CCF 新疆大学学生分会 “前行者说” 系列讲座（第十二期）成功举办

2026年4月29日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF 乌鲁木齐、CCF 新疆大学学生分会承办，新疆大学计算机科学与技术学院协办的CCF新疆大学学生分会“前行者说”系列讲座（第十二期）在新疆大学顺利举办。本次讲座聚焦计算机领域前沿研究方向，邀请三位优秀研究生带来专题学术汇报，吸引学院师生积极参与，现场学术氛围浓厚、交流热烈。

讲座伊始，CCF常务理事、CCF乌鲁木齐主席、新疆大学计算机学院库尔班 ・ 吾布力教授为活动致辞，对到场师生表示欢迎，强调“前行者说”系列讲座在搭建学术交流平台、助力青年学子科研成长、拓宽学术视野、提升科研能力等方面的重要作用，鼓励同学们立足前沿、勇于探索、深耕科研，正式开启本次学术分享环节。

图“前行者说”系列讲座（第十二期）开场

本次学术分享围绕在线签名验证、图像检索、多模态讽刺检测三大热点方向展开，三位汇报人分别结合高水平学术成果，从研究背景、技术创新、模型设计与实验验证等维度展开系统讲解，内容兼具理论深度与实践价值，为在场师生带来了一场高质量的前沿学术交流。

首先，吴亚斌同学带来题为《一种融合时空特征表示的在线签名验证新型深度集成框架》的汇报，该研究针对在线签名验证中现有方法仅关注时序动态特征、时空特征难以兼容融合、DTW 归一化方式不合理等问题展开，提出CGRN+CNN 双路特征提取架构，创新引入路径归一化并通过决策级融合实现时空特征深度集成，在 DeepSignDB 数据集上达到 SOTA 性能，汇报中他从研究动机、模型架构到实验验证层层拆解讲解，帮助同学们系统掌握在线签名验证的技术难点与时空特征联合建模思路，为生物特征识别相关研究提供了清晰参考。

吴亚斌同学在分享报告

紧接着，李佳路同学以《基于视觉提示和交叉注意力机制的图像检索技术》为题进行分享，针对海量图像检索场景下存在的语义鸿沟、全参数微调成本高、单一尺度特征鲁棒性不足等挑战，提出融合视觉提示与交叉注意力的高效检索框架，通过视觉提示实现参数高效微调，利用交叉注意力完成多尺度特征动态融合，在 MSCOCO 和NUSWIDE21 数据集上取得领先性能，汇报人从技术演进、模型设计到实验分析完整展开讲述，让同学们深入理解轻量化图像检索与多尺度特征融合的关键方法，为海量视觉数据检索任务提供了实用研究思路。

最后，刘源同学带来题为《DIP：用于讽刺检测的双重不一致感知网络》的学术汇报，围绕多模态讽刺检测中图文冲突表达明显、传统对齐方式削弱讽刺信号的核心问题，介绍了发表于 CVPR 2023 的 DIP 网络，通过事实不一致与情感不一致双分支显式建模反差特征，有效提升讽刺检测准确率，他结合动机分析、网络结构与消融实验通俗深入地进行讲解，使同学们充分理解多模态任务中不一致建模的创新逻辑，为多模态情感分析与社交内容理解提供了重要启发。

 李佳路同学在分享报告

 刘源同学在分享报告

汇报结束后，现场师生围绕时空特征融合、视觉提示机制、多模态不一致建模、实验数据集选择等问题踊跃提问，三位汇报同学结合自身科研实践与论文研究成果逐一细致解答，互动交流氛围热烈，充分激发了同学们的科研热情与探索兴趣。

互动环节

本次讲座为新疆大学 CCF 学生会员与广大师生搭建了前沿学术交流平台，助力师生深入了解在线生物特征识别、图像检索、多模态智能等领域的最新研究进展，有效营造了良好的学术交流氛围。未来，CCF 新疆大学学生分会将继续秉持“服务会员、促进交流”的宗旨，持续打造“前行者说”系列精品讲座，推出更多贴合学子科研需求的学术活动，为青年学子成长成才提供更优质的交流平台。

合影