★★★★★2026新武大、新工科、新征程step by step★★★★★

wszgr · 发表于 4 天前

刘金硕教授课题组成果被人工智能领域国际顶级会议AAAI录用

近日，国家网络安全学院2024级博士研究生李祯鹏作为第一作者撰写的科研成果被人工智能领域国际顶级会议AAAI（AAAI Conference on Artificial Intelligence）2026录用，并获选为Oral（口头报告）论文。

论文题目为《ReLUPruner: Rethinking ReLU Importance with Taylor Expansion for Efficient Private Inference》。指导教师为武汉大学国家网络安全学院刘金硕教授（通讯作者）、王丽娜教授、爱丁堡大学Jeff Z.Pan教授。国家网络安全学院2024级博士生王馨妍参与了该成果的研究工作。

随着机器学*即服务的普及，隐私推理成为了保护用户数据隐私的关键技术。然而，现有的隐私计算框架中非线性层的开销极高，成为制约推理效率的主要瓶颈。相关研究关注如何缩减网络中的ReLU数量，但是往往难以精准识别对模型至关重要的ReLU单元，或导致高昂的训练成本。

针对上述难题，该论文提出了ReLUPruner框架。该工作引入二阶泰勒展开来构建ReLU单元的敏度量化模型，实现了对神经网络中非线性激活单元贡献度的精确理论表征，并构建了跨层级的特征重要性度量指标来指导全局的预算分配。通过设计渐进式剪枝和微调策略，ReLUPruner在最大化压缩非线性算子的同时，确立了模型在稀疏化过程中的结构稳定性。为构建高效、隐私友好的深度学*模型提供了新的解决范式，同时为神经网络中激活函数的重要性研究提供了新的视角。

据悉，The 40th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence（AAAI）是人工智能领域历史最悠久的国际学术会议之一，是人工智能四大顶会。本届将于2026年1月20日至27日在新加坡博览中心举办。本届共收到了23,680份有效论文投稿，其中4,167篇被录用，整体录用率为17.6%，oral Presentation的比例约为4.3%。

isurf · 发表于 4 天前

本帖最后由 isurf 于 2026-1-24 16:47 编辑

怪不得，前段时间，小米汽车受到的铺天盖地的攻击，甚至有几家YM媒体也参与攻击，，，ZZ敏锐的人就看出背后的不寻常，
ZZ潮起潮落，到目前为止，那几家YM媒体应该不敢再做这种浑事了
发酵一周后，今天，出公告了

wszgr · 发表于 4 天前

本帖最后由 wszgr 于 2026-1-24 19:10 编辑

计算机学院师生赴杭访企实践，助力学子精准对接产业前沿

2026年1月14日至17日，武汉大学计算机学院组织师生代表团赴杭州开展“访企拓岗”专项实践活动。学院党委副书记金娟带队，实验教学中心副主任、弘毅班班级导师蔡朝晖，本科生工作办公室主任于雅梦、副主任高珺，团委副书记胡仲淹，研究生办公室副主任史然等教师代表，与2024级弘毅班全体本科生及2024级、2025级研究生代表共同参访宇树科技、海康威视、零跑汽车、阿里巴巴淘天集团四家行业领军企业，通过深度技术交流、校友经验分享、实地场景体验等形式，有效拓展学生专业视野，夯实校企人才共育基础，探索构建协同育人新路径。

宇树科技：具身智能与机器人技术的硬核对话

师生首站抵达宇树科技，企业人力资源负责人江宗鑫以产品演进为主线，系统介绍了从四足机器人Laikago到全尺寸人形机器人L1的技术迭代历程，现场演示机器人动态行走、极速奔跑、高难度后空翻及抗干扰起身等核心性能，生动展现了感知融合与运动控制算法的前沿应用。武汉大学2023届校友、机械工程师刘文轩结合自身参与机器人结构设计的经历，强调“完整项目流程体验”对职业成长的重要性。他建议学弟学妹们扎实筑牢专业核心课程功底，积极参与竞赛项目，争取完成从需求分析到产品落地的全链条实践，深化对复杂系统的认知与应用能力。与会师生还就面向“具身智能”领域的计算机拔尖人才培养路径进行了探讨。

海康威视：智能物联技术落地与人才生态构建

在海康威视总部，师生一行深入观摩了覆盖可见光、红外、热成像等多模态感知设备，以及基于AI视觉的工业质检、智慧城市等解决方案。企业相关负责人重点介绍了以“榕树生态”为喻的人才培养体系，强调“向下扎根技术、向上拓展场景”的人才发展理念。我校计算机学院2019届校友、AI平台开发工程师张政分享了其主导的“一键需求转化”平台项目。他指出，AI时代工具迭代迅速，但掌握底层逻辑才是技术创新的核心。工程师不必局限于公式推导，但需掌握原理本质，才能在业务场景中灵活优化算法，破解技术难题。这一观点引发了同学们对理论学*与工程实践辩证关系的深入思考。

零跑汽车：全域自研模式下的软硬件协同创新

在零跑汽车展厅，师生近距离体验了拉法5、B10等车型的智能座舱交互系统，并通过CTC电池一体化模型、四域合一超算平台等实物展示，深入理解企业“全域自研”的技术闭环理念与核心优势。企业人力资源负责人重点介绍了“新汽车人”三年培养计划，提供技术与管理双通道发展支持，为人才搭建成长阶梯。武汉大学2023届校友、电驱算法工程师黄成龙结合故障预测与AI仿真项目，分享了在全栈自研环境中“从算法设计到整车集成”的成长体验。计算机学院2025届校友、软件测试工程师林向阳则从职场新人视角出发，分享了零跑汽车“务实、专注的工程师文化”如何助力新汽车人快速融入技术团队。企业代表与师生一行就智能网联汽车中的算法优化、车云协同等关键技术问题进行了交流。

阿里巴巴淘天集团：AI驱动商业变革与技术人才成长

在阿里巴巴西溪园区，师生通过参观企业展厅的“战袍墙”和业务发展时间轴，系统回顾了阿里巴巴从电商平台到数字生态的发展历程。淘天集团招聘负责人李颖桢系统介绍了AI在智能开店、数字人主播、数据分析等场景的应用，并详细介绍了面向高校技术人才的“百年淘金”校招培养体系。校友分享环节，计算机学院2021届毕业生吕若凡结合高并发系统优化实践，提出“业务痛点倒逼技术突破，创新往往源于攻坚实践”的观点；2014届毕业生李庆阳则强调“干中学”的实践价值，寄语学弟学妹：“技术迭代日新月异，不要等学好了再干，而要在实战中理解技术如何驱动商业进化。”两位校友的分享，为同学们搭建了校园与产业的沟通桥梁，鼓励大家在真实业务场景中锤炼工程能力，主动适配技术变革与行业需求。

此次杭州之行不仅是技术视野的拓展，更是一次精准的就业市场调研。活动通过“技术观摩+校友引路”的双重路径，帮助学生直观理解产业技术脉络与人才需求标准。学院教师团队同步推进“访企拓岗”行动，与企业人力资源及技术负责人就招聘标准、实*基地建设、课程共建等议题进行深入交流。同学们亦收获颇丰，2024级弘毅班曲星宇感慨道：“代码正成为赋能实体经济、推动社会变革的重要力量，这更加坚定了我深耕多模态感知领域研究的决心。”扶阳同学对“工程师文化”和“π型人才”培养模式印象深刻，她表示：“实体经济与科技融合的领域，同样是计算机学子的广阔舞台。”

本次杭州访企拓岗活动，是武汉大学计算机学院主动对接国家战略需求、精准服务学生职业发展的重要举措。未来，学院将持续完善校企协同育人机制，通过共建实验室、定制化实*、项目式教学等举措，打通从课堂到产业的人才培养链条，为兼具创新精神与工程实践能力的复合型卓越人才培养注入新动能。

wszgr · 发表于 4 天前

武汉大学与金山软件共建医学大模型联合实验室

为推动医学大模型在智慧医疗领域的应用落地，2025年6月，武汉大学与金山软件共同成立“武汉大学-金山软件医学大模型联合实验室”。实验室依托武汉大学计算机学院杜博教授团队在医学人工智能与大模型领域的科研优势，结合金山软件在系统集成与智慧医疗行业的深厚积累，围绕医学大模型研发、智慧诊疗场景拓展、基层医疗AI赋能等方向开展深度协同创新。2025年以来，联合实验室在技术攻关与前沿研究方面取得一系列重要进展。

