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我院林丰涵课题组与合作者在电磁超材料的模式理论研究取得进展

我院林丰涵课题组与新加坡国立大学陈志宁院士团队合作，在二维电磁超材料的模式理论与应用研究中取得重要进展。该成果以Resonant Metasurface Antennas With Resonant Apertures: Characteristic Mode Analysis and Dual-Polarized Broadband Low-Profile Design为题在电磁场与微波技术领域代表期刊《电气电子工程师学会天线与传播学报》（IEEE Transactions on Antennas and Propagation）上在线发表。1968年，苏联理论物理学家Veselago在理论上预测了当介电常数和磁导率均为负值时，物质的“反常”电磁性质，成为电磁超构材料(Metamaterials)概念的起源，以下简称“超材料”。2001年，美国加州大学圣迭戈分校制造出世界首例负折射率的超材料样品并实验验证成功，自此拉开了国际上对超材料的超常物理特性及其在雷达、通信、感知、天线、隐身、遥感遥测和新型太赫兹与光电器件等多方面的应用研究的序幕。2010年，《科学》期刊将超材料列入本世纪前十

2021-06-30

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康智文：这是一个能在月球背面着陆和快速开发新冠疫苗的国家

2021-06-25

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Andre：在全世界寻找合适的实验室，我找到了上海

2021-06-25

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我院本科生聂源在电力系统保护领域国际知名学术期刊发表重要研究成果论文

6月23日，信息学院刘宇课题组2017级本科生聂源以第一作者身份在国际电力系统保护领域知名学术期刊IET Generation, Transmission Distribution（IET GTD）发表研究成果论文 “An Improved Natural Frequency Based Transmission Line Fault Location Method with Full Utilization of Frequency Spectrum Information”。该研究提出了基于行波自然频率的故障定位新方法，从根本上解决了高压远距离输电线路固有频率故障定位的主频率提取困难以及模态混叠问题。我国政府提出二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和。大力发展清洁能源是实现“双碳”目标的重要手段。高压远距离输电线路作为清洁电能的“高速公路”，能够将电能远距离低损耗输送至需求地区，进而有效提升清洁能源利用率，助力“双碳”目标的实现。然而，高压输电线路在运行过程中时常发生故障，因此现代高压交流输电系统通常配备了高速切除故障线路的保护装置。由于故障期间时

2021-06-25

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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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揭开比特币的神秘面纱

2021-06-06

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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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