2024
我校首次获批国家自然科学基金重大项目课题 2024.12
近日，史卓老师参与的“面向恶劣海洋环境的具身智能系统构建与应用验证”项目获国家自然科学基金重大项目课题立项资助，该项目由我校计算机与信息安全学院罗笑南教授主持申报。这是我校首次牵头获批此类项目，是我校科研工作又一重大突破。史卓老师将负责构建虚实相结合的具身智能系统学习验证的虚拟仿真平台。
该项目致力于深入研究水下高速无线通信系统、资源受限条件下弹性算力资源管理方法、资源感知的自适应任务调度方法，从而构建面向水下自主机器人集群的弹性算力基座，保证具身智能模型的高效执行...
近日，史卓老师参与的“面向恶劣海洋环境的具身智能系统构建与应用验证”项目获国家自然科学基金重大项目课题立项资助，该项目由我校计算机与信息安全学院罗笑南教授主持申报。这是我校首次牵头获批此类项目，是我校科研工作又一重大突破。史卓老师将负责构建虚实相结合的具身智能系统学习验证的虚拟仿真平台。
该项目致力于深入研究水下高速无线通信系统、资源受限条件下弹性算力资源管理方法、资源感知的自适应任务调度方法，从而构建面向水下自主机器人集群的弹性算力基座，保证具身智能模型的高效执行...
艺术与设计学院学子首次荣获全国计算机类学科竞赛一等奖 2024.11
近日，由工业和信息化部人才交流中心主办的第十五届蓝桥杯大赛结果揭晓，艺术与设计学院研究生李黛翎和孙心怡凭借作品《蓝桥梦想》荣获人工智能+设计专项赛道国赛一等奖，指导老师史卓和曾聪文获得“优秀指导老师”。
蓝桥杯大赛是由工业和信息化部人才交流中心主办的全国性软件和信息技术专业人才大赛，至今已成功举办15届。该赛事已从单一的程序设计与算法类竞赛，拓展为覆盖软硬件、设计各类赛道的、全国最大规模的IT类赛事，并且连续5年入选“全国普通高校学科竞赛排行榜”，同时列入了广西壮族自治区教育厅公布的2024年广西高校大学生学科竞赛B类赛事名单。
近日，由工业和信息化部人才交流中心主办的第十五届蓝桥杯大赛结果揭晓，艺术与设计学院研究生李黛翎和孙心怡凭借作品《蓝桥梦想》荣获人工智能+设计专项赛道国赛一等奖，指导老师史卓和曾聪文获得“优秀指导老师”。
蓝桥杯大赛是由工业和信息化部人才交流中心主办的全国性软件和信息技术专业人才大赛，至今已成功举办15届。该赛事已从单一的程序设计与算法类竞赛，拓展为覆盖软硬件、设计各类赛道的、全国最大规模的IT类赛事，并且连续5年入选“全国普通高校学科竞赛排行榜”，同时列入了广西壮族自治区教育厅公布的2024年广西高校大学生学科竞赛B类赛事名单。
2022
2022.05.20
曾树珍同学的Chinagraph2022投稿论文：题目：基于插值Loop的细分的Mesh R-CNN三维重建方法研究 编号：P000060经过审稿专家认真而严格的评审，被大会录用，并将推荐至期刊！
先前的研究表明, 基于网格的三维重建能够较好地表达模型的细节和纹理特征, 且可视化的效果较好. Pytorch3D使用的变形网格是Loop细分的网格, 重建的网格容易产生空洞、断角、细长三角形, 不能拟合目标模型. 为改进该问题, 本文提出改进的Mesh R-CNN方法的三维重建方法, 采用插值Loop细分的网格作为变形网格. 实验结果表明, 本文方法可以预测较好地重建目标图像中物体, 重建目标模型的损失值得到显著提升, 重建的网格可视化效果更好.
曾树珍同学的Chinagraph2022投稿论文：题目：基于插值Loop的细分的Mesh R-CNN三维重建方法研究 编号：P000060经过审稿专家认真而严格的评审，被大会录用，并将推荐至期刊！
先前的研究表明, 基于网格的三维重建能够较好地表达模型的细节和纹理特征, 且可视化的效果较好. Pytorch3D使用的变形网格是Loop细分的网格, 重建的网格容易产生空洞、断角、细长三角形, 不能拟合目标模型. 为改进该问题, 本文提出改进的Mesh R-CNN方法的三维重建方法, 采用插值Loop细分的网格作为变形网格. 实验结果表明, 本文方法可以预测较好地重建目标图像中物体, 重建目标模型的损失值得到显著提升, 重建的网格可视化效果更好.
2022.05.20
王萌同学的Chinagraph2022投稿论文：题目：基于Apriori文本挖掘算法的文学叙事可视化研究 编号：P000175经过审稿专家认真而严格的评审，被大会录用，并将推荐至期刊！
本文将Apriori算法引入文本挖掘领域, 挖掘关键人物之间的关联规则. 以《激流三部曲》为研究对象, 运用共词分析法构建共现矩阵, 将Apriori挖掘关联规则. 本文采用知识图谱相关方法, 利用知识获取整理并抽取文本中的实体、属性、关系, 将人物关系数据以RDF三元组进行表示, 利用RDF数据模型存储人物关系数据, 构建知识图谱.使用iStoryline对文学作品的剧情脉络进行叙事可视化, 能够更加简洁, 清晰地展现整个故事的剧情脉络.
王萌同学的Chinagraph2022投稿论文：题目：基于Apriori文本挖掘算法的文学叙事可视化研究 编号：P000175经过审稿专家认真而严格的评审，被大会录用，并将推荐至期刊！
本文将Apriori算法引入文本挖掘领域, 挖掘关键人物之间的关联规则. 以《激流三部曲》为研究对象, 运用共词分析法构建共现矩阵, 将Apriori挖掘关联规则. 本文采用知识图谱相关方法, 利用知识获取整理并抽取文本中的实体、属性、关系, 将人物关系数据以RDF三元组进行表示, 利用RDF数据模型存储人物关系数据, 构建知识图谱.使用iStoryline对文学作品的剧情脉络进行叙事可视化, 能够更加简洁, 清晰地展现整个故事的剧情脉络.
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