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科研进展 | 信息学院任无畏团队开发高保真微型化显微镜技术破解“像差-背景”耦合难题

近期，上海科技大学信息科学与技术学院任无畏团队联合上科大iHuman研究所周宁团队、瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）Michael Unser团队，在光学领域国际期刊《激光与光子学评论》（Laser Photonics Reviews）上发表了题为“High-Fidelity Miniature Fluorescence Microscopy Using Zernike-Based Point-Spread-Function Modeling and Hardware-Assisted Calibration”的研究论文，提出一套基于自研微型化荧光显微镜（Miniscope）系统的通用图像增强框架（MiniZSV），系统性解决了Miniscope成像面临的像差与背景荧光耦合问题，显著提升在自由活动动物中进行神经与血管成像的信号保真度和空间分辨率。Miniscope紧凑、可头戴的设计，使得神经科学研究者能够记录动物在自由活动下的神经活动。然而，其光学设计结构大幅简化带来了两个相互交织的成像瓶颈：一是空间变化的光学像差导致图像分辨率严重下降；二是组织散射和离焦的背景荧光使得信噪比进一步

2026-05-25

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青春榜样 | 国家奖学金获得者罗剑文：洞微针血，锲缕金石

姓名：罗剑文年级：信息学院2023级博士研究生专业：电子科学与技术导师：哈亚军本科毕业院校：上海科技大学科研成果：聚焦类多FPGA系统（如多晶粒片上网络FPGA、多FPGA系统）上的电路网表划分，基于整数线性规划建模并直接实用高质量求解，另探索基于量子退火加速求解；相关工作作为独立第一作者在APCCAS2022获得最佳论文奖，并以独立第一作者身份发表在TCAS-I和TC。另积极参与合作，作为第二作者在TCAS-I、ICECS2023发表研究论文，作为第三作者在TPAMI参与发表一篇论文。获奖经历：• 2024中国研究生创“芯”大赛·EDA精英挑战赛思尔芯企业特别奖、三等奖• 2021年第三届集成电路EDA设计精英挑战赛新思科技企业特别奖、二等奖• 2021年电子设计自动化系统设计竞赛(Design Automation Conference 2021 System Design Contest)一等奖• 2025年博士研究生国家奖学金• 2021-2025学年上海科技大学三好学生• 2022 IEEE APCCAS 会议, 最佳论文奖、 TCAS-I 论文推荐名额• 上海科技大学

2026-05-25

学生风采
上海科技大学信息学院诚聘全球信息英才！第十届青年学者论坛-人工智能&集成电路专场活动预告

诚邀全球英才，共赴学术之约！上海科技大学信息科学与技术学院将于5月28日-29日，隆重举办第十届青年学者论坛-人工智能集成电路专场。本次论坛深度契合国家人工智能与集成电路战略布局，联动上科大AI创新计划、集成电路专项等全球招聘人才项目，聚焦前沿、汇聚新锐，搭建高水平学术交流与人才引进平台。01论坛主旨上海科技大学作为“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。信息学院依托中科院科研平台，深耕信息科技前沿领域，下设七大研究中心（详细介绍见下方），拥有一支由院士、IEEE Fellow 领衔的高水平师资队伍，科研成果屡登国际顶会顶刊。本次论坛既是学院青年人才引育的重要平台，也是人工智能 + 集成电路双轮驱动的人才战略落地关键举措，精准对接国家 “卡脖子” 技术攻关需求，助力高水平科技自立自强。论坛基本信息：论坛主题：智汇信息前沿举办时间：2026年5月28-29日（周四、周五）举办地点：上海市浦东新区华夏中路393号，上海科技大学信息科学与技术学院主办单位：上海科技大学信息科学与技术学院联动项目：AI创新计划全球招聘、集成电路专项全球招聘AI创新计划全球招

2026-05-22

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视觉与数据智能中心：洞见数据，启迪视觉智能

#上科大信息学院视觉与数据智能中心Visual and Data Intelligence Center上海科技大学信息科学与技术学院（以下简称“信息学院”）信息学院以中国科学院的科研平台为支撑，聚焦人工智能、芯片（含计算机架构、电路与器件）、可视计算、大数据、量子通信与计算、云计算与边缘计算、金融科技、无人驾驶、电动汽车、新能源、智能医学等涉及信息科学与技术的前沿和交叉研究领域。学院下设七大研究中心：视觉与数据智能中心、智能网络中心、后摩尔器件与集成系统中心、智慧电气科学中心、自动化与机器人中心、系统与安全中心、智能医学信息研究中心。视觉与数据智能中心（Visual and Data Intelligence Center, VDI）聚焦视觉感知、数据智能、机器学习、自然语言处理、计算机图形学、科学计算、人机交互和可信大模型等方向，面向开放世界多模态理解、智能交互、具身智能、可解释 AI 与数据科学等前沿问题，推动人工智能从“感知理解”走向“推理决策”和“人机协同”。● 推文看点中心定位、研究版图、年度科研进展、科研成果、教师团队、国际合作与学生培养● 关键词视觉智能｜数据智能｜

