民大新闻网讯  近日，人工智能领域国际顶级学术会议神经信息处理系统大会（TheFortieth Annual Conference on Neural Information ProcessingSystems，简称NeurIPS 2026）公布年度论文录用结果。我校计算机科学与工程学院青年教师王泽宇博士以第一作者完成的两项研究成果被录用。这是我校首次以第一作者单位在NeurIPS发表论文。

在题为“WhenIntegral Meets Decomposition: A Signal-Level Self-Supervised Feature Decompose Paradigm for Multi-Modal ImageFusion”的研究中，针对图像融合中特征分解缺乏真实标签、训练目标依赖经验设计的问题，提出信号级自监督特征分解方法。实验结果表明，该方法在医学图像融合、红外与可见光图像融合等任务中取得了优于多种现有方法的性能，为缺乏真实标签条件下的特征分解提供了新的研究思路。

另一篇题为“BeyondSpatial-Domain Supervision: A Relation Constrained Space for Multi-Modal ImageFusion”的研究中，针对现有方法将多源图像或其梯度作为替代监督目标，易造成信息折中与模态偏向的问题，提出了关系约束的图像融合监督方法。实验结果表明，该方法能够适配多种主流融合网络并提升融合质量，为图像融合提供更符合任务目标的监督方式。

NeurIPS是人工智能领域最具国际影响力的顶级学术会议之一，与ICML、ICLR并称为机器学习领域三大顶级会议，也是中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际学术会议。多年来，该会议涌现出一系列深刻影响人工智能发展的研究成果，如生成对抗网络、Transformer架构和去噪扩散概率模型等，在国际学术界具有广泛影响力。

该研究得到了国家自然科学基金青年C类项目、辽宁省自然科学基金以及学校多层面、全方位的支持。

论文链接1：https://arxiv.org/pdf/2609.39004

论文链接2：https://arxiv.org/pdf/2609.38968