1.首个产前超声智能诊断大模型亮相，实现全流程自动化分析

联合实验室联合国内十余家顶尖三甲医院超声科，共同研发了面向产前超声检查的智能诊断大模型。该模型以单次孕妇产前超声检查的完整视频作为输入，通过全自动化流程输出胎儿各项生物参数测量值，全程无需人工干预。具体处理流程下图1所示：系统以每秒10帧的频率对视频进行抽帧，经切面提取模型定位出包括经小脑横切面、四腔心切面、双肾横切面等在内的19个标准切面，再通过分割测量模型计算出66项关键生物参数（表1），从而辅助判断胎儿生长发育是否异常。部分切面测量可视化效果图如图2所示。该技术将显著提升超声检查的标准化程度与诊断效率，预计于2026年3月联合合作医院正式发布，有望在各级医疗机构推广应用。

2.GenDSA-V2系统登顶《自然·医学》：全球首个生成式AI低剂量血管造影系统，辐射剂量降低约三分之二

数字减影血管造影（DSA）是介入手术中不可或缺的影像引导手段，然而其伴随的辐射暴露一直是临床面临的挑战。联合实验室杜博教授与赵煌旋副教授团队成功研发出全球首个基于生成式人工智能的低剂量成像系统GenDSA-V2。该系统基于来自70家医疗中心的超过4.6万例患者数据进行迭代开发，并通过动物实验、观察性研究及一项纳入1068例患者的多中心随机对照试验，系统验证了其安全性与有效性。

结果显示，与常规成像协议相比，GenDSA-V2可将患者术中接受的辐射剂量显著降低约三分之二，其中空气比释动能（AK）从457.4 mGy降至151.3 mGy，剂量面积乘积（DAP）从12531.6 μGy·m²降至4009.7 μGy·m²。研究同时证实，两组在手术时长、并发症发生率及影像诊断质量上无统计学差异，实现了“减剂量不减质量”的临床目标。该突破性成果已撰写研究论文《Generative Al-based Low-Dose Digital Subtraction Angiography for Intraoperative Radiation Dose Reduction: a Randomized Controlled Trial》，发表在国际顶级期刊《自然·医学》（Nature Medicine；IF=50），为全球范围内推广低辐射介入诊疗提供了扎实的科学依据与关键技术方案。

3.FetalMind系统：专为胎儿超声打造的多模态报告生成与辅助诊断平台

胎儿超声影像具有视图多样、病种复杂、图像异构性强等特点，通用医疗模型在此类任务中常面临性能瓶颈。针对这一问题，研究团队创新性地提出了专为胎儿超声设计的医疗人工智能系统FetalMind。该系统通过引入“显著认识解耦”机制，将专家知识构建的二分图注入模型，以解耦视图与疾病之间的复杂关联，并结合强化学*技术引导模型模拟临床诊断路径进行决策，从而有效提升了系统在跨视图推理、报告自动生成和疾病辅助诊断方面的准确性与可靠性。

FetalMind充分展现了大模型在垂直医疗场景中的强大适应能力与应用前景。此项工作主要完成人为联合实验室何潇博士生、赵煌旋副教授、杜博教授等，并得到了武汉大学-金山软件医学大模型联合实验室的大力支持。

4.自我提升训练框架：让大语言模型“越推越强”，医学问答能力显著提升

为进一步提升大语言模型在复杂医学问答中的推理能力，研究团队提出了一种全新的自我提升训练框架。该框架针对当前自我训练中普遍存在的“数据不平衡”和“过度思考”两大问题，提出了创新解决方案：一方面，采用“验证后退出”策略，在困难样本的错误推理过程中进行中间验证并及时终止，从而高效收集高质量困难样本；另一方面，设计了基于内部多样性的评价指标，用于识别并过滤冗余推理步骤，提升推理效率。

实验表明，该方法能显著增强模型在多个医学问答数据集上的表现，为未来医学智能问诊、临床决策支持等应用提供了更高效、可靠的模型优化路径。此项工作主要完成人为联合实验室钟起煌博士、刘菊华教授、杜博教授，并得到了武汉大学-金山软件医学大模型联合实验室的大力支持。

5.联合实验室博士生宣文杰获国家自然科学基金青年学生基础研究项目（博士研究生）资助

近日，武汉大学-金山软件医学大模型联合实验室再传喜讯。联合实验室博士生宣文杰（指导老师：杜博教授）申报的《空间条件引导的可控图像生成关键技术研究》课题，成功获批2025年度国家自然科学基金青年学生基础研究项目（博士研究生）资助，资助经费30万元。该项目旨在探索图像生成领域的前沿控制技术，其研究成果有望为大模型在医学影像生成与编辑等场景的应用提供新的理论支撑。

值得关注的是，这是杜博教授指导的团队连续第三年在该人才项目中有所斩获。此前，实验室博士生郭昊南、黄文柯、钟起煌、王迪已先后获得2023年及2024年度的项目立项。此次宣文杰同学的再次获批，充分体现了联合实验室在青年拔尖创新人才培养方面取得的持续成效，以及其研究方向的创新性与前沿性。

6.联合实验室博士生何潇入选中国科协青年科技人才培育工程博士生专项计划

联合实验室在人才培养方面捷报频传。实验室博士生何潇（指导老师：杜博教授）凭借其在医学人工智能领域的突出科研潜力，成功入选2025年度中国科协青年科技人才培育工程博士生专项计划。中国科协青年科技人才培育工程旨在整合多方资源，面向国家战略需求和科技前沿，选拔并支持具有发展潜力的优秀青年科技工作者。该专项计划将通过提供研究资助、学术交流与国情考察等多元化支持，助力入选者拓宽视野、深化研究，成长为未来科技创新的中坚力量。何潇同学的入选，不仅是对其个人科研能力的肯定，也彰显了联合实验室在面向国家重大需求培养高水平、创新型青年科技人才方面的实力与贡献。

wszgr · 发表于 4 天前

中国数学三大奖获奖名单出炉

从中国数学会三大奖获奖人就职单位来看，以中国科学院数学研究所为代表的中国科学院，断层领先；北京大学以20人获奖，位居第2；复旦大学以14人获奖，喜获季军。此外，南开大学、中国科学技术大学、华东师范大学、浙江大学、清华大学、北京师范大学、武汉大学、山东大学，均冲进前10。

从非985高校来看，首都师范大学以2人获奖，实现领跑；西北大学、江苏大学、西南财经大学、东北师范大学、江苏师范大学、青海师范大学，均有1人获奖。

首都师范大学数学第五轮学科评估冲进A-，是数学A类中唯二的两所非985高校，另一所是湘潭大学。首都师大数学系现有院士方复全坐镇，牵头组建北京国家应用数学中心，获得国家自然科学二等奖、国家科技进步奖二等奖、国家级教学成果奖二等奖等大奖。

从华罗庚奖来看，抛开中国科学院来讲，北京大学和复旦大学均有4人获奖，中国数学界有句话叫北有北大、南有复旦。四川大学有2人获奖，表现不俗。此外，同济大学、中南大学、西安交通大学等工学院校，也有1人获奖。

从陈省身奖来看，抛开中国科学院来讲，北京大学、复旦大学、中国科学技术大学、南开大学获奖人数均在3人及以上，这4所大学都是我国数学最头部的学校，第五轮学科评估都是A+。此外，华东师范大学、浙江大学、山东大学、中山大学、天津大学都数学强校，也有1人获奖。

从钟家庆奖来看，抛开中国科学院来讲，北京大学、南开大学、华东师范大学、复旦大学、浙江大学、清华大学、北京师范大学、中国科学技术大学、武汉大学，获奖人数都在3人以上。

从境外高校来看，图卢兹第三大学以2人获奖，实现领跑。此外，像法语系院校的法国高等科学研究所、麦吉尔大学、法语鲁汶大学，均有1人获奖，可见法语系院校的数学实力是很强的。

wszgr · 发表于 3 天前

计算机学院弘毅班赴浙江大学开展交流

为深入探索拔尖人才培养路径，加强校际学术交流合作，近日，武汉大学计算机学院组织2024级弘毅班本科生和2024级、2025级研究生代表赴浙江大学开展参访活动。师生一行通过参观前沿成果展厅、探访重点实验室、座谈交流研讨等多种形式，近距离感受了顶尖高校的科研生态与育人理念，为两院拔尖人才培养工作搭建了高效沟通的桥梁。

在紫金港校区月牙楼人工智能展厅，同学们在讲解员的引导下系统了解了浙江大学人工智能学院的发展历程、科研布局与核心成果。从“米奇”类脑计算机、“悟空”类脑系统的技术突破，到四级无人驾驶智慧港口的实际应用，再到智能医疗辅助诊断、农作物生长智能监测等跨界融合成果，一系列前沿技术与应用案例让同学们直观感受到人工智能技术赋能多领域发展的创新价值。

随后，同学们走进计算机辅助设计与图形系统全国重点实验室，沉浸式体验顶尖科研平台的创新实力。讲解员以“将真实世界数字化”为主线，详细介绍了实验室依托数学、计算机、机械等多个A+学科开展交叉研究的特色优势，并重点展示了在几何造型、图形渲染、工业仿真等领域取得的重大技术成果。在互动体验区，同学们亲身体验纯视觉动作捕捉系统和材质扫描系统，深刻体会到实验室“产学研”闭环的强大活力。

