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上海科技大学信息学院，诚聘全球信息英才！学院第八届青年学者论坛报名启动

ShanghaiTech上海科技大学（中文简称：上科大，英文全称：ShanghaiTech University，英文缩写：ShanghaiTech）是一所由上海市人民政府与中国科学院共同举办、共同建设，由上海市人民政府负责日常管理的全日制普通高等学校。自建立以来，学校努力建设和发展成为一所小规模、高水平、国际化的研究型、创新型大学。2022年2月入选第二轮“双一流”建设高校。2023年3月教育部公布了“十四五”第一批教育部重点实验室建设立项名单。上海科技大学“智能感知与人机协同”教育部重点实验室成功获批立项建设。学校秉承“立志、成才、报国、裕民”的办学理念，坚持“重品行、重育人、重学问、重能力、重公认”的选人用人标准，以全球视野招募人才，建立高水平、国际化的一流师资队伍。学校位于上海—浦东新区—张江高科技园中区，是建设中的张江综合性国家科学中心的重要组成部分，与上海同步辐射光源、国家蛋白质科学研究（上海）设施、张江实验室、临港实验室、中科院上海高等研究院、上海微小卫星工程中心、中科院上海药物所新药研发平台等国家级大科学设施和科研机构融为一体，与张江高新区的产业界、投资界有机衔接。学院

2024-11-21

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科研进展 | 信息学院王浩宇课题组提出新一代数据中心极速主板电源的小信号模型

随着大数据和人工智能的迅猛发展，数据中心已成为现代社会的“数字大脑”，在推动数字化进程中发挥了重要作用。为应对数据中心对电源的苛刻需求，如低电压(1V)、大电流(1000A)、快瞬态(1000A/μs) ，上海科技大学信息科学与技术学院智慧电气科学中心（CiPES）王浩宇团队此前提出了电流模式恒导通时间（COT）控制多相串联电容跨电感式稳压器，能够结合串联电容、跨电感式稳压器（TLVR）和电流模式恒导通时间（COT）控制技术，显著提升电源系统的降压比与动态响应性能。但对于这样一个高度耦合且非线性的复杂系统，传统方法难以精确构建其小信号模型。而小信号模型是评估和优化系统性能、确保其稳定性和可靠性的重要工具。图1. 多相电流模式 COT串联电容式TLVR系统结构。该系统的功率级包括相互耦合的电容和电感结构，难以直接分析其频率响应；同时控制端的非线性特性使得传统方法的分析在高频处失去准确性。针对上述难点，王浩宇团队近日提出了针对多相电流模式 COT串联电容式TLVR系统的小信号模型。研究利用相与相之间的差模信号相互抵消，建立了串联电容式TLVR结构的共模解耦模型。在此基础上，研究采用描述函数

2024-11-12

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青春激扬，扬帆起航 | 运动会的精彩瞬间，一起来看！

2024校园运动会青春正当时·冲啊！鲜衣怒马少年时不负韶华行且知10月26日上海科技大学第四届运动会盛大开幕细雨绵绵，热情不减接下来，请跟随镜头一起来欣赏信院健儿的超燃瞬间！#01青春·不惧挑战热烈开幕Lets GO10月26日上午8：30分上海科技大学第四届运动会开幕式在体育馆内顺利举行信息学院研究生代表队和教工代表队统一着装，精神昂扬展现了奋发向上的风貌#02运动·永不停歇比赛进行时Keep Going随着比赛发令声响起比赛开始每一次奔跑，每一次跳跃都是突破自我的奇迹田径比赛，超越极限在跑道上挑战自我拼尽全力，赛出水平接力比赛争分夺秒团结协作，奋起直追赵建文老师参与1500m比赛教工4×100米比赛现场跳远纵身一跃划出一道优美的弧线娄鑫老师参与立定跳远比赛最为璀璨耀眼的时刻是打破纪录的那一瞬间袁野跳高破纪录视频团体比赛，共创辉煌拔河比赛中齐心协力共同为团队的胜利而拼搏跳绳比赛中配合默契有条不紊，训练有素教工代表队拔河比赛现场研究生代表队跳绳比赛现场教工代表队跳绳比赛现场趣味比赛，乐趣横生不仅体力和智慧的考验更是团队精神和创意思维的展示徐群老师参与投篮比赛任豪老师一家参与独轮车#03

2024-11-02

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康奈尔大学讲席教授乔恩·克莱因伯格来访上科大

10月24日，康奈尔大学计算机科学和信息科学讲席教授乔恩·克莱因伯格（Jon Kleinberg）来访上科大，与信息学院师生进行了深入的学术交流。克莱因伯格教授在计算机科学与社会科学交叉领域作出了开创性贡献，其研究跨越了从计算机网络路由到数据挖掘、再到生物结构比对等诸多领域。他是美国国家科学院（NAS）、美国国家工程院（NAE）、美国人文与科学院（AAAS）院士，同时也是麦克阿瑟奖、2024世界顶尖科学家协会奖“智能科学或数学奖”等奖项的获得者。图｜克莱因伯格教授讲座现场在以《Revisiting the Behavioral Foundations of Algorithms（重新审视算法的行为基础）》为题的报告中，克莱因伯格教授深入剖析了推荐算法在用户行为建模过程中存在的普遍偏差，并揭示了偏差出现的本质。推荐算法根据用户展现的行为来建模用户，其基础假设是“用户的选择体现了用户的偏好”。然而，心理学和行为经济学的大量研究显示，选择不一定完全代表偏好。例如，用户可能会选择观看推荐的内容，但之后又追悔花在其上的时间。行为上的偏差以及偏好的前后不一致，使得观测到的用户行为难以被合理解读，最

