量大师生又双叒叕放大招啦！

摘要：近日，经管学院管理科学与工程专业2023级硕士研究生余谦，以第一作者身份在环境科学与生态学领域国际知名期刊《Ecological Indicators》（中科院一区TOP）发表学术论文《Mapping and assessing the multifuncti

近期

我校师生又双叒叕放大招

在多家高水平期刊接连发表重要成果

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近日，经管学院管理科学与工程专业2023级硕士研究生余谦，以第一作者身份在环境科学与生态学领域国际知名期刊《Ecological Indicators》（中科院一区TOP）发表学术论文《Mapping and assessing the multifunctional demand for agricultural land based on the P-E-F framework A case study of Hangzhou City, China》，指导教师为经管学院青年教师何山（通讯作者）。

该论文聚焦乡村振兴与粮食安全背景下农业用地多功能需求系统性评估框架搭建和时空多尺度分析研究。农业用地作为区域安全与可持续发展的核心要素，具有生产、生态和文化等多功能特性，平衡其供需关系对农业与农村可持续发展至关重要。目前，关于农业用地多功能的研究多侧重于供给侧，对需求侧的系统性评估不足，且现有评估方法不便于精细化管理决策。鉴于此，该研究聚焦于不同农业用地利用类型（水田、旱地、茶园、果园）的多功能（生产、生态、文化功能）需求评估，构建了“P（人口）-E（经济）-F（功能）”框架，通过整合社会统计、自然遥感、社交媒体等多源时空大数据，揭示了农地多功能需求水平时空分布情况。“P-E-F”框架为农地多功能需求评估提供了一种科学可靠的方法。核心发现突出了多功能需求的空间异质性，除了城市农业用地外，偏远农村地区也分散着多功能的需求热点。该研究从农地多功能复合价值最大化的角度出发，为城市、郊区和边远农村地区农业用地的利用和管理提供了针对性参考。

近年来，经管学院十分重视教师、研究生科研能力培养提升，先后出台高质量学术期刊认定及应用办法、硕士研究生科研业绩资助办法等文件支持师生产出高质量学术成果，师生高质量期刊论文数量得到明显提升。

近日，我校信息工程学院人工智能系章东平老师团队在交通速度预测领域取得重要进展，研究成果以题为《Graph convolutional networks with multi-scale dynamics for traffic speed forecasting》的学术论文，发表在国际知名期刊《Applied Soft Computing》（论文发表时为中科院一区期刊，影响因子：7.2）上。

针对现有模型在多尺度时间特征与动态空间结构建模方面的不足，章东平老师团队提出了一种多尺度动态门控图卷积网络（MDGGCN），通过引入多尺度转换模块提取交通速度数据的粗细粒度特征，并设计动态图交互策略以融合静态图与自适应图的空间信息，有效提升了模型对复杂交通模式的建模能力。实验证明，该模型在多个真实数据集上均显著优于主流方法，预测误差最高降低达6.1%。

该研究不仅拓展了图神经网络在时空建模中的应用边界，也为城市交通智能调度提供了理论支持与技术路径。未来，该团队将继续探索融合天气、道路事件等多源数据的深度预测模型，进一步提升交通预测的实时性与精准性。

近日，我校信息工程学院人工智能系教师余家斌与浙江省肿瘤医院徐栋教授团队合作，在甲状腺结节超声诊断领域取得突破性进展，成功开发出一款基于深度学习的三维可视化诊断工具TNVis。研究成果已于2025年2月27日发表在全球数字医学顶尖期刊《npj Digital Medicine》(Nature子刊,中科院一区TOP,影响因子:12.4)上，论文题为《A Deep learning Based Ultrasound Diagnostic Tool Driven By 3D Visualization of Thyroid Nodules》。

甲状腺结节作为常见的内分泌疾病，其良恶性鉴别对临床精准诊断和避免过度治疗至关重要。尽管超声已被广泛应用于临床诊断，但现有诊断主要依赖静态图像与医师主观经验判断，存在诊断一致性差、耗时长等问题。针对现有AI系统无法处理动态视频、缺乏三维重建能力和交互方式单一等痛点，TNVis系统提出了创新性的解决方案：通过迁移静态图像标注知识至多视角视频分析，结合三维建模技术，实现了甲状腺结节的动态可视化识别与空间重建，有效提升了诊断的准确性与临床可操作性。