最后，弘毅班师生一行与浙江大学图灵班开展了专题交流座谈会。我院党委副书记金娟，实验教学中心常务副主任蔡朝晖教授，浙江大学计算机科学与技术学院副院长董玮教授，杜文亮教授等师生代表围绕拔尖人才培养的核心议题展开深入研讨。会上，双方就“新工科背景下的课程体系改革”“拔尖人才科研孵化机制构建”“跨学科人才培养路径探索”等关键话题分享经验和见解。弘毅班同学踊跃提问，结合自身学业规划与科研困惑与浙大师生进行热烈互动。浙大图灵班在拔尖人才选拔、个性化培养、科研实践赋能等方面的成熟经验为我院提供了宝贵借鉴，我院在教学改革和人才培养中的特色做法同样引发了浙大师生的浓厚兴趣，座谈达到了互学互鉴、共促提升的良好成效。

参访结束后，同学们纷纷表示收获颇丰。2024级弘毅班本科生苏雨硕说：“此次浙大之行，从人工智能展厅的前沿成果到CAD实验室的技术创新，再到与图灵班师生的深度座谈，让我对计算机学科的广度与深度有了全新认知，也深刻感受到我们肩负的技术攻关与报国使命。”2024级弘毅班本科生张羽飞表示：“浙大构建的‘基础研究-产业转化’的完整链条与产学研融合理念为我的学术规划提供了重要启发，我将带着此次收获，脚踏实地钻研专业，努力成长为兼具家国情怀与创新能力的计算机人才。”

此次跨校交流是学院推进拔尖人才培养的重要举措，为弘毅班学子提供了与国内优秀学子对话的平台，助力同学们拓宽视野、明确方向。活动也为两院未来在学术研究、人才培养等方面的深入合作奠定了良好基础。未来，我院将继续秉持开放理念，拓展交流渠道，为培养更多适应国家战略需求的拔尖创新人才而不懈努力。

wszgr · 发表于 3 天前

10家中国车企入围《财富》世界500强，比亚迪力压特斯拉，小米领先沃尔沃

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wszgr · 发表于 3 天前

2026国家电网总分部录用人数排名：交清、华科武大前5，川大天大前10

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wszgr · 发表于 3 天前

国家科技重大专项“基于多维度数据的脓毒症精准分型及分层诊疗新策略研究”正式启动

本站讯 2026年1月9日，国家科技重大专项“基于多维度数据的脓毒症精准分型及分层诊疗新策略研究”项目启动会暨实施方案论证会在湖北武汉召开。该项目是国家传染病防控领域战略性科研任务，由复旦大学中山医院宋振举教授牵头，联合武汉大学、广东省人民医院、浙江大学、武汉协和医院等多家知名医院，及行业领军企业，依托国家传染病防控科技重大专项，旨在以多维数据驱动构建脓毒症精准分型与分层治疗体系，为我国诊疗体系优化提供科学支撑。

武汉大学人民医院程帆院长，东南大学副校长邱海波教授，项目负责人、复旦大学中山医院副院长宋振举教授，浙江大学医学院第二医院张召才教授，中山大学第一医院吴健锋教授，武汉大学人民医院詹丽英教授，武汉大学中南医院彭志勇教授，华中科技大学同济医学院协和医院尚游教授，广东省人民医院邓医宇教授，四川大学华西医院廖雪莲教授，上海市第一人民王瑞兰教授；复旦大学生命科学院姜宁教授；华中科技大学同济医学院协和医院张建成教授等各子课题负责人与相关成员出席启动会。

项目启动会由武汉大学人民医院詹丽英教授主持。她对莅临项目启动会指导的各位专家学者致以诚挚欢迎与衷心感谢，并预祝项目顺利启动、圆满推进。

启动会上，武汉大学人民医院程帆院长致欢迎辞。他表示，重症医学是生命最后防线，脓毒症是重要挑战。作为全国首家红色医院、国家首批三甲医院，武大人民医院“一院三区”综合实力强劲，重症医学科在脓毒症研究领域成果丰硕。医院期待与宋振举教授团队及复旦等协作单位深化合作，以本项目推动脓毒症精准诊疗，助力中国重症医学发展。

东南大学副校长邱海波教授作为特邀专家，发表项目启动致辞。他强调，项目紧扣国家重大战略，以目标为导向，立足基础与临床转化，聚焦脓毒症精准治疗缺口，攻克分型诊疗难题。顶层设计与子课题关联作用至关重要，需明确分工、梳理框架，打造兼具临床价值与战略意义的成果，确保完成验收指标。

在随后的实施方案汇报中，各课题负责人按照会议日程，依次对项目的五个子任务进行了详细拆解。

复旦大学宋振举教授详解了整个项目总体规划及课题一实施路径：立足机制解析，运用单细胞多组学等前沿技术，深度扫描脓毒症患者样本，绘制高分辨率炎症图谱，为临床提供分子机制导航。他强调团队需多思考、强协作，发出中国声音。

广东省人民医院邓医宇教授就脓毒症/脓毒性休克早期识别与分型标志物的筛选进行了详细讲解，旨在研发微型化、高灵敏度的床旁检测Panel，为脓毒症/脓毒性休克早期识别与分型提供快速决策依据。

浙江大学张召才教授主持的课题三聚焦临床实证，探索糖皮质激素、胸腺肽等免疫疗法的最佳免疫分型及CAR-Treg等细胞协同干预疗法的安全性与疗效，同时通过高通量筛选调控巨噬细胞功能的新型小分子候选药物。

武汉大学詹丽英教授领衔的课题四，聚焦脓毒性休克血流动力学难题，以RAAS为分层指标，依据血浆肾素浓度指导血管紧张素II应用，同时基于治疗反应性新靶点分层，探索新型血管活性药物的血流动力学调控潜力。

华中科技大学同济医学院协和医院张建成教授展示项目数智化成果：构建AI赋能的精准诊治智能体HERMES系统，依托Transformer架构神经网络，实时提取高维特征并生成个体化治疗方案。

论证会讨论环节，全体专家围绕技术细节深入探讨。大家强调，要依托多维度数据做实脓毒症精准分型，强化各子课题衔接，确保数据共享、及时沟通。此外，专家们建议以阶段性成果为锚点，提前规划后续延伸研究方向，推动分型诊疗方案向临床转化落地。

随后，中山大学第一医院吴健锋教授带来了一场专题报告。吴教授以 “脓毒症免疫治疗：挑战和展望” 为题，梳理了脓毒症分型从病原学到表型组学的变迁，指出精准治疗是关键，需实现诊断与治疗双层面精准分层，为临床实践提供方向。

最后，项目负责人、复旦大学中山医院宋振举教授作总结。他表示，课题虽有挑战，但凝聚合力必达目标，感谢各方支持为脓毒症精准诊疗注入新动能。项目将力争打造具有国际影响力的脓毒症诊疗“中国方案”，系统提升我国救治水平。

该项目启动既是参与单位科研实力的彰显，也是国家公共卫生领域意志的贯彻，标志着我国脓毒症研究迈入多维数据驱动、精准分型为基、分层诊疗为核的系统性临床研究新阶段。期待项目通过协同创新，构建验证适配我国的精准诊疗新策略，助力提升全国脓毒症救治水平、降低病死率，为薄弱地区提供实用方案，为全球诊疗进步贡献中国力量。

wszgr · 发表于 3 天前

刘经南院士谈时空一体化测绘基准

深入推进数字中国建设，是党的二十届四中全会为未来五年作出的明确部署。数字中国加速前行，离不开坚实的时空底座。

“十四五”期间，自然资源系统整合近7000座基准站资源，建成基于北斗的全国卫星导航定位基准站一张网（以下简称“一张网”），向社会提供国家统一的测绘基准服务。作为新一代国家时空信息基础设施，这是数字中国建设的时空底座。今年1月1日起，《卫星导航定位基准站管理办法》正式实施，也成为我国首部全链条规范基准站管理的部门规章。

国家统一的测绘基准有什么重要作用？新一代测绘基准有什么特点？“十五五”期间，基准站如何更好地服务数字中国建设？围绕这些问题，记者近日采访了中国工程院院士、大地测量与卫星导航专家刘经南。

时空一体的测绘基准应运而生

记者：《卫星导航定位基准站管理办法》提到，省级以上自然资源主管部门“提供国家统一的测绘基准服务”，“提供其他社会服务应当以国家统一的测绘基准服务为起算依据，并及时更新”。国家统一的测绘基准有什么重要作用？

