牛！电子科技大年夜学本科生揭橥9篇\"硬核\"论文获国际关注！

1. 信通学院本科生在环球打算机视觉顶会CVPR上揭橥研究成果

2月24日，2020 IEEE国际打算机视觉与模式识别会议（IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，简称CVPR）官方公布论文收录结果。
电子科技大学信息与通信工程学院本科2016级学生王谭在新加坡南洋理工大学Prof. Hanwang Zhang辅导和阿里巴巴达摩院的帮助下，以第一作者撰写的论文"Visual Commonsense R-CNN"（视觉知识 R-CNN）被CVPR2020吸收。
这是电子科技大学第一位以第一作者身份在CVPR上发文的本科生。

CVPR是打算机视觉领域的三大天下顶级会议之一。
本届CVPR投稿ID破万，终极收到来自天下各地的有效投稿6656篇，吸收1470篇，录取率为22%，为近十年来最低。
王谭的论文"Visual Commonsense R-CNN"针对现有的Vision & Language任务所用Up-Down特色存在的bias较大、短缺构建物体与物体之间关系等问题，从因果推断（Causal Inference）的角度出发，利用Judea Pearl等人在2009年提出的"Do"算子和后门调度算法，结合现有的目标检测框架对现实场景中的物体进行干预（Intervention）。
实在质可以大略的理解为"Borrow & Put"。

图1：和传统的贝叶斯条件比拟

图2：视觉知识特色提取框架构造图

王谭，在校期间先后荣获国家奖学金、唐立新奖学金。
加权均匀分92.8，GPA3.99，前两年专业排名综合排名均位列1/450，所修67门课程中有62门90分以上，得到四川省精良毕业生称号。
于2019年7月前往新加坡南洋理工大学演习。
2019年11月，他以第一作者撰写的论文"Matching Images and Text with Multi-modal Tensor Fusion and Re-ranking"（基于多模态张量领悟和重排序的图像文本检索）被第27届国际多媒体会议（The 27th ACM International Conference on Multimedia）吸收为Oral（大会演讲）论文。
2020年1月，他以共同第一作者完成的论文"Cross-Modal Attention with Semantic Consistence for Image-Text Matching"被人工智能1区期刊TNNLS（IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems）吸收。

2. 光电学院本科生在《化学通讯》上揭橥论文

日前，电子科技大学光电科学与工程学院2017级本科生薛国栋在中科院分区一区期刊《Chemical Communications》（《化学通讯》）上揭橥了题为"Understanding the Nature of Quinoidal and Zwitterionic State in Carbazole-Based Diradicals"（探究咔唑双自由基中醌式与内盐共振构造的性子）的论文。
薛国栋为论文第一作者，光电科学与工程学院郑永豪教授、胡晓光博士为通讯作者。
电子科技大学为第一完成单位。

《Chemical Communications》为英国皇家化学会旗下主流学术期刊，宣布化学各领域研究最新进展。
2019年中科院分区一区期刊，最新影响因子为6.164。

该研究从实验与理论的角度系统地研究了双自由基体系中两种共振形式对自由基性子的影响，这对付理解化学键内在性子以及未来双自由基材料的设计具有主要意义。
其余，薛国栋以共同第一作者和共同作者分别在《Journal of Materials Chemistry C》和《Chemical Communications》揭橥了学术论文。

3. 航空航天学院本科生在《Mathematics》上揭橥论文

日前，电子科技大学航空航天学院本科2017级学生路沂宇在中科院分区3区期刊《Mathematics》（MATHEMATICS数学2区）上揭橥了一篇有关微分流形框架下的笛卡尔非线性场微积分事理的论文"Extension of Calculus Operations in Cartesian Tensor Analysis"，路沂宇为论文第一作者，辅导老师为航空航天学院副研究员岳鹏。
电子科技大学为第一完成单位。