2026-05-22

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后摩尔器件与集成系统中心：超越摩尔、集成未来

#上科大信息学院后摩尔器件与集成系统中心Post-Moore Microelectronics and Integrated Circuit Center上海科技大学信息科学与技术学院（以下简称“信息学院”）信息学院以中国科学院的科研平台为支撑，聚焦人工智能、芯片（含计算机架构、电路与器件）、可视计算、大数据、量子通信与计算、云计算与边缘计算、金融科技、无人驾驶、电动汽车、新能源、智能医学等涉及信息科学与技术的前沿和交叉研究领域。学院下设七大研究中心：视觉与数据智能中心、智能网络中心、后摩尔器件与集成系统中心、智慧电气科学中心、自动化与机器人中心、系统与安全中心、智能医学信息研究中心。后摩尔器件与集成系统中心（Post-Moore Microelectronics and Integrated Circuit Center, PMICC）面向后摩尔时代芯片技术发展的前沿需求，聚焦微电子、集成电路、新型器件与智能系统，围绕电路、器件、系统三条主线，推动 FPGA、ASIC、光电器件、MEMS 传感器、自旋电子、计算光刻、低温 CMOS、光学计算与神经形态计算等方向交叉融合，探索新一代芯片

2026-05-19

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优刻得×上科大联合研发：UPFS开启AI存储性能新阶段

在AI大模型训练、自动驾驶及EDA等高性能场景中，“GPU闲置”是企业最大的成本浪费。当存储系统无法以足够速度将数据传递给GPU时，即便算力充足，也难以持续高效运行。如何高效地“把数据送到GPU”，正成为影响整体性能的关键因素。在这一过程中，文件系统承担着连接存储与计算的核心角色。优刻得自研的并行文件系统UPFS，正是面向AI与高性能计算场景打造的数据底座，用于实现海量数据的高并发访问与快速分发，保障GPU持续获得稳定的数据供给。围绕这一关键技术环节，优刻得与上海科技大学开展深度产学研合作，共同推进 UPFS 产品的重要升级。本次升级引入了 Linux 内核前沿特性 FUSE URING，对数据访问路径进行了重构，使产品整体性能得到显著提升。该技术工作由优刻得存储团队与上海科技大学王春东课题组合作完成，贾磊、朱莉等同学为核心参与人员。从“通用能力”到“性能瓶颈”在现有体系中，FUSE（用户态文件系统）因其通用性与灵活性，被广泛应用于各类云与AI场景。但随着AI负载规模不断提升，其架构限制逐渐显现：单通道机制带来的资源竞争问题并发能力受限，难以充分利用多核资源高负载场景下延迟与吞吐表现受

2026-05-17

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上科大吴涛、沈晓钦合作团队实现GHz可调超高品质因子准BIC谐振器

随着量子信息技术和微波光子学的持续发展，对工作于高频率、具备高品质因数（Q）且具有电学可调谐能力的声学谐振器的需求日益迫切，但在GHz频段同时实现上述三项关键性能仍面临挑战。现有基于连续谱束缚态（BIC）的谐振器设计通常依赖复杂的深度刻蚀工艺，不仅对加工精度要求极高，而且容易引入额外的散射损耗，从而制约器件Q值的进一步提升，并限制其实时可调能力的实现。近日，上海科技大学信息学院吴涛课题组与物质学院沈晓钦课题组合作在《先进科学》（Advanced Science）上发表了题为“Piezoelectric-Metal Phononic Crystal Enabling GHz Tunable Ultrahigh Q Quasi-BIC Mode”的研究论文，报告了首个在压电薄膜剪切水平（SH）波系统中实验实现的GHz准BIC谐振器。团队采用了一种结构简单的1D压电-金属声子晶体（PnC）架构，通过在悬浮铌酸锂（LiNbO3）薄膜上图案化金属一维PnC阵列构建声子能带结构。利用SH0 0模与高阶SH2 0模之间的破坏性干涉，成功抑制了辐射损耗，将声能牢牢“捕获”在无图案的压电薄膜区域。该成果

2026-05-16

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科研进展 | 为绿色数据中心“减负”：上科大团队推出单级48V/1V算力电源新方案

随着人工智能与云计算技术的飞速发展，数据中心的整体能耗持续攀升。以GPU和AI加速器为代表的“大芯片”负载，其供电电流需求呈指数级增长，对传统12V供电架构提出了严峻挑战。该架构在母线损耗与配电效率方面的瓶颈日益凸显。在此背景下，48V供电架构凭借其显著降低传输损耗、提升系统能效的优势，正逐步成为下一代数据中心电源系统的重要发展方向。然而，48V架构也对核心的电压调节模块（VRM）提出了更高的降压比要求，随之而来的是开关损耗增大、器件应力提升以及转换效率受限等一系列技术难题。目前，业界多采用多级转换架构来实现电压适配，但此类方案存在系统复杂度高、能量传输链路长、整体效率受限等问题，难以满足高功率密度与高效率并重的工程化需求。针对这一关键挑战，上海科技大学信息学院智慧电气科学中心王浩宇教授团队创新性地提出了一种48V单级软开关VRM拓扑方案，有望突破传统多级转换的技术瓶颈，为48V数据中心供电架构提供一条高效、简洁的新型技术路径。该方案基于倍流整流电路（Current Doubler Rectifier, CDR），该结构在“高变比、大电流”应用场景中具有天然优势。然而，传统CDR架构的

2026-05-15

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