2024年，我院三名研究生在国际期刊发表多篇高水平论文，研究成果显著。
2024年3月，王丽敏院长指导的2022级计算机技术研究生赵侠在中科院二区期刊《Artificial Intelligence Review》以第一作者身份发表高水平论文《A review of convolutional neural networks in computer vision》。本文对深度卷积神经网络（CNN）组件及其功能进行了基本介绍，包括输入层、卷积层、池化层、激活函数、批处理归一化、dropout层、全连接层和输出层。在此基础上，本文全面概述了CNN模型在计算机视觉领域的应用及研究现状，如图像分类、目标检测和视频预测。此外还总结了CNN模型所面临的挑战和解决方案，并讨论了未来的研究方向。
2024年12月，王丽敏教授指导的2023级计算机技术研究生古韬在中科院一区期刊《Journal of Industrial Information Integration》以第一作者身份发表高水平论文《A comprehensive analysis of multi-strategic RIME algorithm for UAV path planning in varied terrains》。本文针对复杂城市环境中的三维无人机路径规划提出了一种增强型 RIME 算法（IRIME），该算法被表述为一个多约束优化问题，旨在发现复杂配置空间中的最优飞行路径。IRIME 在 RIME 算法中集成了三项战略性创新：改善初始种群多样性的霜晶扩散机制、加强全局探索的高空凝结策略以及避免过早收敛的晶格编织策略。这些发现证明了 IRIME 解决复杂路径规划挑战的能力，为其未来应用于更广泛的工业优化任务奠定了坚实的基础。
2024年12月，李祥霞副教授指导的2022级管理科学与工程研究生羊将全在中科院二区期刊《Neurocomputing》以第一作者身份发表高水平论文《Cascading graph contrastive learning for multi-behavior recommendation》。本文聚焦于多行为推荐系统中的行为关联性问题，创造性地引入了级联图对比学习（Cascading Graph Contrastive Learning, CGCL）框架，并通过广泛的实验和消融研究，验证了CGCL框架对多行为推荐效果的影响及其作用机制。CGCL通过“图对比学习模块”捕捉用户行为的独特表示，并利用“级联结构”迭代优化个性化偏好，显著增强了用户与项目间的关联度，优化了推荐模型的监督信号，对相关场景产生正向溢出效应，从而大幅提升推荐系统的推荐性能。
近年来，信息学院持续推进学科建设和研究生培养高质量发展，创新人才培养模式，着力构建多学科交叉、科教融合的研究生教育体系，研究生的科学素养和创新能力不断提升，全面助力学校建设大湾区一流财经大学目标。
（源自2024年12月4日“广财信息学院”公众号）
