我校航模队在2018中国国际飞行器设计挑战赛总决赛中获佳绩
本报讯 近日，由国家体育总局主办、吴忠市红寺堡区人民政府承办的2018年中国国际飞行器设计挑战赛总决赛，在宁夏吴忠红寺堡开发区举行。我校航模运动队25名成员与来自北京航空航天大学、哈尔滨工业大学、西北工业大学、厦门大学等93所高校的近1920名运动员同场竞技，最终获得国家一等奖2项、二等奖3项、三等奖1项。
本次比赛，我校航模运动队参加了限距载重空投、模型火箭运载与返回、垂直起降与载运等比赛。队员们长途驱车35小时，克服旅途颠簸和晕车等身体不适，连续作战，在阵风达7-9级的罗山飞行营地，协同配合，训练有素，熟练操控自主设计的飞行器完成了预定的飞行任务，取得了优异的成绩。（体育教学部 通信工程学院）
我校本科生麻瑀谌和黄步真、胡友鹏发表的论文分别被SCI期刊和PCM会议收录
本报讯 日前，我校智能信息处理实验室学生麻瑀谌发表的论文“Optimizing sparse tensor times matrix on GPUs”被期刊Journal of Parallel and Distributed Computing收录；黄步真、胡友鹏合作撰写的论文“A Flower Classification Framework based on Ensemble of CNNs”被第19届环太平洋多媒体会议（Pacific-Rim Conference on Multimedia，简称PCM 2018）正式收录。
麻瑀谌同学在文章中提出了一种新的算法，旨在 GPU 并行计算平台上加速稀疏张量与矩阵的点积运算 (SpTTM)。新的算法从五个方面提出了优化，最终达到了3.9倍于最近相关成果的性能提升。张量是计算机中用于表达高维度信息的结构，是大数据、深度学习等上层建筑的基石。虽然目前国际上对于畴密张量的运算已有充分的研究，但稀疏张量的研究尚处起步阶段。在当下的时代环境，稀疏张量更加常见，因此，这项成果具有很强的现实意义。
黄步真、胡友鹏同学的论文主要是关于图像分类领域的研究，提出了一种基于CNN集合的花卉分类框架：通过对原始图片进行不同处理，提取花卉的颜色、纹理以及特征点等信息，通过集成学习的方法进行融合，提高了花卉的识别精度。在PCM会议上，两位同学对研究成果进行了海报展览，并和与会人员进行了交流，分享了团队研究成果。（自动化学院）