路沂宇现为航空航天学院2017级航空航天工程专业学生，在校期间对航空宇航学科力学领域产生了较大的激情亲切，曾代表电子科技大学参加中国国际翱翔器设计寻衅赛大学生组赛。
他的科研之旅始于学院科研育人项目。
2019年6月，为促进科教领悟，推进新工科教改，航空航天学院启动了"面向未来航空航天拔尖人才的科研育人"项目。
路沂宇同学作为项目一员，在岳鹏副研究员的辅导下，作为主干参与了多项科研项目，表现出色。
在研究过程中，项目组创造航空宇航学科力学领域的重点问题紧张集中于力学初边值问题的非线性求解上，然而目前的数学理论尚无法支撑这一方向，路沂宇同学对此产生了浓厚兴趣。
凭借学院为科研育人项目供应的支持和帮助以及岳鹏老师的悉心辅导，路沂宇同学在现有张量剖析的根本上，结合一些矢量张量剖析的研究，将格林公式拓展化得到了新的打算公式。
这些公式可以用于办理连续介质力学领域的干系非线性问题，可以进一步促进流体力学、弹塑性力学方面的初边值问题打算方法方向的发展。

4. 英才学院本科生在IEEE JETCAS上揭橥成果

4月20日，电子科技大学成电英才实验学院2017级本科生刘俊凯在通信抗滋扰国家级重点实验室陈杰男副教授辅导下，在《IEEE Journal on Emerging and Selected Topics in Circuits and Systems》期刊（中科院2020分区大类二区）上揭橥题为"Deep Learning Driven Non-orthogonal Precoding for Millimeter Wave Communications"的论文。
刘俊凯为论文第一作者，陈杰男副教授为通讯作者，电子科技大学为第一作者单位。

《IEEE Journal on Emerging and Selected Topics in Circuits and Systems》是IEEE旗下期刊之一，目前影响因子为4.56。
该期刊每季度出版一次，特殊着重于新兴领域，涵盖IEEE电路与系统（CAS）学会全体范围下的分外问题，即理论、剖析、电路和系统的设计、工具和实现，并且涵盖了旗子暗记和信息处理的理论根本、运用和体系构造。

Fig. 1 Autoencoder based Neural Network Hybrid Beamforming

Fig. 2 Meta-Learning based Network Parameter Updating

刘俊凯等人提出了一种深度学习驱动的方案来办理欠秩传输的问题。
系统框图如上所示。
首先，作者们深入研究了深度神经网络在数字级的编解码过程，创造运用了深度神经网络的数字波束成形器能够对输入的QPSK数据流旗子暗记进行非正交编码。
经由详细剖析这一行为后，作者们指出此时仿照真个波束对齐过程可以不再利用普通的神经网络，采取传统的最优化方案即可，以此来规避深度学习存在的问题。
在此根本上作者们首先剖析最小均方偏差，推导出优化目标。
根据终极的优化目标，提出可以利用基于最小方差无失落真相应（MVDR）的方案来实现波束对齐，从而做事数字级的编解码。
这篇文章给出了相应的算法和硬件实现方案，并供应了相应的仿真结果。
比较于传统方案，这篇文章中的方法使得误码率和打算繁芜度都得到了改进。

5. 自动化学院本科生在IEEE Signal Processing Letters揭橥论文

日前，电子科技大学自动化工程学院本科2017级学生张一鸣在国际旗子暗记处理威信SCI期刊《IEEE Signal Processing Letters》（影响因子：3.268）上揭橥了一篇有关核自适应滤波的论文"A Sparse Robust Adaptive Filtering Algorithm Based on the q-Renyi Kernel Function"，张一鸣为该论文第一作者，辅导老师为自动化工程学院谢永乐教授团队的李西峰副教授。
电子科技大学自动化工程学院为第一完成单位。

在论文中，作者提出了一个新的核函数q-Renyi Kernel，并对该核函数特色进行剖析，创造其具有高度的灵巧性和鲁棒性；随后，作者在该核函数的根本上提出了新的测度J^qRKMPL，该测度具有很多优点，例如：精度高，偏差较大时梯度快提升收敛速率，偏差小时梯度小减小差异，偏差特殊大时梯度小来防止非常值和数值浮动等。
基于这个测度，该论文提出了新的核滤波算法，并通过实验验证表明该算法比拟传统算法有着更高的精度和更稀疏的神经网络规模。

