近日，我校計算機科學與工程學院在多媒體技術、計算機視覺與機器學習領域取得重要突破，共有九項研究成果被國際頂級學術會議ACM MM、ICCV和ICML錄用，展現了學校在該前沿科技研究領域的實力。
在ACM MM 2025會議上，計算機科學與工程學院共有七項研究成果入選，涵蓋聯邦學習、多媒體生成、動態場景重建等多個方向。其中，亓帆副教授團隊提出的聯邦去學習框架F2GU，首次實現了面部生成模型中用戶數據的隱私保護與高效遺忘。高贊教授團隊提出一種輕量級關系提案挖掘網絡（LRPN），著力解決無法有效建模提案間關系并且模型參數量較大的問題。李晨副教授團隊的FluidGS框架，通過物理感知的高斯原語表示，顯著提升了稀疏視角下動態流體重建的效率與質量。石凡教授團隊的光場顯著性檢測框架LFMamba，在復雜場景中實現了顯著區域的高精度檢測。
在ICCV 2025會議上，張飛飛教授團隊的研究聚焦持續長尾視覺問答任務，提出雙重平衡機制，有效解決了原型漂移和特征漂移問題，為多模態任務中的長尾分布挑戰提供了新思路。
在ICML 2025會議上，亓帆副教授的ReT-FHD框架重新審視了聯邦異質蒸餾中的溫度問題，通過多層彈性溫度機制和類別感知策略，顯著提升了模型性能，同時降低了計算與通信開銷。
學校始終緊跟國家戰略需求，致力于智能科技與計算機科學的創新研究。下一步，學校將繼續深化基礎與應用研究，培養更多具備國際視野的創新型人才，為國家科技發展貢獻力量。