刘经南：国家测绘基准是一个国家主权的重要体现，世界上每个国家都有自己的测绘基准，国界线、地图都通过测绘基准来确定，国际法规认同它们共同彰显国家主权和国家疆域。

国家统一测绘基准的重要性我认为可以这样来理解：经典测绘空间基准是所有空间位置的定位原点和起算依据，包括大地基准、高程基准、海洋深度基准、重力基准等。由于固体地球存在长期变化和不确定性的局部偶发异动也会影响测绘空间基准的稳定性和精确性，当今国际上地球科学界和天文界正在形成共识，即时间基准和服务也应纳入测绘基准中作为一个不可或缺的分量，来确保空间基准和时间基准的一致性或者说是精准的同步性。而包括北斗在内的全球卫星导航系统（GNSS）和一些空间大地测量技术已在很高精度的基础上保证了这一共识的实现。空间和时间融合一体的时空基准就应运而生。

我国现行的大地基准是2008年7月1日全面启用的2000国家大地坐标系（CGCS2000）。国家统一的测绘基准和测绘系统，整合各类空间关联数据，是构建国土空间底板的基础，是建设国土空间基础信息平台的基准基底，是自然资源管理和国土空间规划“一张图”的底层框架。

时空一体的测绘基准，服务于国家经济建设和国防建设，并在国家核心利益安全和国际事务中发挥重要作用，是维护总体国家安全观的战略性基础保障。

记者：测绘基准为什么需要维持更新？

刘经南：《中华人民共和国测绘法》明确“国家设立和采用统一的测绘基准和测绘系统”，就是要保障全国测绘基准的法定权威性和全国一致性。然而，CGCS2000建立已超过20年，面对科学技术快速发展和经济建设和国防安全新需求、新应用的不断涌现，目前存在以下问题：

一是坐标系静态。CGCS2000固定时间参考历元为2000.0，经历20余年的板块运动和地壳变化，其中的基准站坐标三个分量变化最大超过1米，一般也有0.3～0.6米，而且由于我国面积大、地质构造复杂，各地变化呈非均匀性较为显著。而测绘成果仍然采用2000.0历元成果作为起算，与现实的匹配度不足。

二是坐标框架与国际相比存在代差。国际上最新的坐标框架是ITRF2020框架，但CGCS2000仍采用ITRF97框架，之间的系统代差使整体精度和严密度已明显落后。

三是上述原因造成位置服务一致性不足，即采用CGCS2000框架的坐标成果与当下瞬时历元结果存在较大差异。虽然这些差异在一定程度上可修正，但由于各地的差异不一致，修正起来技术上更复杂，难以满足卫星导航位置服务需求，特别是跨省、跨国界的长、大精密工程的厘米级、毫米级的精度需求。

因此，国家空间基准相隔一定时间后，都需要更新。

当今，我国综合时空体系的建设蓬勃发展，北斗三号全球组网完成，全国卫星导航定位基准站网络显著拓展，为构建新一代坐标框架提供了丰富的国产数据资源。自主研发的高精度数据处理软件（BPE、GSTAR和PANDA等）已获得国际认可，为数据解算提供了可靠的软件基础。正在筹建的第四代北斗时空信息基础设施也迫切需要自主可控、更加精准的国家框架作为检校基础。同时，低空经济、智能驾驶、空天信息等新兴产业和天气预报、地震地质灾害预测等应用也需要精准、动态的国家级毫米级空间基准。

因此，为了解决CGCS2000的坐标框架存在的问题，以满足下一代北斗以及新兴产业和科学研究等对高精度动态国家坐标框架的需求，是时候采用自主研发软件处理国产数据，更新国家坐标框架，让CGCS2000更好地支撑我国未来的综合时空体系建设。

构建动态和自主的新一代坐标框架

记者：新一代坐标框架有什么特点？

刘经南：一是基础设施的技术升级。曾经的CGCS2000受限于当时的条件，是基于全国30个基准站、64个全球基准站和2523个GPS卫星大地控制点数据构建的。其中，大地测量控制点为静态成果，不支持速度场的解算，导致CGCS2000仍为静态坐标框架。如今，得益于我国卫星导航定位基础设施的显著升级，本次更新CGCS2000的数据将得到根本性改善，即不再采用静态大地控制点数据，而是采用全国卫星导航定位基准站一张网遍布全国、连续运行、动态维持的3000余座北斗/GNSS卫星导航定位基准站长期秒级历元观测数据。

长时序高时间分辨率的基准站数据，不仅为获取高精度点位坐标奠定了基础，还蕴含丰富的板块运动和地壳形变信息，也为得到与板块内块体运动高质量速度场有关的成果创造了条件。上述实时北斗/GNSS基准站观测数据也为今后区域和广域所需要的纳秒级精度时间延迟和时间同步服务提供了数据和技术基础。

二是数据完全自主和实时动态。随着北斗三号全球组网完成，精准、可靠的北斗卫星观测数据将是构建新一代坐标框架的核心。本次将采用北斗与其他GNSS观测技术相结合，共同构建以北斗时空基准为依据和以日变化为基础的新一代CGCS2000的动态坐标框架。

三是软件自主。国产自研高精度数据处理软件发展迅猛，在基线解算、大网平差、多技术联合处理等核心功能上取得显著突破。

四是框架先进。新一代坐标框架采用以北斗数据为核心的多种大地测量数据（GNSS、VLBI和SLR等），构建对标国际最新ITRF2020框架的新一代CGCS2000，并将框架参考历元定在2025.0，提供毫米级的参考历元坐标与站速度，全面实现时空系统自主可控。

“一张网”为北斗规模应用提供全面支撑

记者：“一张网”建设如何推动北斗应用？

刘经南：近两年，全国卫星导航定位基准站一张网建成并逐步推广应用，形成了较为完善的北斗地面基础设施和覆盖全国的空间基准服务能力，促进了北斗与多领域融合应用及其相应产业生态建设，为北斗规模应用提供全面支撑。

“一张网”目前已形成由国家、省级和部分行业北斗基准站协同组成的近7000座规模北斗地面基础设施。“一张网”并非简单地数量叠加，而是通过北斗地面资源整合和空间布局优化，实现了全国基准统一、规范标准一致、权威可靠、无缝衔接的一体化北斗时空基准实时高精度服务。

“一张网”显著提升了北斗定位服务的可用性、可靠性和智能化程度。“一张网”采用国家、省、行业多级站网协同、多站智能联动模式，大幅提升了北斗定位服务的实时性、稳定性、连续性以及产品的多样性，可为各类用户提供高品质空间位置和今后按需提供的高精度时间同步服务体验。

此外，“一张网”进一步通过“北斗+”赋能多种行业与多种场景来构建具有时空智能的融合新型基础设施服务新模式。目前，“一张网”已经为自然资源、防灾减灾、智慧城市、智慧农业、智能交通等提供了各类北斗时空信息数据和产品服务，成为驱动各行各业数字化转型的基础数据要素，并融合进相关的行业基础设施，如“北斗+5G”的车联网和移动通信网络中，逐步催生多场景“北斗+”融合应用生态。

打造统一地面时空底座，赋能数字中国建设

记者：“十五五”期间，基准站作为时空信息基础设施，如何更好地服务数字中国建设？

刘经南：全国卫星导航定位基准站一张网，作为新一代国家时空信息基础设施，是数字中国建设的统一地面时空底座。它通过提供全覆盖、高精度、实时动态的时空基准的数字和信息服务，全面赋能数字中国建设，更好地为国家实现现代化、经济社会健康快速发展以及人民有获得感而服务，更好地推动北斗的规模化应用。我认为，主要体现在以下三个方面：

一要认识到北斗高精度时空位置基础设施公众服务，本身就属服务业态，既有公益服务又属第三产业。为此，首先依照服务模式，需理清公益、保值和增值三类服务模式的政策和标准；然后面向时代需求，梳理政策法规、加强与行业区域协同、确保数据既权属安全又开放共享；同时利用“一张网”高精度北斗时空位置服务，与卫星导航、遥感、通信三大空天信息技术以及AI等技术融合。紧抓“十五五”战略机遇期，拓展服务新模式、新领域，支持各行各业新质生产力萌发和国家经济社会高质量发展。例如，在低空经济、海洋经济、智能网联汽车、物联网等数字经济新质生产力的新业态中；在城市规划、建设、运行、维护、管理全过程中；在重大工程建设与维护、公共安全、智慧农业等方面都能大幅度推动北斗的规模应用，并提升数字治理效能和社会民生服务数字化水平。

