365英国上市(品牌)公司-Made in 365

1月6日，湖北省科技大会在武汉召开，会上宣读了《湖北省人民政府关于2024年度湖北省科学技术奖励的决定》。我院夏桂松教授团队荣获湖北省自然科学奖一等奖。夏桂松教授团队围绕从遥感图像数据到地物信息和知识转化的科学难题，通过多粒度大规模遥感解译基准数据构建理论、多维度遥感图像旋转框目标检测深度模型、多层次遥感图像场景与地物分类方法，系统地建立了遥感图像智能解译的深度学习理论与方法体系。该成果在对地观测、国防安全、...

2024年5月，国际综合性期刊《自然•方法》（Nature Methods）在线发表了论文题为“Dependency-aware deep generative models for multitasking analysis of spatial omics data”（依赖感知的多任务深度生成模型分析空间组学数据）。武汉大学为论文第一署名单位，我院田天教授为论文第一作者。这是我校生物信息方向研究成果首次刊登在Nature Methods期刊上。空间组学技术是近年来生物医学研究领域的一项重大突破。不同于单细胞组学，...

2025年6月，学院夏桂松教授团队联合口腔医学院黄翠教授团队在国际牙科研究领域顶级期刊《Journal of Dental Research》发表题为“High Fidelity 3D Imaging of Dental Scenes using Gaussian Splatting”的研究成果，在国际上首次将高斯泼溅（Gaussian Splatting）技术成功应用于临床牙科场景可视化，为口腔精准医疗开辟了新路径。在牙科诊疗中，口腔摄影是评估患者软硬组织状况、咬合关系及面部外观的重要手段，对于诊断分析、治疗方案制定以及疗效追踪具有关键作用。...

基于学习的三维建模方法，总体到达“实体建模”阶段，但是距离当代工业界所实际采用的“基于设计历史和参数化特征建模方法”，有明显代差，成为CAD工业软件领域深度学习的一个痛点。

4月29日，在第八届数字中国建设峰会"高质量数据集和数据标注主题交流活动"上，国家数据局正式发布首批47个数据标注优秀案例。学院夏桂松教授团队主持完成的《点-线-面多粒度遥感大规模基准数据集标注》案例凭借技术创新优势成功入选，成为遥感智能解译领域的标杆案例。《点-线-面多粒度遥感大规模基准数据集标注》案例面向遥感图像智能解译的真实应用场景，结合遥感图像的大尺度、多光谱等成像特性，关联人工解译与智能解译，提出了点-...

2025年3月25日，爱思唯尔（Elsevier）正式发布2024“中国高被引学者”（Highly Cited Chinese Researchers）榜单。学院夏桂松、何发智教授再次上榜，已经连续5年入选“中国高被引学者”榜单。 爱思唯尔“中国高被引学者”榜单以全球权威的引文与索引数据库Scopus作为中国学者科研成果的统计来源，致力于科学分析和评价中国学者的学术影响力，进而表彰引领学术进步的杰出学者。学院两位教师兢兢业业，在365上市公司和计算机科学与技术领域严谨治学、...