CCF新疆大学学生分会“前行者说 ”系列讲座（第十三期）成功举办

2026 年5月6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（第十三期）在新疆大学顺利举办。本次讲座聚焦计算机视觉、模式识别与多模态智能等前沿研究方向，邀请多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，主持人李博远介绍了本期讲座的组织安排与活动流程，对到场师生表示欢迎，并围绕“前行者说 ”系列讲座服务青年学子科研成长、搭建学术交流平台、拓宽学术视野的重要作用进行了简要说明，鼓励同学们立足科研前沿、主动交流思考，在分享与讨论中提升科研能力。

图1“前行者说 ”系列讲座（第十三期）开场

本次学术分享围绕红外小目标检测、离线签名验证、多模态神经机器翻译等热点方向展开。汇报人分别结合高水平学术论文，从研究背景、关键问题、模型设计、实验验证与应用价值等方面进行系统讲解，内容兼具理论深度与实践启发，为在场师生带来了一场高质量的前沿学术交流。首先，郝圣斌同学带来题为《DCANet: Dense Convolutional Attention Network for infrared small target detection》的汇报，并围绕“DCANet：用于红外小目标检测的密集卷积注意力网络 ”展开讲解。该研究针对红外小目标检测任务中目标尺度小、背景干扰强、边缘纹理弱、特征表达不充分等挑战，介绍了通过密集卷积结构强化局部特征提取、结合注意力机制突出关键目标区域的建模思路。汇报中，郝圣斌同学从红外小目标检测的应用场景和研究难点出发，逐步分析网络结构、特征融合方式与实验结果，帮助同学们理解小目标视觉感知任务中的特征增强与注意力建模方法。

图2 郝圣斌同学分享报告

随后，班子涵同学以《DetailSemNet: Elevating Signature Verification through Detail-Semantic Integration》为题进行分享，重点介“DetailSemNet：通过细节—语义融合提升离线签名验证性能 ”相关研究。围绕离线签名验证中细粒度笔画差异难以捕捉、全局语义信息与局部细节信息融合不足等问题，汇报人系统阐述了细节特征与语义特征协同建模的思路，结合论文方法框架与实验分析，说明该模型如何在签名图像特征表征、相似性判别与伪造签名识别等方面提升验证效果，为生物特征识别与文档图像分析相关研究提供了有益参考。

最后，王骋昊同学带来题为《Layer-Level Progressive Transformer With Modality Difference Awareness for Multi-Modal Neural Machine Translation》的学术汇报。该研究围绕多模态神经机器翻译任务中视觉信息与文本信息存在模态差异、跨模态交互不足、层级语义融合不充分等问题展开，介绍了具备模态差异感知能力的层级渐进式 Transformer 建模思路。汇报中，王骋昊同学结合图文配对、随机样本对比与注意力可视化等实验图例，系统讲解了模型在捕捉跨模态语义关联、增强多模态表示能力、提升翻译质量与可解释性分析等方面的设计逻辑，使同学们进一步认识到多模态智能研究中特征交互、语义对齐与层级融合的重要价值。

图3 班子涵同学分享报告

图4 王骋昊同学分享报告

汇报结束后，现场师生围绕红外小目标检测中的背景抑制与弱特征增强、离线签名验证中的细节—语义融合策略、多模态神经机器翻译中的模态差异感知、层级渐进式融合与注意力可视化等问题踊跃提问。各位汇报同学结合自身科研实践和论文研究内容逐一回应，在交流讨论中进一步拓展了同学们对相关研究方向的理解，充分激发了大家的科研热情与探索兴趣。

图5 现场师生认真聆听与交流

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，助力师生深入了解计算机视觉、模式识别、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。

图6 活动结束合影