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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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梦想从这里启航！上海科技大学信息学院举行2024级新生开学典礼

2024开学典礼秋高气爽迎新日，乘风破浪启征程。今秋，信息学院迎来了801名2024级新生。他们从五湖四海奔赴而来，在上科大相聚一堂，从此，大家有了一个新的名字“SISTOR”。9月14日，信息学院在国际会议中心举行了2024级新生开学典礼，热情迎接2024级新生入学。参加本次开学典礼的有全体本科和研究生新生、教职员工和特邀嘉宾，一起见证同学们新生活的开始。开学典礼由信息学院党总支书记王浩宇教授主持。上海科技大学党委书记李儒新教授和上海科技大学副教务长、信息学院执行院长虞晶怡教授分别致辞。左右滑动查看更多李书记首先代表学校向2024级新生表示热烈的祝贺和诚挚的欢迎。他强调了科技创新和人才培养在上科大和信息学院工作中的重要地位，指出新生们正处于一个独特的历史时期，肩负着建设科技强国的重要使命。李书记鼓励学生们要学会独立思考，勇于创新创造，同时也要注重全面发展，培养综合素质。他强调，大学时光是学生们发挥创造力、追求学术梦想的黄金时期，希望他们能够珍惜这段时光，将个人理想与国家发展紧密结合，在追求卓越的道路上不断突破自我，为实现科技强国的目标贡献自己的力量。紧接着，虞晶怡院长代表信息学院全体

2024-09-16

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科研进展 | 信息学院邹毅课题组提出中红外波段高密度波导阵列设计方案

科研成果2024 SIST中红外波段包含大气透明窗口和诸多分子吸收带，是实现空间光通信和气体吸收谱传感的重要波段。但中红外片上集成还处于发展初期，缺乏许多基本器件库的验证。作为光子芯片的最基本单元之一，波导阵列的密集度决定了片上系统集成度，也制约着很多关键器件的性能。受限于介质波导的束缚能力，提升中红外波导阵列密度具有很大的挑战性。ScienceTechnology近日，上海科技大学信息科学与技术学院邹毅课题组通过对波导轨迹形貌进行调制，利用贝塞尔曲线丰富的自由度和强大的构形能力，设计了基于贝塞尔型轨迹调制的超密集波导阵列（图1左），对半波长间隔波导阵列中近邻和次近邻的串扰进行了近完美的抑制（图1右）。该设计实现了在半波长间隔波导阵列中各通道的独立传输，有效地提升了波导阵列的密度，为后续实现中红外片上高密度集成、大视场片上光学相控阵和高密度空分复用打下了基础。相关成果以“Morphology engineering enabled mid-infrared ultra-dense waveguide array with low crosstalk”为题在国际期刊Laser Phot

2024-09-13

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科研进展｜信息学院与物质学院联合研究团队利用机器学习理解锂离子导体显微结构与性能的关系

固态离子材料具有良好的离子传导能力，与液态电解质相比具有更高的安全性和更广泛的工作温度范围，因此在固态电池、燃料电池和传感器等领域有广泛的应用前景。材料科学的基础理论指出，材料的性能取决于结构。找到一种能够客观、定量地将材料结构表征与性能联系起来并理解其中机理的方法一直是材料科学研究领域所追求的目标。目前，已有的机器学习用于固态离子材料性能预测方法都是基于理想的完美单晶模型。然而，由于真实材料中存在各种结构缺陷，导致实验测量的性能大多数情况下偏离理论预测。基于从真实材料获取的、复杂结构的表征数据的机器学习分析研究方法还有待发展。上海科技大学信息科学与技术学院何旭明课题组和物质科学与技术学院刘巍课题组、于奕课题组合作，以氧化物锂离子导体锂镧锆钽氧作为研究对象，发展了一种可解释的算法对显微结构和离子电导率进行直接关联。相关研究成果近期发表在国际学术期刊Nano Letters上。图1 利用机器学习关联显微结构和性能研究人员通过改变制备条件得到不同离子电导率的样品以及相应的显微形貌图，并将离子电导率划分为高、中、低三个等级，采用基于深度网络特征的词袋模型，总结了不同离子电导率下的典型显微图像

2024-09-05

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科研进展｜信息学院刘宇课题组提出融合物理信息的数据驱动输电线路故障定位方法

近日，信息科学与技术学院智慧电气科学中心（CiPES）刘宇课题组提出了一项融合物理信息的数据驱动输电线路新型故障定位方法，并采用真实220kV电力系统的工程现场录波数据进行了验证。研究成果以“A physics-informed data-driven fault location method for transmission lines using single-ended measurements with field data validation”为题，发表在电力系统保护领域知名国际期刊Electric Power System Research。输电线路的精确故障定位是快速恢复供电、保障电力系统供电可靠性的核心环节。近年来，基于人工智能的数据驱动方法在电力系统领域的应用受到广泛关注。然而，针对电力系统故障定位的应用场景，现有的人工智能方法存在一定的局限性。电力系统中故障发生概率较低；针对特定线路，在过去数十年中一般也只有几次故障，而且这些故障难以涵盖各种故障时刻、故障类型、故障位置、过渡电阻等，故障数据极少。一方面，若采用特定线路的真实的录波数据开展训练，由于数据量不足，得

2024-08-30

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