二要跟进科技创新步履。这是保持“一张网”服务质量不断提升的核心动力。因此，在“一张网”的服务和维护过程中，技术更新迭代是不能停步的。如随着国家综合时空体系北斗四代的建成，北斗全球星基增强和低轨卫星全球增强服务，将提前到2030年前后就可能提供服务。“一张网”采用的地基增强技术如何与上述星基增强技术协同互补，实现精确性、可用性、可靠性、便捷性等方面的优势红利，就是提升“一张网”位置服务质量和能力的新机遇。同时，如何提供有温度的时空数据服务让用户体验更好，就要贴近用户需求，提供智能按需的自适应服务，这就要有与区块链、AI技术的结合，为行业用户构建相应的行业智能体开展垂直领域贴心服务。这样才能够促进时空数据融合与价值释放，打破自然资源、交通、住建、应急管理等不同部门间的“数据孤岛”，使得跨领域、跨层级的数据既能够在同一张时空底图上叠加、分析和挖掘，又能满足行业用户需求，保障行业数据自主运行又有共享数据融合的性能提升，拓展数字中国数字化资源服务广度和深度。

三要打造创新人才队伍。显然，实现上述两点更优质高效的“一张网”服务，需要建设一支高素质，具有应对跨学科、跨领域、跨行业问题能力的创新人才队伍。这也需要我们绵绵用力、久久为功。

wszgr · 发表于 3 天前

中南医院与天门一医共建技术协作及专科联盟

1月22日，武汉大学中南医院与天门市第一人民医院（以下简称“天门一医”）技术协作医院暨专科联盟签约授牌仪式在天门一医主院区举行。天门市卫生健康委党组成员、公卫总师易侃，中南医院副院长潘振宇、梁辰，天门一医党委书记严想元、院长魏辉等领导及两院骨干、职能部门代表出席，共同见证这一深化区域医疗合作的重要时刻。

仪式上，严想元首先致欢迎辞。他高度评价中南医院作为我省医疗行业标杆的卓越成就，并表示此次签约恰逢其时，将有力推动学科建设与技术提升，让天门百姓在家门口就能享受省级优质医疗服务。

梁辰在致辞中指出，天门一医近年来发展迅速，拥有国家级医学中心10个，省级临床重点专科37个，综合实力位居全国县域第八，此次合作是“强强联手”。面对未来医疗卫生领域的共同挑战，梁辰副院长表示，相信通过双方的紧密协作，必将能有效应对压力、开创新局。他希望中南医院专家团队以此为契机，将精湛的医疗技术输送至基层，同时输出先进的医院管理经验，切实为天门百姓筑牢健康屏障。

易侃代表市卫健委致辞。他指出，天门一医作为国家三级甲等医院、国家级住院医师规范化培训基地，综合实力位居全国县级医院前列。此次与中南医院签约合作，是落实国家医改政策、推动优质医疗资源扩容下沉和区域均衡布局的生动实践，对快速提升区域医疗服务能力、加速医学人才培养、推动“健康天门”建设具有重大意义。

随后，仪式核心环节依次展开。在“技术协作医院”签约环节，梁辰与魏辉共同签署协议，并与易侃、潘振宇、严想元、陶治鹤等领导一道共同为“技术协作医院”揭牌，标志着两院进入深度协作新阶段。

在“潘振宇教授团队工作室”授牌仪式上，潘振宇与天门一医骨科主任白笋蓬共同揭牌，团队将为天门一医骨科提供技术指导与学科建设支持。

此外，两院在创伤与显微骨科、心血管外科、结直肠肛门外科、皮肤科、妇瘤科、肾内科、重症医学科等专科领域组建联盟并授牌，标志着两院在技术协作、学科建设、人才培养等方面合作的正式建立，为持续提升区域医疗服务能力、守护人民群众生命健康提供了坚实保障。

仪式过后，两院专科联盟专家代表深入手术室、病房展开了业务交流，不仅促进了两院在临床实践中的技术互鉴，更标志着合作走向实质融合，为提升医院整体诊疗水平、强化学科联动奠定基础。

此次合作不仅是中南医院与天门一医落实国家分级诊疗政策、响应湖北省“强县工程”部署的重要举措，更是推动优质医疗资源有序下沉、促进区域医疗均衡发展的具体实践。通过深化技术协作与专科联盟建设，两院将着力提升基层医疗服务能力，切实缓解群众“看病难、看病贵”问题，为守护天门百姓健康、构建优质高效的医疗卫生服务体系提供持续动力。

wszgr · 发表于 3 天前

让北斗卫星成为“智能监测员”，九三学社提案入选湖北省政协2025年度好提案

近日，湖北省政协公布十三届三次会议以来好提案名单，九三学社湖北省委会《关于加强北斗+卫星遥感技术布局，提升我省基础设施安全监测与灾害预警能力的建议》等40件提案入选。

“‘北斗+卫星遥感’的融合，不仅将提升我国在基础设施安全监测等相关领域的综合能力，也能为推动数字经济、智慧城市的发展提供强有力的技术支撑。”提案执笔人、九三学社社员、武汉大学教授李陶说。

为做好提案建言，九三学社湖北省委会组建调研组，到省内多家相关企业，深入了解企业的实际需求和湖北省相关产业现状。

“用通俗的话来说，我们提案的关键是让北斗卫星成为‘智能监测员’。”李陶教授解释，湖北省有众多大型基础设施，对于这些基础设施的安全监测，传统上依赖人工测绘或传感器技术，存在监测效率低、成本高等问题。“而通过北斗+卫星遥感技术布局，能实现自动化、无接触监测，大幅提升安全性与效率。”

除大型工程监测外，该技术还具备广泛的民生应用潜力。李陶教授举例，2024年年初，华东区域因大范围冻雨造成树木倒伏、大桥悬索覆冰等问题，存在安全隐患。未来，通过完善北斗+卫星遥感技术布局，有望实时监测输电导线覆冰厚度、桥梁结构安全等情况，为灾害预警和应急处置提供支撑。

因此，李陶教授在提案中建议，加快构建“北斗+大数据”在基础设施安全监测领域的技术规范体系；加快提升“北斗+SAR卫星遥感”在重大基础设施安全监测领域的信息化水平等。

据了解，该提案所提建议已被有关部门采纳，相关应用示范正加速构建。

wszgr · 发表于前天 07:19

中科大中法数学班与武大中法数学班座谈交流

1 月 17 日上午，中国科学技术大学中法数学英才班指导组莅临武汉大学与武汉大学中法数学拔尖班（以下简称“武大中法班”）师生进行座谈交流。南开大学麻小南教授、中科大数学科学学院中法班负责人麻希南教授、中科大数学科学学院徐月老师、法国南布列塔尼大学刘全升教授、武大数学与统计学院院院长范辉军教授等出席座谈会。武大中法班教师廖灵敏教授主持了座谈会，会议围绕人才培养、教学优化等核心议题展开深入研讨。

会上，麻小南和麻希南全面解读了中科大中法班的课程框架，分享了中科大中法班四届以来 78 名学生成功留法、15 人考入巴黎综合理工等亮眼成果。在学生交流环节，武大中法班的学生们就课程安排、专业方向选择、留学资格等问题踊跃提问，两位麻教授逐一细致解答，详细阐释了数学学*的核心要求、赴法留学指引和考试报名关键时间节点，鼓励学生明确目标、提前规划，以积极心态攻克数学学*难点。

在教师交流环节，各方围绕课程优化、教学资源共享、师资补充、学生生活保障等议题展开深入讨论。会议基本明确了武大中法班教学下一步将重点推进的事项，以进一步保障教学质量与学生发展。

此次座谈会搭建了校际合作与师生沟通的重要平台，为武大中法班优化培养模式、提升教学质量指明了方向，将有力推动中法教育合作走深走实，助力武大中法班的学生成长成才。

wszgr · 发表于前天 11:52

中国地理学会（华中地区）2026年度学术年会在武汉大学举办

1月24日，中国地理学会（华中地区）2026年度学术年会在武汉大学召开。副校长何莲、中国地理学会副理事长兼秘书长孙福宝、中国地理学会副理事长兼华中代表处主任沈焕锋等出席会议。本次年会以“数智时代区域可持续发展”为主题，汇聚了全国25个省、市高校和科研院所的专家学者、师生代表300余人，共同探讨人工智能与大数据驱动下，地理学服务国家重大战略的新使命与新路径。

副校长何莲出席开幕式并致辞。她对与会嘉宾表示热烈欢迎，并介绍了武汉大学在地理学、资源环境等领域的学科优势与发展成就。她指出，地理学作为研究人地关系的核心学科，在理解空间格局、过程机制与区域响应等方面具有不可替代的作用。她希望与会嘉宾以此次年会为契机，深入交流、凝聚共识，共同推动地理学在数智时代实现高质量创新发展。

中国地理学会副理事长兼秘书长、中国科学院地理科学与资源研究所所长孙福宝在致辞中强调，面对人工智能时代的深刻变革，地理学亟需主动拥抱新一代信息技术，推动学科研究范式、方法体系与应用模式的系统性、深层次革新。他肯定了华中地区地理学界在服务长江经济带、“中部崛起”等国家战略中取得的丰硕成果，并期待本次年会能够为破解区域可持续发展面临的复杂难题开辟新思路、拓展新路径。

