近日，校区石油学院师生团队2篇学术论文被计算机视觉领域国际顶级会议CVPR 2026录用，充分展现了校区在人工智能前沿技术的创新能力以及学院在人工智能学科研究与高水平人才培养方面的持续突破。

《面向负面情感模因分类的模型偏见缓解：一种基于博弈论的多智能体协同框架》一文提出博弈论驱动的多智能体协作框架GECO，通过构建多智能体博弈体系、设计混合奖励机制，有效缓解多模型偏差。《分形伪装：一种面向红外域多尺度对抗攻击的仿生方法》一文提出基于分形几何的多尺度红外物理攻击技术AdvFractal，借助分形自相似特性构造可物理实现的对抗扰动，显著提升红外行人检测对抗攻击成功率。

一直以来，校区高度重视青年教师科研能力培养和高水平成果培育，在科研组织实施过程中，注重发挥教师团队引领作用，鼓励青年教师面向学术前沿凝练研究方向，依托学术交流、科研训练和师生协同创新，不断提升科研攻关能力与成果产出水平。未来，校区将持续推动计算机技术与能源科技的深度融合，为青年教师和研究生开展高水平研究提供强有力的支持。

CVPR（Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）是国际计算机视觉与模式识别领域最具影响力的学术会议之一，长期聚焦图像识别、目标检测、三维视觉、视频分析、机器学习等前沿方向，录用论文通常代表相关研究方向的重要进展，具有较高的学术价值和国际影响力。

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