科研方向

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在科学研究方面,计算机科学与技术学科已入选国家“双一流”建设学科;计算机科学学科进入ESI全球前1‰,2019年11月排名位列第25位,国内高校前5位。拥有省部级重点实验室5个,是综合业务网理论与关键技术国家重点实验室的重要组成部分,建设有教育部长江学者创新团队、陕西省科技创新团队、陕西省高校青年创新团队等。

根据学院计算机科学与技术和软件工程两个一级学科,凝练形成了计算机系统结构、数据科学与知识工程、计算生物信息学、计算机网络与物联网工程、软件工程基础理论、动态智能化软件工程技术、航天与医疗领域软件工程、视觉智能与嵌入式领域软件工程八个学科方向,并由此组成了计算生物信息学研究所、智能媒体与数据工程研究所、计算机网络与物联网工程研究所、嵌入式计算技术研究所、智能软件与系统新技术研究所、大数据与视觉智能研究所、计算理论与技术研究所和软件工程研究所等八个研究所。

近五年,学院承担了包括国家重点研发计划、国防973计划、国家863计划、国家自然科学基金重点项目等在内的各类科研项目。成果显著。

计算机网络与物联网工程研究所

计算机网络与物联网工程研究所依托陕西省网络与系统安全重点实验室,网络与信息安全教育部创新团队(网络安全领域唯一)、移动互联网“111”引智基地、协同创新中心、“三秦学者”创新团队、科技部重点领域创新团队,立足国家战略,围绕学科发展前沿,面向下一大网络信息系统,形成系统安全关键技术(智能系统、无人系统)、数据安全关键技术(云计算、大数据)、网络安全关键技术(物联网、5G、CPS、下一代信息网)和密码编码理论(物联网、云计算、大数据、量子计算)等主要研究方向。

团队共有教授/高级职称15人,副教授/中级职称18人,流动人员5人,含教育部长江学者特聘教授1人,青年长江学者1人。

团队先后承担了国家重点研发计划、国家自然基金重点项目、国家科技重大专项、陕西省重点项目等20多项;在国内外学术期刊和会议发表论文100多篇,其中CCFA类会议和期刊超过20篇,累计出版专著4部;授权技术发明专利70余项,其中国际PCT专利5件;制定国际ITU标准3项,中国电子行业标准3项、中国通信行业标准2项;获得国家技术发明二等奖1项、省部级科技成果一等奖5项。团队在无线网络安全融合、云数据安全、物联网及安全等方面均取得了具有自主知识产权的研究成果。

团队在IEEE JSAC/TIFS/TCOM、ACM CCS、ACM SIGCOMM、INFOCOM、计算机学报等国内外主流期刊和会议上发表论文100余篇,他引次数超过2000次,授权国家技术发明专利50余件,国际PCT专利5件,已转让专利8项,登记软件著作权20多件;制定国际ITU标准3项、中国电子行业标准3项,中国通信行业标准2项。

团队获得2013年国家自然科学二等奖(异构多域无线网络协同安全关键技术及应用,第一完成单位),2019年陕西省技术发明一等奖(域物联网安全服务关键技术及应用),2014年中国电子学会科学技术奖一等奖(泛在网络信息汇聚及安全保护关键技术,第一完成单位)。研究成果获国家技术发明二等奖1项,省部级科技成果一等奖6项,二等奖3项。

2018年和2019年,团队先后有三人(沈玉龙教授、张志为老师、祝幸辉博士)登上中央电视台CCTV-2创业英雄汇,并有2人(沈玉龙教授、张志为老师)分别获得2018年和2019年创业英雄十大榜样。

 

智能媒体与数据工程研究所

智能媒体与数据工程研究所,依托“计算机科学与技术”双一流建设学科的“数据科学与知识工程”方向,着重服务于国家大数据战略发展需求,以“数据为驱动,应用为导向”,面向海量、多源、异构、高维复杂数据,研究大数据采集、处理、分析、挖掘和应用等中的关键科学问题和主要技术瓶颈。研究对象主要聚焦于复杂媒体数据、序列数据、网络数据、时空数据、区块链数据、医学影像数据、基因组数据等,采用机器学习、模式识别、知识发现、博弈论、香农信息论、可证明安全理论等多种优化算法及理论,运用并行分布式计算、云计算、雾计算等新兴计算模式,探索复杂数据内在的规律,并面向各种应用场景研究理论结合实践的各种应用技术。

 

