近日，鲁东大学计算机与人工智能学院科研捷报频传。学院师生在计算机视觉、数字水印、跨模态检索等人工智能关键领域取得系列重要进展，三篇高水平学术论文相继发表于IEEE系列国际TOP期刊，涵盖CCF-A类、中科院SCI一区等顶级刊物，充分展现了学院在人工智能前沿研究与研究生创新人才培养方面的坚实基础与显著成效。

一、零样本精细食品检测新框架

2023级硕士研究生王鑫龙为第一作者、盛国瑞博士为通讯作者的成果，发表于IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology（中科院SCI一区TOP，IF=11.1）。研究针对食品图像标注成本高、类别繁多等问题，提出协同多模态提示框架SyMFood，有效解决传统方法语义歧义、特征错配等瓶颈，为智慧餐饮、智能营养评估等场景提供关键技术支撑。

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11414166/

二、高效安全数字水印新方法

2024级硕士研究生陈晓东为第一作者、苏庆堂教授为通讯作者的成果，发表于IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing（CCF-A类TOP，IF=7.5）。论文提出基于可逆矩阵融合域的水印嵌入与提取方法，提升水印实时性与鲁棒性，并结合混沌加密增强安全性，为高速数据处理与信息安全领域提供新思路。

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/11355871

图1 数字水印嵌入过程

图2 数字水印提取过程

图3 本文融合域方法与传统方法的比较

图4 四进制编码中存在的误差传播问题：(a) 传统四元数方法，(b)本文改进方法

三、噪声鲁棒跨模态检索新网络

姚涛副教授为第一及通讯作者、2023级硕士研究生吴翊甄为第二作者的成果，发表于IEEE Transactions on Multimedia（CCF-A类、中科院一区TOP，IF=9.7）。研究针对数据噪声带来的检索误差问题，提出对应关系校正与动态一致性学习网络，显著提升噪声环境下跨模态检索精度与鲁棒性。

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/11410080

三篇高水平成果的集中发表，是学院坚持科研创新与人才培养深度融合的生动体现。未来，鲁东大学计算机与人工智能学院将继续聚焦人工智能前沿方向，持续产出高质量科研成果，培养更多高素质创新型人才。（撰稿：郑涵文   初审：郑涵文   复审：姚涛   终审：辛亚林）