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2025年中国高校计算机教育大会(CCEC2025)于2025年7月11日-14日在宁夏回族自治区银川市成功召开。 南方科技大学计算机科学与工程系教师团队表现出色,共荣获两项二等奖和一项三等奖。 本次大会由全国高等学校计算机教育研究会、中国计算机学会(CCF)联合主办,经过历时4个多月的案例提交、网络评审、专家会评和现场决赛,大赛共收到来自全国167所高校的336件教学案例,最终评选出特等奖5篇、一等奖10篇、二等奖25篇、三等奖55篇。由白雨卉、张进、王薇团队提交的案例《项目式驱动-软硬件协同计算机组成原理教学案例》荣获二等奖。该案例以项目为导向,融合软件与硬件知识,推动学生在系统层面理解计算机组成原理,有效提升了学生的综合设计与实现能力。 由白雨卉老师提交的《动手拼CPU:RISC V单周期CPU设计方案-理论教学案例》同样荣获二等奖。该案例致力于将抽象的CPU设计理论知识转化为生动易懂的教学内容,帮助学生夯实系统底层基础,使学生能够更加顺畅、自信地过渡到实验项目设计与实现环节。 由马昱欣、朱悦铭教师团队提交的《基于Java语言的数据库引擎项目搭建》教学案例荣获三等奖。该案例围绕数据库引擎的实现,结合Java语言特点,通过项目实践增强学生对数据库系统核心机制的理解,培养了学生的系统工程能力。此次多项奖项的获得,充分体现了我系在计算机系统能力培养和教学改革创新方面取得的扎实成效。南方科技大学计算机科学与工程系始终坚持以系统能力培养为导向,推动理论教学与项目实践深度融合。未来,我系将继续深化教学改革,突出工程实践与创新能力培养,为构建高水平计算机人才培养体系持续贡献力量。
2025-08-28
2025-05-07
2025-04-07
2025-02-17
2026年8月19日,国际模式识别学会(International Association for Pattern Recognition,IAPR)正式公布新一届IAPR Fellow名单,共有15位专家学者当选。南方科技大学计算机科学与工程系于仕琪副教授当选。国际模式识别学会是全球模式识别领域具有重要影响力的国际学术组织。IAPR Fellow荣誉称号设立于1994年,是IAPR授予领域杰出学者的重要荣誉。该荣誉每两年评选一次,主要表彰在模式识别基础理论、技术创新以及学会发展、学术服务等方面做出突出贡献的顶尖科研人员。每届新当选Fellow人数不得超过IAPR会员总数的0.25% 。 于仕琪因“通过开发具有影响力的数据集和方法,为步态识别作出奠基性贡献,以及通过技术委员会和会议为IAPR作出服务贡献”(For foundational contributions to gait recognition through the development of influential datasets and approaches, and for service to the IAPR through its Technical Committees and conferences.)当选IAPR Fellow。于仕琪现任南方科技大学计算机科学与工程系副教授,主要研究方向为步态识别和视觉目标检测。在步态识别方面,创建的CASIA-B步态数据库目前被广泛用作本领域的评估标准;所创建的OpenGait开源项目已经成为步态识别领域主要的算法评估框架。在目标检测方面,人脸检测算法被多家企业采用。他在IEEE TPAMI、IEEE TIFS、IEEE TBIOM、PR、CVPR、AAAI、ECCV、IJCB等发表论文100余篇。自2021年持续入选《全球前2%顶尖科学家榜单》之“年度科学影响力榜单”,2025年入选其“职业生涯榜单”。
2026-09-15
9月3日,在意大利罗马举办的2026年IEEE/IAPR国际生物特征识别联合会议(IJCB 2026)上,IEEE Biometrics Council宣布南方科技大学计算机科学与工程系博士毕业生樊超荣获2026年度IEEE Biometrics Council“最佳博士学位论文奖”(Best Doctoral Dissertation Award)。图:IEEE Biometrics Council最佳博士学位论文奖颁奖仪式,樊超的奖项由其导师于仕琪副教授(左二)代为领取 IEEE Biometrics Council是IEEE下属的47个专业Society/Council之一,致力于推动生物特征识别技术及其应用发展。其“最佳博士学位论文奖”设立于2018年,每年在全球范围内评选优秀博士学位论文,旨在表彰生物特征识别领域具有突出贡献的博士学位论文,每届授予不超过1人。图:获奖证书樊超博士于2024年12月获得南方科技大学博士学位,师从计算机系于仕琪副教授,其博士论文《步态特征学习与识别算法研究》围绕统一实验平台、百万规模数据和大模型方法开展系统研究,推动了该领域基础方法、数据评估和模型体系的发展。相关成果发表于IEEE TPAMI、CVPR、AAAI等人工智能领域重要期刊和会议,并应用于远距离身份识别、人体健康评估等场景。图:樊超(左一)与导师于仕琪(右一)合影
2026-09-10