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深圳理工大学邵明文教授团队主导研发“DEGauss”恶意3D编辑防御框架（NeurIPS 2025，机器学习三大会），首次利用视角焦点梯度融合机制与双差异优化策略，动态强化最具挑战性视角的语义偏差与编辑方向偏差。DEGauss在保持真实感渲染质量的同时，能有效抵抗多视角三维编辑
在脑机接口等神经接口系统中，电极是连接电子设备和生物神经系统的核心界面传感器，是脑机接口中“接口”的核心所在。然而，当前植入式电极均是“静态”的，植入后只能“固定位置、局限采集”，还在免疫反应中“被动挨打”乃至传导失效，严重制约了脑机接口的应用和未来发展。
构建临床级SEEG/CT/MRI(T1+DTI）多模态癫痫灶精准定位框架（IEEE TNSRE 2025，JCR Q1），通过时空协同注意力网络深度融合SEEG时空动力学与个体化结构连接，实现癫痫起始区（SOZ)、传播区(PZ)与非相关区（NIZ）高精度自动识别（ 准确率≥ 98.08% ），定位结果与临床手术高度一致
深圳理工大学徐利建团队提出“OCL”视觉预训练新范式（ICML 2025，机器学习顶会），首次利用掩码生成语义差异化视图与对比学习的有机结合，形成无需手工数据增强与复杂辅助模块的高效视觉表示学习能力。OCL方法仅用4块A100 GPU在133小时内完成ViT-L/16预训练，在下游分类任务微调中达到85.8%的Top-1准确率，显著提升训练效率与语义概念提取能力
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