近日，我校人工智能学院“多模态智能计算与系统实验室”在异常检测和医疗图像识别领域取得多项重要进展，研究成果接连被ECCV、MICCAI、IJCAI等国际顶级学术会议接收，展现出实验室在多模态智能计算方向上的持续创新能力与国际影响力。

科研成果一：无监督异常检测与定位新方法被ECCV接收

实验室在读大四本科生李明亮与李汉曦副教授共同撰写的论文《Fast Dynamic Prototypes for Unsupervised Anomaly Detection and Localization》被ECCV（European Conference on Computer Vision）接收。ECCV是人工智能和计算机视觉领域的顶级会议，在谷歌学术模式识别领域学术会议中影响力排名第三。

该论文以江西师范大学为第一完成单位，李明亮同学为第一作者，李汉曦副教授为同等贡献作者及通讯作者。此项工作是继2024年发表于IEEE Transactions on Image Processing的《Target Before Shooting: Accurate Anomaly Detection and Localization Under One Millisecond via Cascade Patch Retrieval》和2026年初发表于IEEE Transactions on Image Processing的《Accurate Industrial Anomaly Detection and Localization Using Weakly-Supervised Residual Transformers》之后，实验室在工业异常检测领域的第三次国际顶级成果突破，持续巩固了实验室在该领域的国际影响力和学术地位。

科研成果二：医疗图像分割新方法被MICCAI接收

实验室在智慧医疗领域也取得重要进展。论文《Adaptive Frequency-guided Parallel Mamba Network for Polyp Segmentation》被MICCAI（Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention）接收。MICCAI是智慧医疗领域最具权威的顶级学术会议，自1998年创办以来已成功举办28届，第29届会议将于2026年9月27日至10月1日在法国斯特拉斯堡举行。

该论文以江西师范大学为第一完成单位，由江爱文教授指导数字产业学院硕士研究生余宏骞等同学完成。研究针对息肉分割中边界模糊与结构多变等挑战，提出了一种自适应频率引导的并行Mamba网络架构，有效提升了分割精度与泛化能力，是实验室产学研合作取得的重要成果之一。

科研成果三：动态图异常检测新方法被IJCAI接收

实验室在国际学术合作方面再结硕果。论文《Unsupervised Anomaly Detection in Dynamic Graphs via Compatibility Modeling and Boundary Learning》被IJCAI（International Joint Conference on Artificial Intelligence）接收。IJCAI是人工智能领域历史最悠久、最具影响力的顶级综合性国际学术会议，2026年将与欧洲人工智能会议（ECAI）协同举办，计划于2026年8月15日至21日在德国不来梅召开。

该论文以江西师范大学为第一完成单位，人工智能学院本科生Jiachi Luo为第一作者，与加拿大蒙特利尔大学博士生、人工智能学院本科毕业生Yuxing Tian合作完成，江爱文教授为唯一通讯作者。研究针对动态图中异常检测面临的正常模式漂移等挑战，提出了兼容性建模与边界学习的无监督检测框架，在多个基准数据集上取得了领先性能。该工作也是实验室推进国际学术合作交流的重要体现。

以上系列成果集中体现了“多模态智能计算与系统实验室”在基础理论研究、产学研协同与国际合作方面的综合实力，也为学院人才培养与学科建设提供了有力支撑。