本科生一作！成电“珠峰班”3项成果，获国际认可！

摘要：近日，2025国际机器学习大会（ICML，International Conference on Machine Learning）官方公布论文收录结果，电子科技大学计算机科学与工程学院（网络安全学院）国家“珠峰计划”拔尖人才实验班本科生撰写的3篇论文被此次会

近日，2025国际机器学习大会（ICML，International Conference on Machine Learning）官方公布论文收录结果，电子科技大学计算机科学与工程学院（网络安全学院）国家“珠峰计划”拔尖人才实验班本科生撰写的3篇论文被此次会议接收。

ICML是中国计算机学会CCF推荐的A类国际学术会议，在机器学习领域享有较高学术声誉，这些被录取的最新科研成果涵盖了机器学习领域各项前沿工作。

2021级本科生郑洋以第一作者撰写的论文Integrating Intermediate Layer Optimization and Projected Gradient Descent for Solving Inverse Problems with Diffusion Models主要关注现有基于扩散模型的逆问题求解算法存在的内存开销大和收敛至次优解的问题，提出了两种创新性方法：DMILO 和 DMILO-PGD。大量实验结果表明，该方法在多个线性与非线性逆问题场景中均优于现有方法，展现出更高的重建精度与泛化能力。

2022级本科生王硕、黄顺阳以共同第一作者撰写的论文Cooperation of Experts : Fusing Heterogeneous Information with Large Margin框架，旨在将多重信息进行融合与深度挖掘，解决异构多关系图信息融合的问题。通过一创新的协作机制，CoE在多个数据集上显示出优越的性能，特别是在多模态和多关系任务中，实验结果验证了其在处理异构信息时的强大能力和广泛适用性。

2022级本科生王硕、王博奎以共同第一作者撰写的论文Multi-Domain Graph Foundation Models : Robust Knowledge Transfer via Topology Alignment提出了一种新的多领域图基础模型（MDGFM），旨在通过拓扑对齐实现跨领域知识的稳健传递。广泛的实验验证显示，MDGFM在多个同质性和异质性图数据集上均表现出强大的鲁棒性和有效性，特别是在面对未见过的目标领域时，模型能够保持良好的泛化能力。

学校本科生能够获得如此耀眼的成绩，离不开计算机科学与工程学院（网络安全学院）计算机科学与技术专业（国家“珠峰计划”拔尖人才实验班）的精心培育与倾力支持。专业为学子铺设了通往卓越的道路，使他们在奋斗中绽放光彩，于拼搏中书写荣光。

依托“计算机科学拔尖学生培养计划2.0基地”（首批全国12所），专业设置面向国家重大需求，注重通识、数理和计算机科学基础以及创新能力的培养和提升。实行“成长导师+学业导师+学术导师”三导师制，学生在导师指导下，量身定制个性化课程修读及科研训练计划，并与研究生培养衔接，锻炼学生的获取知识能力、应用知识能力和创新能力，使之成为能从事计算机理论研究、应用与创新实践的创新引领性人才。