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科研进展 | 信息学院李权课题组在智能用户界面及社会计算领域取得多项成果

上海科技大学信息科学与技术学院李权课题组（交互智能与可视分析实验室ViSeer LAB）专注于以人为中心的可解释性人工智能模型及其应用，通过人机协同可视分析技术，为解决重大社会问题提供决策支持。近日，课题组在ACM 智能用户界面会议（ACM IUI 2025）及第十九届国际网络与社交媒体会议（ICWSM 2025）上发表了五篇论文。ACM IUI是人工智能（AI）与人机交互（HCI）领域的重要学术会议，汇聚全球研究人员与行业专家，共同探讨前沿技术与创新应用。第30届ACM IUI将于2025年3月24日至27日在意大利卡利亚里举行。ICWSM 2025将于2025年6月23日至26日在丹麦哥本哈根举行，由AAAI（美国人工智能协会）主办，是社会计算、社交媒体分析和网络行为研究的重要学术会议。01平衡相似性与多样性：提升玩家社交体验本研究提出了一种融合人机协同与可视分析的新型游戏好友推荐系统，通过动态平衡推荐的相似性与多样性，显著提升玩家社交体验和游戏留存率，为个性化推荐系统提供了创新性解决方案。目前，游戏好友推荐系统普遍依赖算法进行自动推荐，常面临“相似性偏差”问题，导致玩家社交圈固化

2025-03-26

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信息学院AI荣誉项目“吸氧计划”系列活动上线啦

1活动历程在人工智能技术深刻重塑科技与社会发展格局的背景下，上海科技大学信息科学与技术学院于2024年秋季学期正式启动首届AI荣誉项目。该项目聚焦大模型、机器人、AI芯片等前沿方向，以加快课程修读进度、提升课程修读深度、一对一优秀导师指导、提速学术科研能力、拓展全球视野为培养特色，重塑课程体系与科研实践生态。学生在学院教授团队指导下将开展前沿研究，做出能够推动人工智能领域前沿发展的工作，力争在知名学术期刊或会议发表创新成果。常务副校长兼教务长印杰为项目启动大会致辞。他强调人工智能在未来科技发展中居于核心地位，鼓励同学们要勇于探索、迎接挑战。副教务长、信息学院院长虞晶怡希望同学们能通过AI荣誉项目这个平台深度学习、加强交流、快速成长、贡献智慧与力量。信息学院副教授、AI荣誉项目负责人范睿及AI荣誉项目导师、学生等参加了会议。启动大会为打造学术共同体，信息学院同步推出包含学术沙龙、团队建设等多元活动的吸氧计划。2月27日，学院举办首期学术沙龙。在新闻分享环节，项目负责人范睿引导讨论大模型在人工智能领域的快速发展，并深入探讨了这些技术对日常生活的深远影响。学生围绕AI决策边界人机协作伦理等议

2025-03-24

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祝贺！上科大毛奕婕教授入选“第十届中国科协青年人才托举工程”

中国科学技术协会近日公示“第十届中国科协青年人才托举工程”人选名单。上海科技大学信息科学与技术学院毛奕婕教授凭借其在移动通信领域的创新研究成果成功入选。本届中国科协青年人才托举工程项目共选拔987名青年科技工作者，覆盖多个前沿领域。图毛奕婕教授入选第十届中国科协青年人才托举工程人选名单图毛奕婕教授毛奕婕教授于2018年取得香港大学博士学位。随后，她在香港大学和英国帝国理工学院从事了三年的博士后工作。自2021年8月起，她全职加入上科大信息学院，担任助理教授、研究员、博士生导师。她致力于探索6G无线通信技术的前沿领域，是该领域的代表性青年学者。其研究涵盖6G无线通信、人工智能赋能的无线通信网络设计等，相关成果发表于《IEEE Communications Surveys and Tutorials》等国际知名期刊，曾荣获2022年欧洲信号处理协会无线通信和网络杂志（EURASIP JWCN）最佳论文奖、2023年IEEE国际地中海通信和网络会议（IEEE MeditCom）的唯一最佳论文奖，并连续两年入选斯坦福大学“世界顶尖2%的科学家”（2023-2024年）。2024年，她入选全球1

2025-03-22

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科研进展 | 信息学院系统与安全中心在大语言模型（LLMs）研究方面取得系列成果

随着人工智能技术的快速发展，大语言模型（Large Language Models，LLMs）成为科研领域的热点话题。上海科技大学信息科学与技术学院系统与安全中心（Systems and Security Center，以下简称SSC）在这一领域持续发力,课题组各有侧重，为推动大语言模型的应用和部署发挥积极作用。近日，中心多个课题组在相关方面取得了一系列进展。1陈宇奇课题组题为“DistillSeq: A Framework for Safety Alignment Testing in Large Language Models using Knowledge Distillation”的论文在第33届ACM国际软件测试与分析大会（The 33rd ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis，ISSTA 2024）发表，上海科技大学为论文第一完成单位。该工作提出了一种名为 DistillSeq的框架，旨在利用知识蒸馏技术，针对大型语言模型展开高效且全面的安全对齐测试。鉴于LLMs可能生成有害

2025-03-20

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科研进展 | 信息学院杨恒昭课题组在氢能领域取得两项新成果

