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信息学院学生团队荣获 IROS 2026 足式机器人挑战赛二等奖

近日，2026年 IEEE/RSJ 国际智能机器人与系统会议（IROS 2026）在美国宾夕法尼亚州匹兹堡大卫·劳伦斯会议中心落幕。在大会同期举办的足式机器人挑战赛中，由信息科技与技术学院穆昊炎、杨乐鑫、黄翊康、曹瑞翔组成的H2ROBOTIC参赛队伍，在铜锤M1轮足式四足机器人平台上凭借出色的运动控制与稳定的现场发挥，荣获大赛二等奖。图 | 团队在 IROS 2026 颁奖现场合影左起：黄翊康、杨乐鑫、师泽仁（SörenSchwertfeger）教授足式机器人挑战赛的测试科目源自美国国家标准与技术研究院推动的标准化足式机器人测试方法。通过楼梯、斜坡、复杂地形、越障、载荷、续航等标准化科目，综合考察足式与轮足机器人在真实复杂环境中的运动能力、鲁棒性与工程可靠性。赛事以高难度赛道设计和严格评分标准著称，并鼓励参赛机器人摆脱人工遥控，全自主完成环境感知、路径规划与操作任务。图 | 获奖证书上科大参赛队伍基于铜锤M1轮足式四足机器人平台参赛，团队围绕运动控制与系统集成反复迭代软件方案、精细调优控制策略，最终在多个标准测试科目中取得稳定成绩，完成了从算法设计、系统集成到国际赛场部署的完整工程实现

2026-10-29

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上科大信息学院诚聘教学教授｜产教相融，共育新才

上海科技大学作为“双一流”建设高校，由上海市与中科院共建，秉持小规模、高水平、国际化办学理念，主动服务国家战略和经济社会发展需求，培养从事科学发现、高技术创新与新兴产业创业的拔尖人才。信息学院依托中科院科研平台，深耕信息科技前沿领域（如计算机科学与技术、电子科学与技术、信息与通信工程、应用数学与统计学、数据科学、机器人学、生物信息学、生物医学工程、物联网、电气工程、智慧电气科学、计算机系统与安全、运筹学、数学优化等），下设七大研究中心，拥有一支由院士、IEEE Fellow 领衔的高水平师资队伍。学院科研成果屡登国际顶会顶刊，尤其是过去两年中，连续有十二篇论文在SIGGRAPH、CVPR、DAC等会议中获最佳论文提名和最佳学生论文奖等。学院采用国际通行的常任教授制度（Tenure track system），常任教授 100% 具有国际一流高校博士或一流科研机构工作经历。截止目前，信息学院已到位常任教授 83人，另有以中国科学院的资深研究员为主的特聘教授 61 人，包括两院院士 4 人、IEEE/IET Fellow 等 8 人。根据学院发展需要，现诚聘教学教授若干名，重点聚焦重要基础

2026-10-27

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信息学院研究生11班&智慧电气中心党支部羽毛球比赛圆满收官

金秋十月，羽球飞扬！为丰富同学们的业余文化生活，凝聚团队力量，展现青年昂扬向上的精神面貌，10 月 18 日，信息学院研究生 11 班（辅导员：焦飞飞老师）联合智慧电气中心党支部羽毛球赛在校体育馆圆满举办。来自各课题组的同学积极参赛，以球会友，在赛场挥洒汗水，享受运动快乐。有序组织，搭建赛场运筹于赛前，决胜于细节。本次赛事前期专门组建筹备小组，围绕比赛方案拟定、场地协调、赛程编排、器材筹备、后勤保障等工作逐项梳理落实、责任到人，全力保障赛事规范有序、运转顺畅。本次比赛融竞技性与参与性于一体，以羽球为纽带搭建交流平台，鼓励同学们强健体魄、增进沟通，激发学习科研热情，凝聚奋进合力。来自不同课题组的同学同场竞技、切磋交流，在挥洒汗水的同时拉近彼此距离，赛场内外处处涌动着团结友爱、积极向上的活力。参加活动人员合影银羽翻飞拼搏争先银羽翻飞，精彩对决轮番上演。参赛选手斗志昂扬，将网前吊球、后场扣杀、高远对拉等球技发挥得淋漓尽致。羽毛球在空中划出道道优美弧线，选手们你来我往、攻防兼备，精湛的表现赢得现场观众阵阵掌声与喝彩。左右滑动，查看更多单打赛场上，选手们你来我往、每球必争，比分交替攀升，攻防之

2026-10-26

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信息学院开展消防应急疏散演练活动

为强化师生消防安全意识，提升火灾险情下的应急处置和疏散逃生能力，10月19日下午，公共服务处、环境安全与健康处、信息学院联合组织消防应急疏散演练。信息学院师生共300余人参与，公共服务处、环境安全与健康处、物业等部门联合为活动的顺利开展提供保障。演练开始前，特邀张江消防救援站梁志程警官在信息学院报告厅作消防安全专题讲座。梁警官用生动有趣的视频，结合实际火灾救援的经验和案例，讲解了锂电池、电动车电池、超负荷用电、吸烟等引发火灾的常见原因，详细介绍了常见消防器材的种类和使用方法，以及不同情况下火灾应急处理和逃生技能等方面的知识。信息学院师生、学校辅导员队伍、职能部门代表等参加了此次消防安全专题讲座。图｜消防安全培训下午4时，消防演练正式开始。本次演练模拟信息学院1号楼某学生办公室正在充电的充电宝燃烧，引发火情，火势难以控制，浓烟迅速蔓延。楼内消防系统迅速触发报警，中控室收到报警后立即启动应急预案，学院大楼内广播发出火情警报和紧急疏散指令。学院同步组织人员疏散和火情上报。救援人员迅速赶赴现场控制初期火情，校医务室同步响应，做好现场救护准备。公共服务处、环境安全与健康处、信息学院联合成立现