2024-11-01

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上海科技大学2024级羽毛球新生赛圆满结束

SPORTS上海科技大学2024级羽毛球新生赛2024年10月20日，上海科技大学体育馆内的羽毛球场上热闹非凡，由信息学院团总支、大道书院共同主办，上海科技大学羽毛球协会承办的上海科技大学2024级羽毛球新生赛在校园内如火如荼地进行。本次比赛，旨在激励新生们在羽毛球运动中展现自我、追逐梦想，增强团队合作精神，营造积极向上的校园文化氛围。上科大副教务长、上科大信息学院执行院长虞晶怡为开幕式进行致辞，他鼓励同学们拼搏进取，在科研和学习生活之余加强体育锻炼，并在比赛中展示出拼搏精神。比赛分为小组赛和淘汰赛两个阶段。小组赛采用十五分制，一局定胜负的循环赛制。每个小组的前两名选手晋级淘汰赛，淘汰赛采用三局两胜制。新生杯2024尽管比赛前遭遇寒潮降温，但这阻挡不住同学们参赛的热情，来自不同学院的新生齐聚一堂，展现青春活力与拼搏精神。赛场上，选手们奋力拼搏，挥洒汗水，展现高超球技与奋进斗志。势均力敌的对手与焦灼的战况让每场比赛充满紧张与激情，参赛选手们在场上大放异彩，时而大力扣杀，时而轻盈吊球，每道招式尽是精彩，赛出了风格、赛出了水平。风采展示左滑解锁更多相片其中最引人瞩目的便是男单决赛。此时全场比

2024-10-28

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信息学院博士研究生陈宏博与合作者成果荣获MICCAI 2024最佳论文奖

10月9日下午，在摩洛哥马拉喀什举办的第27届国际医学图像计算和计算机辅助干预会议 (International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention, MICCAI 2024) 正式公布了最佳论文等奖项。上海科技大学信息科学与技术学院郑锐组博士研究生陈宏博凭借在三维多视图超声重建方面的研究入选口头报告，并摘得唯一的最佳论文奖。图1 最佳论文获奖证书传统脊柱手术, 例如腰椎间盘突出手术，往往依赖于术中DX (数字化X线摄影)来定位医生下针的位置是否准确。超声引导下的脊柱手术导航可以帮助医生在临床环境下实时找到靶点，并减少医生和病人在术中的辐射暴露。然而，二维超声无法展示完整的解剖结构，现有三维超声成像方案虽然能提供更多的空间信息，但受超声模态自身视角依赖和探头层厚的限制，无法满足手术导航的精度要求。图2 两种典型的单视图扫描和重建，以及本研究的多视图扫描重建。本研究提出一种基于行列扫描的隐式神经符号距离场(Row-Column scanned Neural Signed Dist

2024-10-21

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科研进展 | 信息学院任侃课题组在数据科学与语言智能体方向取得多项成果

上海科技大学信息科学与技术学院任侃课题组致力于探索机器学习方法与基础模型创新及其在数据科学领域的应用，包括时空数据挖掘与数据科学人工智能体（AI Agents）、语言视觉基础模型机制发现与可解释等方向。近日，课题组与微软研究院合作，在基于大语言模型的数据科学自动化、语言智能体、数据可视化等方面取得多项研究成果。01VisEval：一种新颖的“自然语言到可视化”基准，用于对生成的可视化进行全面且可靠的评估将自然语言转化为可视化在数据分析领域具有巨大的潜力，但也面临诸多挑战，如准确解释自然语言查询、选择适当的可视化方式，等等。大语言模型的出现为这一任务开辟了新的路径，然而这个新的方向缺乏全面可靠的基准，这阻碍了对基于自然语言的可视化方法的进一步理解与性能提升。图1.1 基于大语言模型的自然语言到可视化流程及其存在的问题为此，课题组提出了 VisEval 来解决这一问题。首先，作者建立了一个大规模的数据集，涵盖了来自146个数据库的2524个具有代表性的自然语言查询。通过结合大语言模型和可视化专家的经验对数据进行过滤，以确保数据集的高质量。随后，作者建立了一个新颖且可靠的自动化评估框架，涵盖

2024-09-21

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科研进展｜信息学院江智浩课题组在决策辅助领域取得多项成果

在当今的医疗和工业生产领域，领域专家需要在复杂且高度不确定的环境下做出安全攸关的及时决策。要确保决策的准确性和可靠性，深入理解当前场景的状态和参数，特别是其中的不确定性，显得尤为关键。信息学院江智浩课题组提出利用领域知识为决策情境（Context）建模，并结合有限的观测数据，建立场景的数字孪生体。通过提供决策情境的深入分析和可视化，可增强领域专家对决策情境的理解，并通过提出针对性的决策建议，帮助专家在复杂环境中做出更安全有效的决策。成果一：基于模型验证的故障管理架构在电网等复杂的工业系统中，各种类型的组件共同构成了典型的多智能体系统（MAS）。这些组件在长期运行过程中可能会出现各种故障（Fault），直接影响整个系统的稳定性和可靠性。面对这种情况，领域专家需要迅速而准确地回答以下关键问题：1.哪些故障是可诊断的？（Diagnosability）即在现有的监测手段下，哪些故障能够被及时识别和定位。2.基于现有的部分观测，哪些故障可能导致了系统问题？（Fault Isolation）在信息不完备的情况下，需要通过分析有限的观测数据，推断可能的故障源。3.对于特定故障，是否存在临时操作可以利

2024-09-19

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