开幕式由武汉大学资源与环境科学学院院长、中国地理学会副理事长沈焕锋教授主持。

大会主旨报告环节，国际欧亚科学院院士林珲、发展中国家科学院院士刘彦随、中国科学院亚热带农业生态研究所研究员王克林、中国地质大学（武汉）教授王伦澈、华中师范大学教授陈实、武汉大学教授焦利民等六位学者，分别围绕现代地理科学融合、喀斯特生态恢复、遥感与生态网络优化、地理数字教材设计、地理复杂系统方法论等前沿议题作精彩分享，为学科未来发展提供方向指引与实践参考。

24日下午，21个平行分论坛在信息学部第一教学楼同步举行。议题涵盖流域人地系统科学、资源环境智能感知、地理大数据与时空智能、智慧城市与国土空间规划、健康地理、行为地理、地理教育与课程思政等多个领域。与会专家学者聚焦人工智能赋能下的区域资源环境监测、决策支持系统构建、城乡融合发展等关键问题，展开了深入研讨与思想碰撞，为地理学科教学实践、科学研究、人才培养提供多元参考。

本次年会的成功举办，不仅为地理学界搭建了高水平的学术交流平台，更凝聚了学界共识，彰显了武汉大学地理学科在服务国家重大需求和推动学科前沿发展中的责任与担当。

wszgr · 发表于前天 17:08

2025中国医院nature论文指数排名

肯攀登 · 发表于前天 17:40

武汉大学医学什么时候能稳居全国前十？

wszgr · 发表于前天 19:03

肯攀登发表于 2026-1-26 17:40
, q: w7 @) Y+ p; W4 W武汉大学医学什么时候能稳居全国前十？

通过一代人的努力，大约25-30年，争取接近前10；再通过一代人的努力，同样25-30年，争取进入前10。如果有这个成绩，应该可以满意。

wszgr · 发表于前天 20:53

马佳义教授课题组论文荣获2025年度IEEE信号处理学会最佳论文奖

近日，马佳义教授课题组在IEEE Transactions on Image Processing（影响因子13.7、SCI一区TOP、CCF A类）上发表的论文荣获2025年度IEEE信号处理学会最佳论文奖（2025 IEEE SPS Best Paper Award），论文题目为“DDcGAN: A Dual-discriminator Conditional Generative Adversarial Network for Multi-resolution Image Fusion”。该论文于2020年3月发表，据谷歌学术统计该文目前已被同行引用1300余次，包括多位中外院士和IEEE会士。

IEEE信号处理学会是IEEE下属的权威学术组织，其设立的最佳论文奖是信号处理领域最具影响力的国际奖项之一。该奖项不接受个人提名，而是由学会下属12个领域的技术委员会，依据论文质量、原创性及影响力，从过去六年内发表于学会相关期刊的优秀论文中遴选产生。

论文研究成果创新性地构建了基于双判别器生成对抗网络的多分辨率多源图像融合模型，通过生成式概率建模，对多源、多分辨率差异化信息进行概率表征与融合优化，突破了互补信息难定义、异构信息难兼容的客观瓶颈；并构建了跨分辨率的融合网络与协同约束机制，打破了多分辨率信息间的表征壁垒，实现了跨尺度信息的深度融合与协同增强，为多模态视觉感知与辅助诊断提供了稳健的解决方案。

论文原文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9031751

该奖项官方公告页面：https://signalprocessingsociety. ... nt/award-recipients

League · 发表于前天 21:48

王行环：功成不必在我，功成必定有我

wszgr · 发表于昨天 07:10

武大校友参与全球量子力学重大发现，首次突破“轻暗物质”探测瓶颈

一项尘封了87年的量子力学预言，被中国科学家率先解锁。1月15日，国际顶级学术期刊《自然》刊发重磅成果：以中国科学院大学为首，联合广西大学、华中师范大学等单位组成的团队，首次在实验中直接观测到米格达尔效应，为突破轻暗物质探测的阈值瓶颈，迈出关键一步。1月24日，该项目牵头负责人之一、宜昌籍中国科学院大学教授刘倩接受湖北日报全媒记者采访。

“暗物质占宇宙物质总量的85%，是21世纪物理学的重大未解之谜。”刘倩介绍，搞懂它，就等于拿到了解开宇宙起源、星系演化等终极谜题的钥匙，米格达尔效应就是解决这道世界级难题的“钥匙”。

什么是米格达尔效应？刘倩比喻，一个人拿着手机走路，被猛地一撞，人没飞出去，手机却甩了出去，“这就是暗物质在起作用。在宇宙微观世界，当中子、暗物质粒子这类中性粒子撞上原子核时，质量大的原子核只会轻微晃一晃，却能通过电场变化，把核外的电子踹出原子。”

1939年，苏联物理学家阿尔卡季・米格达尔首次提出米格达尔效应。此后几十年间，全球顶尖实验室轮番攻关，试图寻找中性粒子碰撞过程中的米格达尔效应，始终没能直接证实。进入21世纪，科学家们意识到，米格达尔效应能把原本微弱到难以捕捉的核反冲信号，转化成可观测的电子信号，堪称轻暗物质探测的“超级放大器”。

“米格达尔”效应观测科研团队部分成员。（第一排右三为刘倩，第二排左一为左杰，受访者供图）

如今，刘倩和同伴们靠自主创新的硬核技术解锁这把“钥匙”。刘倩介绍，团队自主研发了一个超灵敏的“精密照相机”，能精准捕捉电子信号的细微变化，再从81万张照片的海量实验数据里“大海捞针”，最终锁定6个高度可信的候选事例。

宜昌夷陵中学2021级毕业学子、中国科学院大学硕士研究生左杰，也见证了这一观测的诞生。他参与对81万张探测图片的数据标记，原本两天的任务，一个通宵完成了。左杰感叹：“对未知世界的探索激励着大家，全然忘却时间。”

1998年，刘倩从枝江一中毕业，考入武汉大学，后保送到中国科学院高能物理研究所攻读博士学位，随后赴美国夏威夷大学从事博士后研究。2011年，刘倩回国，到中国科学院大学任教。多年来，刘倩和同事们不断探索未知世界，尤其是一直“隐身”的暗物质。

“我们还将与暗物质探测实验团队合作，将此次实验结果融入下一代探测器的研发中。”刘倩说：“国家的基础科学在不断进步，相信离解开宇宙起源、星系演化的终极谜题，中国人又近了一步。”

wszgr · 发表于昨天 11:42

马佳义教授受邀担任一区TOP期刊Information Fusion主编

近期，马佳义教授受Elsevier旗下Information Fusion期刊邀请，担任该刊共同主编（Editor-in-Chief），任期从2026年1月开始。

Information Fusion创刊于2000年，是一本致力于多传感器、多源信息融合的国际权威期刊。该刊是SCI一区TOP期刊，最新CiteScore为24.1，在“计算机科学：信息系统”领域的474本期刊中排名第7；最新JIF影响因子为15.5，在“计算机科学：人工智能”领域的204本期刊中排名第5。

期刊网址：https://www.sciencedirect.com/journal/information-fusion

马佳义教授简介：入选国家高层次青年人才计划；以第一/通讯作者发表Cell、IEEE TPAMI、IJCV等SCI一区TOP/CCF A类论文200余篇，其中ESI高被引/热点论文50余篇，获IEEE SPS最佳论文奖、钱学森论文奖、Information Fusion最佳论文奖，谷歌学术引用4.6万次，H指数97；入选多个高被引科学家榜单，在ScholarGPS全球前0.05%顶尖科学家“近五年榜”总榜中，排名全球第51位；曾以第一完成人获湖北省自然科学一等奖，吴文俊人工智能优秀青年奖；担任Information Fusion、IEEE Transactions on Image Processing、IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica等十余个高水平期刊编委。

wszgr · 发表于昨天 16:43

内地高校工科排名TOP50

工科作为当下最热门的一个学科大类，最近这几年发展的势头可以用迅猛来形容！伴随着工科相关行业的不断升温，很多工科类的院校也在这波热潮当中吃到了红利，在各省市的高考录取均分排名当中，可以说是逐年上涨！那么就工科的13个热门专业来说，内地高校工科排名的TOP50格局又是怎样的呢？

首先，这13大工科专业分别是材料科学与工程、电力电子工程、化学工程、机器人科学与工程、机械工程、计算机科学与工程，控制科学与工程、纳米科学与技术、能源科学与工程、人工智能、生物医学工程和通信工程。不同的高校由于开设这些专业的时间不同，再加上前期投入的人力与物力的不同，所以各大高校还是有其比较精通的一些专业，但是综合这13大专业来看，各大工科强校的实力又是怎样的呢？

