这所双非高校在AAAI 2026上发表11篇论文
近日，人工智能领域国际顶尖学术会议AAAI 2026（第40届人工智能大会）论文录用结果公布。武汉科技大学计算机科学与技术学院5位老师的高质量论文被录用，录用数量超历年总和，体现了学院在人工智能前沿研究方面的持续发展与科研实力的显著提升。
被录用的论文涵盖多个前沿研究方向，包括大语言模型与价值对齐、神经辐射场高效重建、去中心化边缘智能协同、医学图像分割、多模态鲁棒学习、低光照图像增强、行人重识别等，展现了武汉科技大学师生在人工智能基础理论与关键技术创新方面取得的显著进展。
AAAI是由国际人工智能促进协会主办的年会，被中国计算机学会（CCF）推荐为A类国际学术会议，是人工智能领域公认的重要学术交流平台。AAAI 2026计划于2026年1月20日至27日在新加坡举行。本届会议共收到投稿23680篇（主赛道），经过严格的两轮双盲评审，最终录用论文4167篇，录用率相比去年降低了5.8%，录用率仅为17.6%。
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武汉科技大学计算机科学与技术学院AAAI2026录用名单
研究方向：图像质量修复
论文题目：MambaOVSR: Multiscale Fusion with Global Motion Modeling for Chinese Opera Video Super-Resolution
教师：徐新
研究方向：图像质量修复
论文题目：ICLR: Inter-Chrominance and Luminance Interaction for Natural Color Restoration in Low-Light Image Enhancement
教师：徐新
研究方向：图像质量修复
论文题目：SLCFormer: Spectral-Local Context Transformer with Physics-Grounded Flare Synthesis for Nighttime Flare Removal
教师：王薇
研究方向：目标智能感知
论文题目：Domain-Aware Suppression and Aggregation for Federated DG ReID
教师：徐新
研究方向：目标智能感知
论文题目：FedARKS: Federated Aggregation via Robust and Discriminative Knowledge Selection and Integration for Person Re-identification
教师：徐新
研究方向：目标智能感知
论文题目：Robust Pedestrian Detection with Uncertain Modality
教师：王晓
研究方向：联邦学习
论文题目：OPTION: An Online Pricing Strategy for Asynchronous Federated Learning Against Free-Riding Attacks
教师：鲁剑锋
研究方向：联邦学习
论文题目：FedCure: Mitigating Participation Bias in Semi-Asynchronous Federated Learning with Non-IID Data
教师：鲁剑锋
研究方向：联邦学习
论文题目：OursFed: Provable Group Fairness-Aware Federated Learning Against Distrust and Fragility
教师：鲁剑锋
研究方向：医学图像分割
论文题目：EccoMamba: Enhanced Cross-hierarchical Continuity Orthogonal Mamba for Medical Image Segmentation
教师：许俊林
研究方向：化合物-蛋白质相互作用预测
论文题目：FuseMine: Robust Multi-Modal Compound-Protein Interaction Prediction via Differential Attention Feature Mining
教师：许俊林
来源：武汉科技大学，
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