由于其能量密度高、储能规模大、储能时间长，氢能在可再生能源领域应用前景广阔。作为氢能系统的关键部件，电解槽和燃料电池存在动态响应较慢、耐久性较差、成本较高等问题。因此，电解槽和燃料电池等氢储能部件通常与超级电容、锂离子电池等动态响应较快的电储能部件构成氢电混合储能系统。近日，上海科技大学信息科学与技术学院智慧电气科学中心（CiPES）杨恒昭课题组（储能实验室）在制氢系统容量配置和能量管理领域取得两项研究进展。相关研究成果以上海科技大学为第一完成单位分别发表于可再生能源领域国际期刊IEEE Transactions on Sustainable Energy和Renewable Energy。01单一制氢系统的容量配置和能量管理针对基于质子交换膜电解槽的单一制氢系统，研究人员提出了一个优化框架以解决系统的容量配置和能量管理问题。该系统以风电为主要电源，质子交换膜电解槽为主要负载，超级电容为辅助电源或辅助负载。所提出的优化框架利用粒子群优化算法，以最小化系统总成本为目标，优化了四个决策变量：电解槽容量、超级电容容量以及能量管理策略中的两个关键参数。为合理分配风电功率，能量管理策略引入了一个

2025-03-18

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科研捷报｜信息学院本科生以一作身份在信息论旗舰期刊IEEE JSAC/TIT发表创新成果

上海科技大学积极鼓励本科生走进实验室、参与科学研究，这一创新举措从建校之初延续至今。近期，信息科学与技术学院2023届本科毕业生王宇瀚（现为香港中文大学博士研究生）在本科阶段学习期间完成主要理论与实验工作的两项研究成果分别被通信领域国际期刊录用。这两项成果在通信系统设计的优化以及分布式计算效率的提升方面，均展现出了重要的理论价值与潜在的应用前景。两项研究各有侧重：一项围绕“多任务导向的有损压缩” 展开深入探索，以“Task-Oriented Lossy Compression with Data, Perception, and Classification Constraints”为题被通信领域期刊IEEE Journal on Selected Areas in Communications（JSAC）接收；另一项则聚焦于“预定义场景下的编码分布式计算”，以“Coded Distributed Computing with Pre-set Data Placement and Output Functions Assignment”为题发表于信息论领域期刊IEEE Transact

2025-03-13

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「她力量·智未来」信息学院致敬每一位闪耀的“她”

「她力量·智未来」信息学院致敬每一位闪耀的“她”她们是不可或缺的真善美化身是母亲掌心的温度是职场先锋的锋芒是少女眼里的星河是岁月不败的芳华世界因你们而温柔璀璨在万物复苏的三月我们迎来第115个国际劳动妇女节愿每个“她”都能眼藏星辰大海心驻繁花似锦手握勇气披荆斩棘心怀炽热融化寒霜在时代的潮头自成光芒定义属于自己的美在信息学院有这样一群女性她们在讲台上传递知识的火炬在实验室里探索科技的边界在行政岗位上织就学院发展的纽带今天，让我们走进三位不同岗位的“她”聆听她们的故事感受温柔与坚韧并存的“她力量”我们与三位深耕不同领域的女性教师——陆林燕老师、师玉娇老师和史玥老师展开对话。她们的故事中，既有对工作与生活的深刻思考，也有直面职场挑战的勇气，更饱含对年轻一代的真诚期许。这些智慧与感悟，如同一盏盏明灯，为每一位在职场中奋斗的女性照亮前行的方向。闪亮的她She is the view,the story,the moment.对陆林燕老师而言，“全心投入，留有余量”是平衡的关键。她通过提前规划与技能提升，在高效完成工作的同时为生活腾出空间；史玥老师则用“积木”与“彩虹”为生活注解——工作如静心搭建

2025-03-08

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科研进展 | 信息学院蔡夕然课题组提出基于深度学习的实时三维被动空化成像新方法

上海科技大学信息科学与技术学院智能医学信息研究中心（SMIRC）蔡夕然课题组（智能超声成像和治疗实验室）和中国科学院深圳先进技术研究院李飞课题组合作，提出了一种基于深度学习的波束形成方法，该方法实现了基于行列寻址阵列（RCA）的实时三维被动空化成像。该方法在确保成像质量的同时，大幅提升三维被动空化成像的效率、降低硬件需求，为聚焦超声空化治疗的实时监测提供了新的解决方案。聚焦超声空化治疗通过介导体内发生声空化活动，实现期望的生物效应，在癌症治疗、血脑屏障开放及超声组织损毁等方面展现重要的潜力。被动空化成像是可视化监测声空化活动、确保聚焦超声空化治疗安全和有效的重要手段。然而，传统的二维被动空化成像只能监测一维线性阵列成像平面内的空化活动，无法有效定位成像平面外的空化源。现有的三维被动空化成像方法主要基于二维面阵或半球阵列，但受限于高通道数需求和复杂的计算量，难以满足实时成像的需求。为解决这一问题，蔡夕然课题组和李飞课题组合作提出了一种基于深度学习的波束形成方法，实现了基于RCA的实时三维被动空化成像。该方法使用仿真数据集训练深度神经网络，将RCA采集的超声射频信号映射为三维空化图像（图1

2025-03-07

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