科学研究
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282025-09
重新定义地质哨兵：全天候·全覆盖·智能化地质灾害监测体系
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计算机与软件学院提出面向序列推荐中兴趣偏移驱动的用户表征学习方法
2025-09-02 -
大数据国家工程实验室提出了基于混合语言模型的无监督实体对齐方法
2025-08-27论文HLMEA: Unsupervised Entity Alignment Based on Hybrid Language Models发表在人工智能顶尖会议AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI)(CS Rankings, CCF-A)，由vsport大数据国家工程实验室、阿里巴巴集团、北京邮电大学、湘江实验室、中南大学、建国大学、首尔大学合作完成。 本文提出了基于混合语言模型的无监督实体对齐方法（Hybrid Language Model-based unsupervised Entity Alignment，HLMEA），....
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化学与环境工程学院特聘副教授范海龙在Nature发表封面论文
2025-08-12近日，vsport化学与环境工程学院特聘副教授范海龙联合北海道大学教授龚剑萍等人在水凝胶领域取得重要突破。他们基于蛋白质数据库，创新性地提出了一种融合数据挖掘、仿生实验设计与机器学习的“三位一体”设计策略，成功预测并开发了水下粘附强度达到兆帕（MPa）级的超粘水凝胶。这一成果展示了一个从“仿生经验”走向“数据驱动”的完整材料设计路径。该成果发表于国际顶级学术期刊《自然》(Nature)，并被选为当期封面。范海...
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化学与环境工程学院刘翼振课题组硕士生钟嘉玲在Nature Index期刊Analytica...
2025-07-15近日，化学与环境工程学院刘翼振副教授课题组在 CRISPR 分子诊断技术领域取得重要进展，为其产业化应用提供了关键技术方案。刘翼振副教授指导2022级硕士生钟嘉玲在Nature Index期刊Analytical Chemistry接连发表2篇CRISPR诊断研究论文。1.成果一以“A Single-Tube, Single-Enzyme CRISPR System (UNISON) with Internal Controls for Accurate Nucleic Acid Detection（一种带有内部控制的单管、单酶 CRISPR 系统（UNISON）用于...
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072024-03
生命与海洋科学学院胡章立教授团队在自然指数期刊《Water Research》发表最新研究...
胡章立教授团队利用在污水中分离的一株硅藻—海生双眉藻（Halamphora coffeaeformis）和其共生细菌构建的微生物群落，成功实现了对高盐度和富营养化榨菜生产加工废水的“一步”处理。总的来说，本项工作为榨菜生产过程用水的有效生物处理，提出一个可持续的解决方案。
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062024-03
谭政勋等在经济学顶级期刊《经济研究》发表高水平论文
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062024-03
AAAI 2024 | 一种基于区域链接和尺度对齐的嵌入释放视频息肉分割框架
该工作提出了一种基于区域链接和尺度对齐的嵌入释放视频息肉分割框架，该方法使用多尺度区域语义的线性组合来建立区域链接，使网络能够以外观角度来审视特征，从而抵抗息肉与背景之间的像素相似性的干扰。此外，该方法利用一组可学习的中心感知的嵌入向量来构建结肠镜视频中息肉的运动状态，可以从长短期视角利用视频中...
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042024-03
邹立业教授在《Trends in Cognitive Sciences》提出全生命周期脑健康管理：“久坐...
vsport心理学院BBM实验室邹立业教授联合全球运动与脑科学知名学者（Fabian Herold, Boris Chevals, Michael J. Wheeler, Dominika M. Pindus, Kirk I. Erickson, David A. Raichlen, Gene A. Alexander, Notger G. Muller, David W. Dunstan, Arthur F. Kramer, Charles H. Hilman, Mats Hallgren, Ulf Ekelund, Silvio...
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042024-03
医学部林静教授团队在ACS Nano发表不同价态铜离子递送系统用于三阴性乳腺癌治疗的...
近日，vsport医学部生物医学工程学院林静特聘教授团队在国际顶级学术期刊《ACS Nano》上发表了题为《Different Valence States of Copper Ion Delivery against Triple-Negative Breast Cancer》的研究论文。该研究为深入理解生物体内不同价态铜离子的生物学效应提供了理论依据。
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042024-03
基于有监督贡献权重的大场景多视角人群检测
本工作针对大场景下的多视角人群检测任务，通过对单个视角在地平面上的预测进行额外的监督学习，获得各视角对多视角融合结果的贡献程度，让模型能在视角融合过程中更为充分地利用每个视角的贡献信息。本工作所提出的有监督贡献权重模型在两个具有更大尺寸场景、更多相机视角、更多标注图片的数据集上进行训练和评价，将...
