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高效安全数字水印新方法。以2024级硕士研究生陈晓东为第一作者、苏庆堂教授为通讯作者的研究成果，发表于IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing（CCF-A类TOP，IF=7.5）。论文提出基于可逆矩阵融合域的水印嵌入与提取方法，提升水印实时性与鲁棒性，并结合混沌加密增强安全性，为高速数据处理与信息安全领域发展提供了新思路。（论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/11355871）
噪声鲁棒跨模态检索新网络。以姚涛副教授为第一及通讯作者、2023级硕士研究生吴翊甄为第二作者的研究成果，发表于IEEE Transactions on Multimedia（CCF-A类、中科院一区TOP，IF=9.7）。研究针对数据噪声带来的检索误差问题，提出对应关系校正与动态一致性学习网络，以显著提升噪声环境下跨模态检索精度与鲁棒性。（论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/11410080）（计算机与人工智能学院 通讯员：郑涵文）
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