从图中我们看到，排在榜首的还是我们的清华大学！清华不仅仅是我国工科的杰出代表院校，更是我国最引以为豪的高校。其在这13个工科专业当中，在内地高校当中，平均的位次在5.1左右，也就是说基本上清华大学的工科专业，无论是哪一个，在内地高校当中都能够跻身全国前五的水准！所以哪怕是被清华调剂的同学，也是十分值得闭眼去清华就读的，因为那里不仅仅有全中国最好的高等教育资源，更有汇集全国之力的工科专业！

紧随清华大学之后的则是另外两所华五的工科强校上海交通大学和浙江大学，相对于清华大学在这13个工科专业当中获得了6个全国第一，上交大和浙大这两所综合排在第二和第三的高校，一共只收获了1个全国第一专业，但这并不代表这两所高校的工科实力不强！我们看到这两所高校不仅仅拥有全部13个工科热门专业，其所有的专业排名都是在国内位列前20位的！要知道这点哪怕是清华大学都没有做到，可见这样大而全的工科专业门类确实是需要高校不断修炼才获得的！

在前三强的工科高校之后，我们发现其余高校出现了一个很明显的排名断档的情况！排在第四位的是哈尔滨工业大学，但是其13大工科专业的平均名次已经是全国25名左右了，可见在部分专业上，除了前三甲的高校之外，其余的高校还是有一定“瘸腿”的现象！且在工科领域，北京大学甚至都未能跻身全国前五！其这13大专业的平均位次在30位左右，排在了上述四所高校以及华中科技大学之后，所以北京大学为何短期内还是难以撼动清华大学的地位？主要还是因为北大的工科实力还是有所欠缺！

排名6-10位的高校分别是西安交通大学、中国科学技术大学、北京航空航天大学和东南大学。这些高校的13大专业在内地高校的平均排位大概在40名左右，当然这其中不乏位列全国第一的专业，但是部分专业还存在着空白，所以未来这些工科强校在学科专业上的发展，还是有很长的路要走！

茶马古道 · 发表于昨天 17:00

wszgr 发表于 2026-1-27 16:43/ I; T3 U% P6 `: c1 v
内地高校工科排名TOP50

如果加上热门的测绘工程和遥感工程，武大可以排进前十

wszgr · 发表于昨天 18:49

茶马古道发表于 2026-1-27 17:005 T5 C: a: R8 O+ H5 v) \) K
如果加上热门的测绘工程和遥感工程，武大可以排进前十

即使加上遥感测绘，武大工科也进不了前10，因为前10没有一个吃素的。

未来的武大工科经过一代人的努力，大约25-30年，如果能够紧跟在前10工科大学之后，就算很成功。

肯攀登 · 发表于昨天 19:52

南京大学工科都排在武大前面？刷新认知

isurf · 发表于昨天 19:54

wszgr 发表于 2026-1-27 18:49. D) P7 { u) i7 N& C" W" G
即使加上遥感测绘，武大工科也进不了前10，因为前10没有一个吃素的。
' @# D, s2 x* ^2 n* m& y. O' R- [% V
1 {: T* ~% W |. a1 r/ d+ J2 M未来的武大工科经过一代人的努力， ...

关键看这几个学科：计算机、电气、机械、电信，
这几个中，有两个进入前十，武大工科就能说进入前十

wszgr · 发表于昨天 20:21

本帖最后由 wszgr 于 2026-1-27 20:24 编辑

肯攀登发表于 2026-1-27 19:52
' m3 S" t( N3 X7 _( ?1 g7 C南京大学工科都排在武大前面？刷新认知

南京大学的计算机和人工智能都是顶流。苏州校区搞起来之后，南大有19个工科学院，武大只有14个。

此外，南大的软工是A，电科也是A，集成电路非常强。

wszgr · 发表于昨天 21:25

小米多项AI创新成果入选国际顶级会议ICASSP 2026

IT之家 1 月 22 日消息，小米创办人、董事长兼 CEO 雷军今日宣布，小米多项 AI 创新成果入选国际顶级会议 ICASSP 2026，包括音频理解、音乐生成评估、通用音频 - 文本预训练、视频到音频合成等多个 AI 领域的技术研究成果。

IT之家注：ICASSP 是全球音频领域最具权威性与影响力之一的国际顶级学术会议，第一次会议于 1976 年在美国的费城举办，至今已有近 50 年的历史。ICASSP 2026 将于今年 5 月在西班牙巴塞罗那举办。

小米本次入选国际顶级会议 ICASSP 2026 的 AI 创新成果如下：

《ACAVCAPS: ENABLING LARGE-SCALE TRAINING FOR FINE-GRAINED AND DIVERSE AUDIO UNDERSTANDING》

论文作者：牛亚东、王天资、Heinrich Dinkel、孙兴伟、周嘉豪、李罡、刘继忠、张俊博、栾剑

在音频理解领域，高质量数据集一直是提升模型性能的关键瓶颈。当前主流数据集普遍面临“规模大但描述简略”或“描述详尽但规模受限”的局限性。为缓解这一矛盾，我们推出了 ACAVCaps。

该数据集通过创新的自动化管线，从多维度、多视角对音频内容进行精细化刻画，旨在突破现有数据集在规模与描述粒度上难以兼得的瓶颈。

ACAVCaps 构建了一套多级自动化标注框架。该管线利用多个专家模型并行提取原始音频中的声音事件、音乐特征、说话人属性及语音内容等关键元数据。随后，引入大语言模型（LLM）并采用思维链（Chain-of-Thought, CoT）推理策略，将碎片化的结构化信息进行逻辑整合。

这种方法实现了从整体感知、语音细节、音乐元素到特定声音事件的全方位描述，使标注文本从单一的孤立标签进化为具备逻辑层次和上下文信息的自然语言。

ACAVCaps 包含约 470 万条音频-文本对，推动音频 AI 从简单的“特征识别”向深度的“语义理解”发展。ACAVCaps 数据集近期将全面开源。

《FEDERATED JOINT LEARNING FOR DOMAIN AND CLASS GENERALIZATION》

* 表示共同第一作者

论文作者：许浩然 *、李佳泽 *、鞠建忠、罗振波

联邦学*中的域泛化和类别泛化一直是视觉语言模型（如 CLIP）高效微调面临的核心挑战。传统方法通常单独处理未见的类别或未见的域，例如通过提示调优技术优化类别泛化或域泛化，但往往因决策边界混淆、计算资源限制等问题，导致在测试数据同时包含未见类别和未见域的复杂场景下性能受限。

为此，我们提出了一种新颖方法 FedDCG（Federated Joint Learning for Domain and Class Generalization），通过域分组策略和类特定协作训练机制，首次在联邦学*设置下联合解决类别和域泛化问题，显著提升了模型在未知环境中的准确性与鲁棒性。

FedDCG 框架首先采用域分组策略，将客户端数据按域划分，并在每个域组内训练独立的类别泛化网络，以避免类别和领域决策边界之间的混淆。

具体来说，方法包含三大核心机制：在训练阶段，通过类特定域分组协作训练交替优化类别泛化和域解耦知识；在推理阶段，则基于领域相似性进行引导聚合，整合全局和域特定知识。其中，类别泛化网络利用交叉注意力机制学*任务相关的提示向量，而域解耦训练则通过全局提示和域提示分离通用与特定知识，增强泛化能力。

在 Office-Home 和 MiniDomainNet 等数据集上的大量实验表明，FedDCG 在 ImageNet-R 和 ImageNet-A 等零样本评估基准上均优于当前最先进的基线方法（如 FedTPG 和 DiPrompT）。例如，在 Office-Home 数据集上训练、ImageNet-R 测试时，FedDCG 的平均准确率达到 70.30%，比次优方法 DiPrompT 高出近 3%；在低采样率（50%）设置下，FedDCG 仍保持领先，证明了其在数据稀缺场景下的有效性。

FedDCG 不仅推动了联邦学*在复杂泛化任务中的前沿，还为实际应用如跨域图像分类和隐私保护下的模型部署提供了可行路径。该方法的高鲁棒性和效率使其适用于移动端智能处理等资源受限场景。

《FUSEMOS: PERCEPTUAL EVALUATION OF TEXT-TO-MUSIC GENERATION WITH DUAL-ENCODER FUSION AND RANKING-AWARE COMPOSITE LOSS》

论文作者：杨静、王皓宇、潘宁宁、王昭、杨剑轩、黄公平

生成音乐的感知评估对于文本到音乐（TTM）生成系统的发展至关重要。现有自动音乐感知评估方法主要依赖单一音频编码器提取音频特征，以预测人类标注的平均意见分数（MOS）。然而，单一编码器在捕捉音乐中复杂结构与细粒度特征方面能力有限。