智能软件与系统新技术研究所

目前,智能软件与系统新技术研究所主要包括六个研究方向

(1)面向动态复杂环境智能软件开发方法与运维技术

运行在动态复杂环境中的智能软件具有高度分布、去中心化的部署模式,并需实时管控海量异构资源、在线适应环境变化,亟需适用于该类软件特征的开发方法与运维技术。本方向以多智能体和群体智能技术为基础,研究基于群体智慧的智能软件系统开发方法与关键技术。基于智能体自治性、主动性、动态性等智能特性,围绕面向多智能体软件工程(AOSE)方法学,开展动态软件体系结构、软件在线演化、软件自适应和自优化、软件智能运维以及智能决策支持方法等研究工作。累计承担国家863重大项目课题、国防973重点项目课题、国家自然科学基金、国防预研等30余项国家研究课题,并与国内知名企业与研究机构开展合作,产出众多高水平科研成果,相关研究成果已应用于国防军工、航空航天、智慧金融等多个领域。

(2)知识驱动的认知计算理论与智能交互技术

认知计算是以自然语言处理、机器学习和人机交互技术为基础,研究如何模拟人类思维过程以提升针对大规模数据的知识发现、理解、决策和洞察能力。本方向以语义计算和自然语言处理技术为基础,通过研究大规模异构多源数据的知识抽取、知识融合、知识理解和智能对话等关键技术,构建以知识图谱和认知图谱为核心的认知计算理论框架,为基于知识的智能交互软件系统和自主决策服务提供支撑。累计承担了省部级科技重大专项、国家自然科学基金、装备型号研制、国防预研及与知名企业和研究机构合作研发项目共计30余项,相关研究成果已应用于国家安全、医疗健康和客户服务等领域。

(3)复杂自然场景下智能感知理论与技术

智能感知指系统自动获取、处理和理解环境特征,建立上下文环境模型,并实现系统对环境综合理解的过程,是提升系统对环境适应能力的重要基础。实现智能体及智能系统对自然场景的感知、分析、理解、推理是支撑该感知过程智能化的重要途径。本方向以建立智能体及智能系统对自然环境的感知理论与技术为目标,针对服务机器人、工业机器人、军用机器人等应用领域,研究传感器信息的快速感知、精准分析、语义理解、知识推理及环境预测等内容,构建开放环境下具备主动感知、动态适应能力的智能系统,以提升工业领域系统在自适应资源协调、自优化任务分配、自动化动态控制方面的能力。累计承担了国家重点研发计划、国家863计划、国家自然科学基金等30余项课题,在国际顶级期刊和会议上发表论文100余篇,相关成果已经应用在智能制造、无人仓储等多个领域。

(4)基于无源感知的智能系统关键技术及应用

智能系统作为针对特定应用场景的智能元素集合,实现对场景干扰的分析处理与智能元素的协同感知是其关键性的基础能力之一。本方向以复杂环境中智能系统关键技术及应用为目标,通过研究环境中已高密度部署的Wi-Fi、基站、射频标签、声学等相干信源,构建具备高带宽、环境穿透能力以及分辨率可线性提升的被动式无源感知环境智能化系统,为自主可控的多维协同感知及智能化系统提供技术支撑。累计承担国家重点研发计划、国家自然科学基金等20余项课题,在国际顶级期刊和会议上发表论文100余篇,相关成果已经应用于工业互联网、国防等领域。

(5)面向高动态战场特性的智能软件系统关键技术

现代战争中使用的软件系统受到环境高动态变化、极短响应时间和受限的资源条件制约,建设其智能化和动态自适应能力存在重大研究挑战和重要应用价值。本方向以高动态战场特性为应用场景,研究人机深度融合、态势感知预测、联控决策支持、智能装备健康监测、跨域智能协同、嵌入式云系统、韧性系统构造等内容,突破战场环境智能软件系统关键技术和应用模式,支撑特定领域的智能化软件系统建设。累计承担国防973、重点武器研发、军内科研等10多项国防课题。并与国内知名企业与研究机构开展合作,产出众多高水平科研成果。相关研究成果应用于国防建设、指挥控制和航空航天等领域。

(6)“智能软件+X”前沿交叉关键技术与典型应用

软件是制造强国和网络强国建设的关键支撑,智能软件与多学科领域交叉应用研究是科技创新发展的核心内容。本方向将计算智能、数据科学、机器学习等智能化应用领域发展前沿与软件技术结合,研究智能软件系统与不同应用领域交叉融合中的应用模式、应用场景和系统集成攻关技术,加强“从0到1”基础研究,推动前沿技术创新,引领交叉学科发展,为响应国家需求、促进行业发展和区域经济建设作出独特的、引领性的贡献和服务。