2026-10-23

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信息学院任侃课题组在时序基础模型与智能体领域取得阶段性研究进展

云服务访问量突然增加，服务器能否稳定运行？市场价格与交易量的变化为资产管理中的风险研判提供哪些线索？连续记录的心率、血压等指标，又能否帮助发现健康状况的变化？这些问题都需要分析相关指标随时间的变化，将观测值按时间顺序组织起来，就形成了时间序列。大语言模型与多模态模型能够理解文字、分析图像和辅助推理，但理解一段描述或读懂一张曲线图，并不意味着能准确预测未来的数值变化。时序分析还需把握变化的先后关系、周期规律与突发波动，并将背景信息与具体时刻对应起来。如何让模型在不同场景下稳定地完成这些任务，仍是人工智能走向实际应用的重要挑战。围绕这一挑战，上海科技大学信息科学与技术学院任侃教授课题组从基础模型、多模态建模和智能体（Agent）三个方向开展系列研究，探索让人工智能更好地适应不同数据、结合背景信息，并主动组织分析过程，提出时间序列基础模型Kairos和大模型智能体KairosAgent、多模态生成模型GenTS、反事实预测框架TADiff以及生成建模基准ConTSG-Bench。相关论文获NeurIPS 2026、ICML 2026、ACM MM 2026、EMNLP 2026 等人工智能国

2026-10-20

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《科学》｜信息学院寇煦丰与合作者在晶圆级石墨烯量子整流研究方面取得进展

近日，上海科技大学信息学院寇煦丰团队和中国科学院上海微系统与信息技术研究所（以下简称上海微系统所）狄增峰、田子傲研究团队以及南方科技大学卢海舟团队等合作，在晶圆级低对称性量子材料制备与量子整流研究方面取得重要进展。10月9日，相关成果以“Wafer-scale low-symmetry graphene moiré superlattice for integrated quantum rectifiers”为题，发表于国际学术期刊《科学》（Science）。晶体对称性是决定量子材料电子行为的重要因素。通过降低材料对称性，可以激活高对称性体系中原本受到限制的量子输运效应，为新型电子器件提供物理基础。其中，非线性霍尔效应能够在无外加磁场条件下，将纵向交流激励转化为横向直流电压，为无线能量采集和低功耗微电子器件提供新的技术思路。石墨烯具有优异的电学性能，但其高度对称的晶体结构限制了这类效应的产生。如何在保持材料质量的同时实现可控的对称性降低，是推动相关量子效应走向器件应用的关键。目前，低对称性二维材料体系的构筑主要依赖外场调控、应变工程或复杂的异质堆叠。这些方法往往涉及精细的转角控制和多步

2026-10-10

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我院学生团队荣获2026年全国“龙芯杯”CPU设计大赛多个奖项

近日，2026年全国大学生计算机系统能力大赛 CPU 设计赛（龙芯杯）全国总决赛圆满落幕。由上海科技大学信息科学与技术学院2024级计算机科学专业本科生李翰泽（队长、大二）、伍行（大二）、潘佑邦（大二）、刘补石（大二）同学组成的 GeekPie_参赛队伍与张皓天（队长、大一）、蒋韫泽（大一）、宁梓栋（大二）、宋梓冬（大二）同学组成的 GeekPie_2 参赛队伍在全国多所高校的百余支队伍中分别获得团体赛二等奖与三等奖。图 | 参赛队伍（李翰泽，左二；伍行，中；潘佑邦，左一；张皓天，右一；蒋韫泽，右二）图 | 获奖证书“龙芯杯”全国大学生计算机系统能力大赛由教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会主办、龙芯中科技术股份有限公司协办，是面向计算机系统设计能力培养的专业赛事（https://www.nscscc.com/）。参赛队伍需要基于国产龙芯架构（LoongArch）自主设计 CPU 及其计算系统，并在 FPGA 平台上完成 Linux 系统启动、应用运行和性能评测。赛事综合考察计算机体系结构、数字集成电路、操作系统和软硬件协同调试等能力。图 | 参赛队伍比赛作品：成功运行 Linux

2026-10-10

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优刻得×上科大联合研发：让大模型推理通信可观测

在多机多卡的大模型推理服务中，GPU 之间需要频繁交换数据，通信效率直接关系到请求延迟和服务吞吐。当服务出现波动时，问题可能来自 GPU、网络，也可能与进程状态或通信执行有关，排查往往需要在多台节点、多种工具和日志之间反复核对。围绕这一问题，优刻得与上海科技大学吴幼龙教授、王春东教授等联合推进 cloud-probe 的研发，将基础设施监控与 NCCL GPU 通信内核级观测相结合，为大模型推理服务提供更细致的通信性能分析与异常排查能力。通过插件接入、节点采集和多源数据关联，cloud-probe 将服务指标、通信操作、GPU 状态和网络信息汇集到同一视图，为推理集群的运行维护和性能优化提供依据。cloud-probe 通信总览与运行时带宽监控从资源状态深入通信执行GPU 利用率、显存占用和网卡流量，是了解推理服务运行状态的重要指标。但要进一步分析一次通信为什么变慢，还需要知道：执行了什么操作、传输了多少数据、哪些 GPU 参与，以及各个参与进程的耗时是否一致。NCCL 承担着多 GPU 之间的集合通信。分析通信问题，需要深入其执行过程，将资源状态与具体通信操作对应起来。核心能力clo

2026-10-08

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