍钰，高中就读于山东省济南市平阴县第一中学，后考入大连理工大学攻读学士学位，2015年保送至上海科技大学信息学院继续深造“上科大是我科研生涯的摇篮”。计算机视觉是一门研究如何使机器“看”世界的科学，期望辅助或代替人眼对于目标进行识别、跟踪定位等，其应用已经广泛运用到人们的生活中。在上科大高盛华课题组，他开始接触到计算机视觉这个领域。他清楚地记得第一个研究课题是人脸对齐。该课题需要从检测到的人脸图像中，找到分布于人脸各处的68个关键点，以便进行后续的人脸验证或者识别。徐衍钰说道，“这个课题深深影响了我，让我第一次领略到计算机视觉的魅力，也为以后开展计算机视觉相关的研究工作打下了基础。”万事开头难，计算机视觉的研究之路并没有想象中的顺利。一个完整的工作，不仅需要前期

2021-06-05

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上科大信息学院与量子器件中心联合举办实验室开放日活动

近日，信息学院与量子器件中心联合举办了“追芯之路——走近量子器件中心”实验室开放日活动。来自全院不同专业的80余位本科生、研究生、以及部分教职员工参与了本次活动。活动开场致辞时，信息学院助理院长周平强谈到我国芯片制造行业正经历着快速发展、同时也面临着技术壁垒和人才短缺的现状。周老师鼓励在座的同学们要走出本领域的实验室，主动开拓视野、关心国家科技产业前沿领域的发展，了解和学习芯片的制造流程和工艺技术，在未来学习中做到“知行统一”，希望大家结合专业和个人特长，主动融入新时代“中国芯”事业发展浪潮中，使个人发展与国家需求紧密结合。量子器件中心是学校在2019年充分调研了全球一流高校的基础上，建设的校级微纳加工科研平台，主要为校内师生在光电子、微电子和纳米机电等交叉学科领域提供支撑和服务。随后，平台负责人、高级工程师方维政老师在讲解中，向同学们简要介绍了量子器件中心设备设施、工艺能力、开放服务等基本情况，并欢迎同学们到量子器件中心开展相关研究。讲座结束后，来自不同年级和专业背景的同学饶有兴致地参观了量子器件中心实验室。通过讲解老师深入简出的介绍，快速建立了对芯片制造流程和微纳工艺的认知。同学们

2021-05-27

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【SIST X SLST 夏日郊游活动回顾】“春未尽，夏初临，在五月与你相遇”

夏日郊游5月22日，由信息学院与生命学院联合举办的夏日郊游活动如期举行。在这风和日丽的初夏，师生一起前往上海共青森林公园，领略自然风光，尽享烧烤美味。乘车前往上海共青森林公园位于黄浦江岸，绿地面积广阔，植被丰富，共种植200余种树木，总数达30多万株。公园分为南北两园，风格各异，北园以森林树木为主，南园以溪流桥梁为主，园区内还设有游乐项目、烧烤摊、垂钓区等设施。早晨8点30分，满怀兴奋与期待的同学们乘坐学校安排的巴士来到了绿意盎然的共青森林公园。首先映入眼帘的是一片苍翠深邃的树林，茂密的树叶遮蔽了大片天空，阳光透过树叶的缝隙，暖洋洋地洒在大地上。行走在公园的石子路上，可以感受到大自然的气息。出发啦！2021夏烧烤时光园区提供四人一组的烧烤架与遮阳棚，临近正午时分，同学们开启了欢乐的烧烤时光。鸡翅、鱿鱼、羊肉、香菇，各式各样的食材铺满烧烤摊；生火、添炭、翻烤、加料，外焦里嫩的食物散发出诱人的香气；欢声、笑语、呼喊、称赞，兴高采烈的同学们享受着烧烤的美味。游园时光接下来是在园区内的自由活动时间，公园面积广阔，不仅树木茂盛、花香四溢，而且提供各类游乐项目。各小组利用这些游乐项目自由互动——跑

2021-05-26

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立德树人，探索科学背后的伦理观——《信息科学技术发展伦理与道德》顺利结课

5月14日上午，一场特殊的“考试”在上海科技大学创管学院大厅举行。13个学生小组以当前社会生活中应用的科学技术为切入点，结合技术发展的初衷、现状、前景及技术错误使用有可能带来的伦理道德问题，提出了他们自己的思考和解决方案。选题涉及了生物识别系统的隐患思考、AI智能法官辅助判案的伦理问题研究、影像处理技术全民化发展下可能造成的社会负面影响以及医疗大数据隐私保护等各类备受关注的社会热点问题。校领导、部分院所领导及师生到场观摩。人工智能、虚拟现实、网络技术、区块链、机器人……，日新月异的信息科学技术正以前所未有速度融入人类社会发展，深刻改变了人们的行为和日常生活。然而，科学技术是一把“双刃剑”。如何从观念和道德层面上规范人们合理利用信息科学技术，保障人类切身利益，促进人类社会的可持续发展，已成为全社会日益关注的话题。在上科大有这样一门课程，它致力于培养学生在信息科学技术发展中的伦理道德观念及态度，从人类行为和心理的倾向性出发，探讨信息科学技术对人个体、群体以及整体社会的长短期影响。为实现立德树人育人使命，促进学生全面成长进行探索尝试。这就是信息学院和创管学院共同开设的本研一体学科交叉课程——

2021-05-21

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我院李权课题组在联邦学习与可视分析的研究中取得重要进展

我院李权课题组与合作者在联邦学习与可视分析的研究中取得重要进展,成功实现了使用可视分析技术对联邦学习运行全过程的探查。该成果目前以 “Inspecting the Running Process of Horizontal Federated Learning via Visual Analytics”为题在可视化与计算机图形领域旗舰期刊《IEEE可视化与计算机图形学汇刊》（IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics，TVCG）上在线发表。作为一种去中心化的机器学习模型训练方法，联邦学习使多个参与方在数据隐私保护、满足合法合规要求的前提下进行大数据合作，解决了数据孤岛问题。但由于联邦学习隐私保护特性，决策者通常缺乏足够信息去探查建模过程中各参与方及联邦模型，只能对潜在异常行为进行浅层次分析，评估参与方贡献及实施必要的干预手段非常有限。李权课题组通过将可视分析技术与横向联邦学习框架进行无缝对接，严格遵循联邦学习数据隐私保护原则，设计并实现支持探查横向联邦学习运行全过程的可视分析框架，帮助联邦学习实践者和大数据合作决策

2021-05-20

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