软件工程研究所

西安电子科技大学软件工程研究所(西电软件所)于1991年成立,在学科带头人蔡希尧教授、金益民教授和陈平教授的带领下,软件工程研究所在并发理论、对象技术、程序理解、软件安全分析、软件测试与自演化等主流软件工程研究方向上取得了特色鲜明、优势明显的研究成果。

目前,软件工程研究所由刘西洋教授、刘伟副教授领导,成员包括王黎明、霍秋艳、覃桂敏等14位老师,教师具有雄厚的工业背景及丰富的工程实践经验。研究方向包括工业软件技术、工业大数据与工业智能以及医学人工智能等。核心任务是围绕工业智能智造,优化工业生产流程,提升工业生产线智能化水平;围绕重大疾病的筛查诊断、治疗等,优化诊疗流程,提升治疗效率。

2005年以来,面向航天领域,软件工程研究所与多家研究所合作,主持和参与了多项重要航天应用系统软件项目。与中科院国家授时中心、中国电科54所、北京航天自动控制研究所建立了长期合作关系,参与了北斗卫星导航系统和多个型号系统软件项目的研发,并均已顺利通过验收,提升了我校在航天应用系统尤其是北斗卫星导航系统的影响力。2015年以来,面向医疗领域,与中山大学中山眼科中心、西京医院、复旦大学附属中山医院、中山大学附属第一医院、上海市肿瘤医院、北京协和医院等国内著名医院开展了针对医学影像、病理图像、电子病例等医学数据结合人工智能的多项研发工作,在疾病的早期筛查、辅助诊断、预后预测系统研发方面积累了丰富的经验。其中,与中山大学眼科中心历时五年,独创性的研发出医学图像密集标注技术Visionome,于2020年发表于Nature Biomedical Engineering,将深度学习技术应用于密集标注所得到的数据集,获得了相对于完整数据粗放利用更加完整的诊疗循证指南,使得本就珍贵的医学信息的利用率大幅提升,相关研究成果已进入临床转换。2019年,面向工业制造领域,与南京认知物联网研究院合作成立了校级的工业智能联合研发中心,研发了基于计算机视觉洞察的工业产品质量检测运营支撑平台,并已落地应用于某工业企业的产品质量检测。

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软件工程研究所先后承担了国家科技重大专项子课题、国家科技重点研发计划项目子课题、国家自然科学基金项目、国防基础科研项目、国防预先研究项目等国家级项目多项。在Nature Biomedical Engineering、ASE等学术期刊和高层次国际会议上发表高水平论文多篇。软件工程研究所学术氛围浓郁、学术交流频繁,教师积极参加国际会议,出国访学,与国际同行深入交流;同时,先后邀请2001年ACM图灵奖得主Kirsten Nygaard教授、数据挖掘国际权威专家Philips S. Yu教授等一流科学家来所讲学交流。

得益于研究生期间扎实的科研学术培养和实际工程能力训练,软件工程研究所毕业生受到了国内外大型互联网公司和科研院所的一致青睐,就职后大都能高质量的完成工作任务,并迅速的获得了职位提升和个人发展。

展望未来,软件工程研究所将结合人工智能、云计算、大数据、工业物联网等技术,搭建面向航天、医疗和制造领域的工业云服务平台,实现领域经验知识数字化和异构数据汇聚分析,支撑智能辅助决策、业务模式创新和资源优化配置,服务国家大工业发展需求。

计算理论与技术研究所

计算理论与技术研究所(Institute of Computing Theory and Technology, ICTT)是在原高可信软件实验室的基础上发展起来的,实验室由段振华教授于2003年10月创建。2005年10月经校学术委员会正式批准成立研究所并更名为计算理论与技术研究所。

经过多年发展,ICTT目前依托于综合业务网理论及关键技术国家重点实验室和陕西省安全攸关智能软件创新团队,已形成了一支素质良好、朝气蓬勃、结构合理的研究队伍。ICTT现有核心成员9人,其中教授2人,副教授3人,博士生导师4人,硕士生导师5人,负责人为田聪教授和段振华教授。

