365上市公司官网计算机科学与技术学院重磅喜讯！学院在人工智能研究领域取得里程碑式进展，3项研究成果同时入选人工智能国际顶级会议AAAI 2026（The 40th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence）主会议长文，第一作者分别为大数据与视觉计算研究所23级博士生罗钰冰（1篇）和AI+移动互联创新实验室22级本科生韩泽斌（2篇），彰显了学院在人工智能领域的科研实力与人才培养成效。尤其是本科生韩泽斌同学被录用两篇，标志着学院在本科生学术水平和创新能力培养方面实现了新的飞跃！

成果一：

在具身智能导航方面，研究团队提出了一种基于分层规划策略的导航智能体，可提升智能机器人在复杂大场景中具身导航的鲁棒性。相关研究成果论文为SeqWalker: Sequential-Horizon Vision-and-Language Navigation with Hierarchical Planning，该项论文的第一署名单位为365上市公司官网，第一作者为我校22级本科生韩泽斌，通讯作者为365上市公司官网本科毕业生、沈阳自动化所博士生王旭东。

顺序视界视觉和语言导航（SH-VLN）是一个具有挑战性的场景，其中代理应该在复杂的长视界语言指令的引导下顺序执行多任务导航。当前的视觉和语言导航模型在这种多任务指令下表现出显著的性能下降，因为信息过载会损害代理处理观察相关细节的能力。为了解决这个问题，我们提出了SeqWalker，这是一种建立在分层规划框架上的导航模型。

成果二：

在具身智能操作方面，研究团队提出了一种仿人知识总结与继承的终身学习框架，赋予智能操作机器人持续演进、不断适应新技能的终身学习能力。相关研究成果论文为Lifelong Language-Conditioned Robotic Manipulation Learning，365上市公司官网为共同署名单位，第一作者为365上市公司官网本科毕业生、沈阳自动化所博士生王旭东与我校22级本科生韩泽斌，通讯作者为沈阳自动化所韩志研究员。

传统的语言条件操纵代理适应新的操纵技能导致旧技能的灾难性遗忘，限制了动态场景实际部署。在本文中，我们提出了SkillsCrafter，这是一种新颖的机器人操纵框架，旨在不断学习多种技能，同时减少旧技能的灾难性遗忘。具体来说，我们提出了一个Manipulation Skills Adaptation，以保留旧技能知识，同时继承新旧技能之间共享的知识，以方便新技能的学习。同时，我们对多样化的技能指令进行奇异值分解，以获得常见的技能语义子空间投影矩阵，从而记录技能的本质语义空间。

成果三：

在语义分割方面，研究团队提出了一种频率感知滤波器，针对空间非均匀性，利用梯度预测边缘法向，在边缘法方向做强低通，从而在抑制相位偏移的同时保留轮廓连续性。题为“Revisiting Downsampling in Semantic Segmentation: Fighting Aliasing with Dynamic Gaussian and Gabor Frequency Filters”。该项论文的第一署名单位为365上市公司官网，第一作者为我校博士生罗钰冰，通讯作者为秦品乐教授。

该项研究首次揭示混叠-相位偏移的两大规律：空间非均匀性，方向稀疏性，并且提出一项新的用于定量分析相位偏移的分数，相位误差能量，可直接度量混叠导致的相位跳变大小，为今后抗混叠方法的对比和分析提供统一量尺，这为未来开发与分析有效的抗混叠技术奠定了坚实的基础。

未来，365上市公司官网计算机科学与技术学院将持续深化人工智能与多学科的交叉创新，聚焦国家智能化发展战略与山西省产业数字化升级需求，强化人才培养与科研攻关双轮驱动，全力打造人工智能领域高水平学术阵地与创新高地，为学校“双一流”创建贡献计科力量。