喜报：近期，中心师生在学科竞赛与学术研究方面取得新突破，不仅在多项顶级科创竞赛中取得优异成绩，另有高水平论文收录于国际顶级会议。

2025年度中国青年科技创新“揭榜挂帅”擂台赛

荣获特等奖1项、一等奖2项

近期，2025年度中国青年科技创新“揭榜挂帅”专项赛全国总决赛陆续拉开帷幕。王鑫老师指导的《智控天网:多智能体博弈封控系统》荣获特等奖，王子玮、武敏、丁琴老师指导的《基于轻量化国产大模型的高帧频弱小目标检测识别技术研究》荣获一等奖、姚望老师指导的《基于多模态协同感知的低空雷达目标智能识别技术研究》荣获一等奖。

2025年全国人工智能应用场景创新挑战赛

荣获专项赛一等奖

全国人工智能应用场景创新挑战赛人工智能+数据产业专项赛由中国人工智能学会主办。在2025年的大赛角逐中，中心邱望洁老师、张沁楠老师指导学生团队的参赛作品《基于多智能体的Web3.0安全防护平台》荣获专项赛一等奖。

第40届人工智能国际会议

获录用论文多篇

AAAI由国际人工智能促进协会(Association for the Advancement of ArtificiaInteligence,AAAI)主办，是人工智能领域历史最悠久、内容覆盖最广的国际顶级会议之一，也是中国计算机学会(CCF)推荐的 A 类国际学术会议。AAAI 2026(The40th Annual AAAl Conference on Artificial Intelligence)计划于 2026年1月 20日至1月 27 日在新加坡召开。本届大会主赛道共收到 23680 篇有效投稿，经过严格评审，最终录取 4167 论文，录取率仅为 17.6%。中心有多篇论文被 AAAI 2026 录用，其中中心学生一作3篇。

亮点论文一：

题目: Unlocking Dynamic Inter-Client Spatial Dependencies: A Federated Spatio-Temporal Graph Learning Method for Traffic Flow Forecasting

作者：王冯，陈天翔，魏淑越，储乾，张艺*，孙怡帆*，郑志明

该成果围绕“异质联邦学习的数学理论和方法”方向展开，面向时空异质性方向拓展。研究从“异质客户端动态空间依赖关系重构”的角度出发，提出了一种创新的联邦时空协同建模新范式。该范式采用隐私安全的联邦交互协议，突破了异质客户端间因数据孤岛与隐私约束带来的协作壁垒，使系统在不共享原始数据的前提下，能够自适应地重建时变空间依赖关系，从而赋予异质联邦学习系统全局建模视野与动态依赖适应能力。该成果为异质联邦学习的数学理论研究和方法设计提供了新的思路与可行实现路径。

亮点论文二：

题目：FedSEA-LLaMA: A Secure, Efficient and Adaptive Federated Splitting Framework for Large Language Models

作者：张子帅，张海楠*，李卫华，张沁楠，董进*，童咏昕*，郑志明

该成果围绕“联邦大模型的自适应分割与加速推理技术”方向展开，成果为构建高安全、高流动性、高效率的数据要素流通体系提供了切实可行的技术路径。随着长安链在金融、政务、医疗等高敏感数据领域的持续拓展，对支持AI原生、隐私优先的协同计算能力提出了日益迫切的需求。FedSEA-LLaMA 有望与长安链的可信执行环境（TEE）及分布式账本能力深度融合，共同构筑面向下一代人工智能的可信数据基础设施，夯实数字经济发展的安全底座。

亮点论文三：

题目：HiLoMix: Robust High- and Low-Frequency Graph Learning Framework for Mixing Address Association

作者：涂晓帆，段田田，苗淑怡，张瀚文，孙毅*

该成果围绕“面向区块链安全可信的核心技术创新”方向展开，聚焦去中心化体系中的身份关联与交易溯源难题，提供关键的底层图谱构建与链上行为智能分析能力，为 Web3 场景的安全治理与风险识别提供基础支撑。研究从混币服务的关联建模需求出发，构建异质属性混币交互图，并通过高低频图对比学习精准捕捉不同尺度的结构模式，有效还原潜在的账户关联关系。进一步地，研究提出面向弱监督场景的置信度标签治理机制，能够在噪声标签环境中实现鲁棒的监督信号提取，显著提升链上行为推断的精准度与可靠性。成果可与链上追踪、地址画像等安全能力深度联动，共同构建可信的区块链资产流转分析与风险控制技术体系，为未来 Web3 安全治理提供可持续的技术支撑。

展望未来，中心将持续夯实产学研融合育人平台，鼓励学子在实践环境中锤炼本领，为服务国家科技自强战略贡献智慧与力量。