研究方向有:软件可靠性和安全性、基于大数据和机器学习的智能软件开发、可信软件基础理论与方法、复杂任务智能规划与推理研究。

大数据与视觉智能研究所

大数据与视觉智能研究所隶属于西安电子科技大学计算机科学与技术学院,是依托“计算机科学与技术”双一流学科的科研机构,主要任务是面向国家重大需求和学科前沿,促进基础研究,推进大数据分析与智能视觉领域的技术发展和成果转化,培养高层次人才,拓展优势领域,主动谋划大项目和大系统,引领相关领域基础理论和技术创新,促进科研成果在行业领域的转化和应用。

研究所依托于西安市大数据与视觉智能关键技术重点实验室,围绕大数据与视觉智能领域的关键理论与技术开展研究,研究方向包括计算机视觉、智能图像处理、大数据分析与可视化、智能教育技术等。研究所始终围绕大数据与人工智能国家战略,面向领域重大需求,理论研究服务于实际应用,发挥团队优势,建设国内一流的研发团队。经过十余年的发展,形成了一支以中青年教师为骨干的科研团队,研究所现有全职教师30人,其中教授7人,副教授12人。近年来在高水平国际期刊、会议发表学术论文200余篇,承担国家重点研发计划、核高基重大专项、国家自然科学基金、教育部新世纪人才计划、国防预研及省部级项目100余项。

嵌入式计算技术研究所

嵌入式计算技术研究所长期从事计算机系统结构方向的科研工作,主要研究方向包括:

安全输入/输出技术

该方向主要研究自主可控计算机外部设备相关的安全输入/输出技术及系统,包括自主可控打印机体系结构及关键技术、安全增强复印机体系结构及关键技术、外设专用SoC体系结构及关键技术等。

高可靠、高性能嵌入式计算

该方向主要研究嵌入式系统可靠性和安全性、高性能异构嵌入式计算平台关键技术、SoC软硬件协同设计、片上网络高速互连、高动态范围图像处理及无线传感器网络、深度学习硬件和高性能微处理器体系结构等。

图形/图像处理技术

该方向主要研究图像处理与理解、目标检测一跟踪、图像-文本检索、卫星遥感图像压缩、图像视频编码算法、3D场景建模技术与三维点云数据处理等。

虚拟现实与人机交互

该方向主要研究虚拟现实与混合现实、可穿戴技术、多模态自然人机交互技术、脑机接口技术等。

云计算与建模仿真

该方向主要研究云平台性能评测技术、大规模高并发云平台开发、并行计算技术、联合仿真技术、访问控制技术、器件建模技术等。

物联网、移动计算、软件中间件技术

该方向主要研究多目标室内定位与活动识别、移动计算创新应用系统、深度学习应用、软件中间件技术等。

 

计算生物信息学研究所

西安市计算生物信息学重点实验室成立于2019年5月。从事计算机、数学与生物医学学科的交叉研究,主要方向包括计算生物信息学,数据挖掘与机器学习,图论与组合优化等。实验室设有组学数据挖掘与分析研究室、靶向药物发现与预测研究室、疾病智能辅助诊断研究室、智能医学影像分析研究室,得到多项国家自然科学基金重点项目、重大研究计划和面上等项目,科技部国家重点研发计划重点专项。2012年,高琳教授创建了西部第一家以生物信息学为主的研究机构“计算生物信息学研究所”。已培养博士40余人,硕士220余人。4人荣获“陕西省优秀博士论文”,5人荣获“西安电子科技大学优秀博士论文”,1人荣获西安电子科技大学首届“校长奖学金”。

团队成员在《Nature Communications》、《Advanced Science》、《Nucleic Acids Research》、《Bioinformatics》、《Human Molecular Genetics》、《Briefings in Bioinformatics》、《IEEE/ACM TCBB》等期刊发表论文200余篇。2019年荣获陕西省自然科学一等奖,入选“2019年中国生物信息学十大算法与工具”,2015年荣获电子学会自然科学二等奖等奖励。

西安市计算生物信息学重点实验室坚持“立足西部、育人育才、服务引领、团结实干”的发展思路,依托西安电子科技大学“计算机科学与技术”双一流学科。始终坚持面向世界科技前沿、面向国家重大需求、面向西安地方科技发展主战场,坚持以信息为优势特色的交叉学科研究,培养产出高层次交叉学科人才。加强从0到1原始创新研究,用科技创新促进西安区域科技发展,本着西电人“团结勤奋,求实创新”的理念,潜心科研,创新务实。