为解决这一问题，本文提出 FUSEMOS，一个融合 CLAP 与 MERT 两大预训练模型的双编码器架构，通过优势互补实现更精准、更贴近人类听觉感知的评估。

CLAP 强化音频与文本的语义对齐能力，捕捉“文意匹配”；MERT 则基于大规模音乐数据自监督训练，有效建模旋律、节奏、和声等内在音乐结构特征；采用晚期融合策略，保留各模态独立表征能力，通过专用映射网络在得分层进行融合，避免早期特征干扰，充分挖掘双路径的互补性；同时，引入排名感知复合损失函数，结合截断回归损失与对比排序损失，不仅提升预测精度，更显著增强模型对人类偏好相对顺序的理解能力，有效缓解传统回归损失对绝对评分偏差的敏感性。

在 MusicEval 基准上的实验结果表明，FUSEMOS 在均方误差（MSE）和排序相关性（如 Spearman 相关系数）等关键指标上均显著优于现有方法，验证了其在音乐感知评估中的有效性。

《GLAP: GENERAL CONTRASTIVE AUDIO-TEXT PRETRAINING ACROSS DOMAINS AND LANGUAGES》

论文作者：Heinrich Dinkel、闫志勇、王天资、王永庆、孙兴伟、牛亚东，刘继忠、李罡、张俊博、栾剑

GLAP 实现了跨音频领域（语音 / 音乐 / 环境音）与跨语言的音频-文本对齐，能支持 RAG 形式的音频搜索。它首次通过单一框架同时优化语音、音乐及声音事件的检索与分类性能，解决了传统 CLAP 模型领域割裂的问题。在 LibriSpeech（英文）和 AISHELL-2（中文）语音检索上达到约 94% 与 99% 的 recall@1，同时在 AudioCaps 等声音检索基准保持 SOTA 竞争力。

GLAP 具备多语言泛化能力，无需目标语种微调，即可在 50 种语言的关键词识别（KWS）中展现 Zero-shot 能力。

GLAP 作为预训练模型，可直接赋能小米“人车家全生态”中需跨模态理解的场景，如：复杂声学场景下的鲁棒语音交互、车载多模指令理解、家居异常声音监测、以及音乐 / 音频内容的跨语言检索与生成。该模型将显著降低下游产品线（手机、音箱、汽车、可穿戴设备）的音频 AI 研发门槛，实现技术栈统一与效果提升。

《MEANFLOW-ACCELERATED MULTIMODAL VIDEO-TO-AUDIO SYNTHESIS VIA ONE-STEP GENERATION》

论文作者：杨晓冉、杨剑轩、郭新月、王皓宇、潘宁宁、黄公平

MeanFlow 为多模态音频生成任务构建了高效的基座模型，实现了视频同步音效生成（V2A）场景中推理效率与生成质量的双重突破，同时具备跨任务（视频生音效 / 文本生音效）的稳定泛化能力。

MeanFlow 首次在 V2A 任务中通过平均速度场建模替代传统流匹配（Flow Matching）模型的瞬时速度建模，从根本上解决了多步迭代采样导致的推理速度瓶颈，实现推理阶段的一步生成（one-step generation）。

针对无分类器引导（CFG）应用时易出现的一步生成失真问题，创新引入标量重缩放机制，通过精准平衡有条件与无条件预测，有效缓解失真现象。实验验证表明，该模型在实现推理速度 2×-500× 跃升的同时，可稳定保持优质的音效输出，且确保音视频语义对齐与时间同步性，综合性能处于领域领先水平。

MeanFlow 核心突破“效率与质量不可兼得”的行业痛点，通过平均速度场建模与标量重缩放机制的双重优化，在实现一步生成、推理速度大幅提升（8 秒音频生成仅需 0.056 秒）的同时，精准保障音效生成质量（SOTA）、音频分布匹配及音视频同步性（TOP2）。

基于多模态条件联合训练，该优势可自然延伸至文本生音效任务，无需额外微调适配即可实现音效稳定输出，实现“提效不损质、多场景适配”的核心价值。

MeanFlow 作为高效多模态生成的核心支柱，可直接赋能需实时音视频生成的各类实际场景，如：影视后期无声视频高效配音、短视频平台智能音效生成、虚拟形象实时交互、智能交互设备文本指令音效输出等。

该模型将显著降低下游音视频创作与智能交互产品的研发门槛，推动实时音效生成技术在内容创作、人机交互等领域的规模化落地，实现技术效率与应用体验的双重提升。

《THINK-CLIP-SAMPLE: SLOW-FAST FRAME SELECTION FOR VIDEO UNDERSTANDING》

* 中国人民大学-小米合作项目

论文作者：谭文辉、宋睿华、李佳泽、鞠建忠、罗振波

长视频理解一直是多模态大语言模型（MLLMs）面临的核心挑战。传统方法通常采用均匀帧采样或单一查询驱动的关键帧选择策略，但往往因计算资源限制、语义覆盖不全面等问题，导致对长视频内容的理解效果受限。

为此，小米大模型团队与中国人民大学高瓴人工智能学院联合提出了一种无需训练的帧选择框架 Think-Clip-Sample（TCS），通过多查询推理（Multi-Query Reasoning）和片段级慢快采样（Clip-level Slow-Fast Sampling）两大核心机制，显著提升了 MLLMs 在长视频问答任务中的准确性与效率。

TCS 框架首先通过多查询推理模块，利用 MLLM 从问题中自动生成多个视角的查询（如物体、场景、动作等），替代传统单一问题直接与帧匹配的方式，从而更全面地捕捉视频中的语义信息。

随后，基于 CLIP 模型计算各查询与视频帧的相似度，并通过聚合多视角得分增强帧选择的多样性与相关性。在帧采样阶段，TCS 提出片段级慢快采样策略，将总帧预算划分为“慢采样”与“快采样”两部分：慢采样集中于高相似度片段进行密集采样，以捕捉局部细节；快采样则从非高相关区域均匀抽取部分帧，保持全局上下文覆盖。该策略有效避免了传统 top-k 采样导致的语义重叠与信息遗漏问题，实现了细节与整体之间的平衡。

在 MLVU、LongVideoBench 和 VideoMME 三大主流长视频理解基准上的实验表明，TCS 在 Qwen2-VL-7B 与 MiMo-VL-7B 等主流 MLLM 基础上均取得显著效果提升，其中在 MLVU 数据集上最高提升达 6.9%，且在保持相当性能的前提下，推理时间降低超过 50%。

作为一项无需训练即插即用的增强框架，TCS 不仅显著推进了 MLLM 在长视频场景下的理解能力，也为资源受限的实际应用（如移动端视频分析、短视频智能处理等）提供了可行的技术路径。

《UNIFIED MULTIMODAL AND MULTILINGUAL RETRIEVAL VIA MULTI-TASK LEARNING WITH NLU INTEGRATION》

论文作者：张馨元，张丽娜，陈立崧，刘光耀，聂帅，许家铭，史润宇，黄英，张国全

在传统检索中，“找图、找文、意图理解”通常是三个独立训练的模型。意图理解模型先解析查询，将意图分别送入图像检索和文本检索模型，这会导致同一查询被重复编码检索，且语义空间未对齐，从而增加内存占用、降低运行速度，并影响检索准确性。

本研究提出了一种统的一多任务学*框架，将“找图、找文、意图理解”这三个任务整合到两个模型，一个架构中，在该框架下，文本编码器同时对齐图像和文本的语义空间，并通过跨注意力机制与 NLU 模型进行语义交互。

通过这一设计，一个模型就可以同时完成找文与找图任务，同时通过与 NLU 模型的跨注意力交互，实现意图感知和语义增强，节省模型数量、降低系统内存占用，并增强模型间的语义能力。此外，该框架支持多语言输入，实现跨模态、跨语言的高效语义对齐，为小米手机场景下的多模态检索提供了轻量化、高性能的解决方案。

该框架在找图与找文任务上均达到或超过现有最优方法，在多语言测试中，XTD10 数据集平均召回率达 93.3%，Multi30K 数据集达 94.8%，均超越 Jina-CLIP-v2 等主流模型 1.1%–2.7%，在 COCO-QLTI 文本检索数据集上平均性能达 85.1%，较原始文本编码器提升 48.4%。本方法在降低模型复杂度和存储开销的同时，验证了其在工业级多模态检索场景中的实用性与可扩展性。

肯攀登 · 发表于昨天 22:11

★★★★★2026新武大、新工科、新征程step by step 这是武大科研统计版，有必要搞这么多小米的新闻么。。。。。

wszgr · 发表于昨天 22:31

本帖最后由 wszgr 于 2026-1-27 22:43 编辑

肯攀登发表于 2026-1-27 22:112 E! m& x8 x, V' w. |+ @. h6 j
★★★★★2026新武大、新工科、新征程step by step 这是武大科研统计版，有必要搞这么多小米的新闻么。 ...

这里不仅仅报道武大的各种新闻，也报道校友的新闻。

现在武大全力推进新工科，离不开小米的支持。

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★★★★★2026新武大、新工科、新征程step by step★★★★★

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