相信对于很多本科生来说，写论文一定不是个轻松活，而要将本科生论文发表到国际主流的学术期刊上，那可谓"难于上青天"。不过在电子科技大学，这样的事例却屡见不鲜。本期推送，就跟随小编一起看看今年以来成电本科生发表的那些"神仙级"论文！
1. 信通学院本科生在全球计算机视觉顶会CVPR上发表研究成果
2月24日，2020 IEEE国际计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指导和阿里巴巴达摩院的资助下，以第一作者撰写的论文"Visual Commonsense R-CNN"（视觉常识 R-CNN）被CVPR2020接收。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是计算机视觉领域的三大世界顶级会议之一。本届CVPR投稿ID破万，最终收到来自世界各地的有效投稿6656篇，接收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特征存在的bias较大、缺少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"算子和后门调整算法，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）。其本质可以简单的理解为"Borrow & Put"。
图1：和传统的贝叶斯条件对比
图2：视觉常识特征提取框架结构图
王谭，在校期间先后荣获国家奖学金、唐立新奖学金。加权平均分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，获得四川省优秀毕业生称号。于2019年7月前往新加坡南洋理工大学实习。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"（基于多模态张量融合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）接收为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）接收。
2. 光电学院本科生在《化学通讯》上发表论文
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》）上发表了题为"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结构的性质）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，报道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质的影响，这对于理解化学键内在性质以及未来双自由基材料的设计具有重要意义。另外，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》发表了学术论文。
3. 航空航天学院本科生在《Mathematics》上发表论文
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）上发表了一篇有关微分流形框架下的笛卡尔非线性场微积分原理的论文"Extension of Calculus Operations in Cartesian Tensor Analysis"，路沂宇为论文第一作者，指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热情，曾代表电子科技大学参加中国国际飞行器设计挑战赛大学生组赛。他的科研之旅始于学院科研育人项目。2019年6月，为促进科教融合，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，在岳鹏副研究员的指导下，作为主干参与了多项科研项目，表现出色。在研究过程中，项目组发现航空宇航学科力学领域的重点问题主要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提供的支持和帮助以及岳鹏老师的悉心指导，路沂宇同学在现有张量分析的基础上，结合一些矢量张量分析的研究，将格林公式拓展化得到了新的计算公式。这些公式可以用于解决连续介质力学领域的相关非线性问题，可以进一步促进流体力学、弹塑性力学方面的初边值问题计算方法方向的发展。
4. 英才学院本科生在IEEE JETCAS上发表成果
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干扰国家级重点实验室陈杰男副教授指导下，在《IEEE Journal on Emerging and Selected Topics in Circuits and Systems》期刊（中科院2020分区大类二区）上发表题为"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，特别着重于新兴领域，涵盖IEEE电路与系统（CAS）学会整个范围下的特殊问题，即理论、分析、电路和系统的设计、工具和实现，并且涵盖了信号和信息处理的理论基础、应用和体系结构。
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解决欠秩传输的问题。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，发现应用了深度神经网络的数字波束成形器能够对输入的QPSK数据流信号进行非正交编码。经过详细分析这一行为后，作者们指出此时模拟端的波束对齐过程可以不再使用普通的神经网络，采用传统的最优化方案即可，以此来规避深度学习存在的问题。在此基础上作者们首先分析最小均方误差，推导出优化目标。根据最终的优化目标，提出可以使用基于最小方差无失真响应（MVDR）的方案来实现波束对齐，从而服务数字级的编解码。这篇文章给出了相应的算法和硬件实现方案，并提供了相应的仿真结果。相比于传统方案，这篇文章中的方法使得误码率和计算复杂度都得到了改善。
5. 自动化学院本科生在IEEE Signal Processing Letters发表论文
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信号处理权威SCI期刊《IEEE Signal Processing Letters》（影响因子：3.268）上发表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，指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，并对该核函数特征进行分析，发现其具有高度的灵活性和鲁棒性；随后，作者在该核函数的基础上提出了新的测度J^qRKMPL，该测度具有很多优点，例如：精度高，误差较大时梯度快提升收敛速度，误差小时梯度小减小差异，误差特别大时梯度小来防止异常值和数值浮动等。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对比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，在李西峰博士的指导下从事科研工作至今，大一下大二上参加了关于电力系统稳定控制、5G通讯信号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，最后成功发表该论文。张一鸣现正与四川省人民医院合作，进行医学图像处理相关工作。