张一鸣从大一开始就进入谢永乐教授团队，在李西峰博士的辅导下从事科研事情至今，大一下大二上参加了关于电力系统稳定掌握、5G通讯旗子暗记处理等方面的科研项目，大二下接手自适应核滤波项目，与教研室彭礼彪博士、导师李西峰等人多次研讨该项目，末了成功揭橥该论文。
张一鸣现正与四川省公民医院互助，进行医学图像处理干系事情。

6. 抗滋扰实验室教授辅导本科生在JSAC揭橥论文

日前，在通信抗滋扰技能国家级重点实验室雷霞、肖悦教授辅导下，电子科技大学信息与通信工程学院2016级本科生马滕的毕业设计成果被通信学科国际顶级学术期刊《IEEE Journal on Selected Areas in Communications》(JSAC，中科院2020分区大类一区）任命。
马滕同学为论文第一作者，雷霞、肖悦教授为联合通信作者，电子科技大学为第一作者单位。

基于智能表面的无线通信示意图

智能表面是电磁特性可编程重构的二维人工亚波长构造，由大量具有独特构造和排列办法的散射体单元组成。
这种新材料可以根据不同的偏置电压动态地改变自身电磁特性，从而优化无线旗子暗记的幅度、相位和极化办法。
目前，智能表面以其无源、低本钱、支配灵巧的上风，代表了6G未来移动通信的前沿方向。
该论文利用智能表面的波束赋形能力，提出将大型智能表面运用于空间调制和天线选择，利用智能表面代替传统波束赋形中的射频模块，从而推动新型电磁材料与前沿技能在未来移动通信中的运用。

IEEE Journal on Selected Areas in Communications近三年影响因子分别为8.085, 7.172, 9.302，技能主题涵盖了全体通信与网络领域，是通信领域国际公认的旗舰期刊。
马滕同学于2019年参加了电子科技大学信息与通信工程学院的"移动通信系统"寻衅性课程，通过课程学习，对移动通信产生了强烈的兴趣。
课程结束后，他在通信抗滋扰技能国家级重点实验室进行本科毕业设计，展开了移动通信的前沿研究。
在老师的悉心辅导下，通过长期不懈努力，其科研成果得到了国际同行的认可。

7. 英才学院本科生在打算机视觉领域顶级会议ECCV揭橥论文

日前，电子科技大学英才实验学院2016级本科生陶超凡在商汤科技研究院进行科研演习期间，攥写的论文"Dynamic and Static Context-aware LSTM for Multi-agent Motion Prediction"成功入选打算机视觉领域顶级会议之一的European Conference On Computer Vision（ECCV, 欧洲打算机视觉会议）。
陶超凡为该论文第一作者，电子科技大学为第一作者单位。

第16届欧洲打算机视觉会议（The 16th European Conference On Computer Vision）每两年举办一次，与CVPR, ICCV并称为打算机视觉领域的三大顶会。
该会议旨在为全天下致力于打算机视觉领域的精良学者供应一个相互互换的平台。
该论文针对自动驾驶领域的多目标轨迹预测问题，通过基于动态和静态的高下文信息去学习目标的时空特色，并且在编码器模块引入了一个可微分的行列步队构造显式地迭代多帧的运动信息，使模型很好的影象了长轨迹的序列信息。
该论文所提出模型 Dynamic and Static Context-aware Motion Predictor（DSCMP）在3个范例的轨迹预测数据集上取得了很好的效果。

8.自动化学院本科生在Neurocomputing揭橥研究成果

近日，电子科技大学自动化工程学院2016级本科生张洁夫在胡江平教授的辅导下，于《Neurocomputing》（JCR分区Q1期刊，影响因子4.438）揭橥题为"Internal reinforcement adaptive dynamic programming for optimal containment control of unknown continuous-time multi-agent systems"的研究成果。
张洁夫为论文第一作者，胡江平教授为通讯作者，电子科技大学自动化工程学院为第一作者单位。

