上海理工光电学院研究生发表多篇一区SCI论文
先后在工程技术和计算机科学双领域Top级期刊、一区杂志IEEE工业电子学报（IEEE Transactions on Industrial Electronics (IF=7.503)）和IEEE工业信息学（IEEE Transactions on Industrial Informatics (IF=7.377)）发表研究论文，并申请发明专利1项。
 汤振辉同学在IEEE工业信息学期刊上发表名为“基于空间注意力机制双线性卷积神经网络铸件无损检测研究”（Non-Destructive Defect Detection in Castings by Using Spatial Attention Bilinear Convolutional Neural Network）的研究论文。该论文提出来一种新的CNN模型结构和空间注意力模块，利用深度可分离卷积减少跨通道和跨空间的相关性，能够直接对射线图像中的铸件进行缺陷检测，减少了大量的人工标注负担，使得基于射线的缺陷检测系统更加实用, 大幅度提高了无损检测的性能。 论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9057424  基于双线性池化和空间注意力的CNN模型架构  模型预测的可视化分析 以上研究工作均以上海理工大学为第一完成单位，该研究提出的基于深度学习的人工智能研究方法不仅具有极高的理论创新性，而且在工业铸件的无损检测中具有非常广阔的潜在应用价值。 |
1.行业新闻、市场分析。 2.新品新技术（最新研发出来的产品技术介绍，包括产品性能参数、作用、应用领域及图片）； 3.解决方案/专业论文（针对问题及需求，提出一个解决问题的执行方案）； 4.技术文章、白皮书，光学软件运用技术（光电行业内技术文档）；
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