6. 抗干扰实验室教授指导本科生在JSAC发表论文
日前，在通信抗干扰技术国家级重点实验室雷霞、肖悦教授指导下，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）录用。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结构，由大量具有独特结构和排列方式的散射体单元组成。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，从而优化无线信号的幅度、相位和极化方式。目前，智能表面以其无源、低成本、部署灵活的优势，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应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术在未来移动通信中的应用。
IEEE Journal on Selected Areas in Communications近三年影响因子分别为8.085, 7.172, 9.302，技术主题涵盖了整个通信与网络领域，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"挑战性课程，通过课程学习，对移动通信产生了强烈的兴趣。课程结束后，他在通信抗干扰技术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。在老师的悉心指导下，通过长期不懈努力，其科研成果得到了国际同行的认可。
7. 英才学院本科生在计算机视觉领域顶级会议ECCV发表论文
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实习期间，攥写的论文"Dynamic and Static Context-aware LSTM for Multi-agent Motion Prediction"成功入选计算机视觉领域顶级会议之一的European Conference On Computer Vision（ECCV, 欧洲计算机视觉会议）。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届欧洲计算机视觉会议（The 16th European Conference On Computer Vision）每两年举办一次，与CVPR, ICCV并称为计算机视觉领域的三大顶会。该会议旨在为全世界致力于计算机视觉领域的优秀学者提供一个相互交流的平台。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上下文信息去学习目标的时空特征，并且在编码器模块引入了一个可微分的队列结构显式地迭代多帧的运动信息，使模型很好的记忆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个典型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发表研究成果
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指导下，于《Neurocomputing》（JCR分区Q1期刊，影响因子4.438）发表题为"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应用，近年来受到了学界的广泛关注，而其中的MAS最优包含控制问题则是关注的热点之一。传统的最优包含控制算法需要求解复杂的偏微分方程，且高度依赖系统模型，这些缺点都限制了其在现实中的应用。自适应动态规划（ADP）算法的出现在一定程度上解决了上述问题，但收敛速度慢等缺点仍使其在应用方面具有较大局限性。
为了解决上述问题，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信号的ADP（IR-ADP）算法。传统ADP算法仅依靠预先定义的外部增强信号来提供信息，对于较复杂的系统而言无法保证算法的收敛速度。相比之下，文中提出的IR-ADP算法新增了内部增强信号，这一信号包含更丰富的信息，能够加速算法的收敛。相关的数学分析证明，该文提出的算法能够在保证系统稳定性的同时令系统各项指标收敛至最优值。为了避免使用系统模型，实现数据驱动，作者使用了神经网络来分别近似内部增强信号、值函数和控制策略。仿真表明，这一算法对于不同通信拓扑结构的多智能体连续时间系统都能保证较好的控制效果，且收敛速度优于传统ADP算法。
《Neurocomputing》为Elsevier旗下期刊，主要关注神经网络与学习系统在计算机、控制、优化、机器视觉等领域的理论与应用，为中科院分区计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，开展多智能体系统控制方面的研究，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）发表论文。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.计算机学院本科生在多媒体领域顶级会议ACM MM发表论文
近日，电子科技大学计算机学院2017级本科生（英才计划学生）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，计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世界顶级会议，也是中国计算机学会推荐的A类国际学术会议。本年度大会收到破纪录的1698篇有效投稿，其中472篇被录用，各类机构都将在会议上分享、交流最新研究成果。
滤波1次和15次对应的样本在空间的分布情况
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术是深度神经网络，通常能学习到很好的数据表示，但它涉及的参数繁多，计算量大，容易过拟合，而且难解释。为了克服这些困难，本论文独辟蹊径，提出了一种基于图滤波的表示学习方法。该方法具有坚实的信号处理理论基础，模型简单易实现。为了验证其有效性，本研究结合子空间聚类任务，寻找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，甚至接近深度学习方法的结果。值得强调的是，该方法具有一般意义，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指导本科生发表了12篇高水平学术论文，其中包括CCF-A类会议和中科院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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