多智能体系统（MAS）以其在电力系统、传感器网络、移动机器人系统等领域的运用，近年来受到了学界的广泛关注，而个中的MAS最优包含掌握问题则是关注的热点之一。
传统的最优包含掌握算法须要求解繁芜的偏微分方程，且高度依赖系统模型，这些缺陷都限定了其在现实中的运用。
自适应动态方案（ADP）算法的涌如今一定程度上办理了上述问题，但收敛速率慢等缺陷仍使其在运用方面具有较大局限性。

为理解决上述问题，在该文中，作者对传统ADP算法进行了改进，提出了含有内部增强旗子暗记的ADP（IR-ADP）算法。
传统ADP算法仅依赖预先定义的外部增强旗子暗记来供应信息，对付较繁芜的系统而言无法担保算法的收敛速率。
比较之下，文中提出的IR-ADP算法新增了内部增强旗子暗记，这一旗子暗记包含更丰富的信息，能够加速算法的收敛。
干系的数学剖析证明，该文提出的算法能够在担保系统稳定性的同季候系统各项指标收敛至最优值。
为了避免利用系统模型，实现数据驱动，作者利用了神经网络来分别近似内部增强旗子暗记、值函数和掌握策略。
仿真表明，这一算法对付不同通信拓扑构造的多智能体连续韶光系统都能担保较好的掌握效果，且收敛速率优于传统ADP算法。

《Neurocomputing》为Elsevier旗下期刊，紧张关注神经网络与学习系统在打算机、掌握、优化、机器视觉等领域的理论与运用，为中科院分区打算机科学的学科顶级期刊。
张洁夫自大二起加入胡江平教授团队，开展多智能体系统掌握方面的研究，曾参与多项科研项目，曾以第二作者身份在《Science China Information Science》期刊（JCR分区Q1期刊，影响因子3.304）揭橥论文。
目前，张洁夫已在美国密歇根大学攻读机器人学硕士学位。

9.打算机学院本科生在多媒体领域顶级会议ACM MM揭橥论文

近日，电子科技大学打算机学院2017级本科生（英才操持学生）马铮睿的论文"Towards Clustering-friendly Representations: Subspace Clustering via Graph Filtering"成功入选ACM Multimedia。
马铮睿为该论文第一作者，打算机学院康昭副教授为通讯作者，电子科技大学为唯一作者单位。
ACM Multimedia是公认的多媒体领域天下顶级会议，也是中国打算机学会推举的A类国际学术会议。
本年度大会收到破记录的1698篇有效投稿，个中472篇被任命，各种机构都将在会议上分享、互换最新研究成果。

滤波1次和15次对应的样本在空间的分布情形

机器学习算法的成功很大程度上取决于数据表示。
当前主流的表示学习技能是深度神经网络，常日能学习到很好的数据表示，但它涉及的参数繁多，打算量大，随意马虎过拟合，而且难阐明。
为了战胜这些困难，本论文独辟路子，提出了一种基于图滤波的表示学习方法。
该方法具有坚实的旗子暗记处理理论根本，模型大略易实现。
为了验证其有效性，本研究结合子空间聚类任务，探求一个对聚类友好的数据表示。
大量实验证明，该方法能大大提升聚类的性能，乃至靠近深度学习方法的结果。
值得强调的是，该方法具有一样平常意义，能推广到诸多其他机器学习任务上。
马铮睿同学于2019年暑假加入康昭副教授课题组。
康昭副教授近三年已经辅导本科生揭橥了12篇高水平学术论文，个中包括CCF-A类会媾和中科院1区期刊论文7篇，大部分学生毕业后进入哥伦比亚大学、华盛顿大学、清华大学等海内外名校深造。

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本文素材来源：电子科技大学官网