当前，新一轮科技革命与产业变革深度演进，人工智能已成为国际科技竞争的战略高地。深橡导学团队拥抱时代主潮，深耕智能信息处理领域，长期站在学科研究一线。团队由李秀梅教授总负责，孙军梅、白煌、焦艳梅三位老师共同指导，现有在读研究生18名。2025年，团队获得的论文、专利等学术成果达19项，包括JCR一区论文5篇，JCR二区论文3篇，中国科技期刊卓越行动计划“中文领军期刊”及中国计算机学会（CCF）推荐期刊计算领域高质量科技期刊分级目录（2025）T1类期刊《电子信息学报》论文1篇，以及3项授权发明专利。优异成绩的背后，是四位导师各展所长的协同引领，更是“教学相长、合作共赢”理念在育人实践中的生动诠释。

深橡实验室导学团队合照

一、立足学科前沿，构建交叉融合的专业特色

瞄准人工智能安全、智能视觉感知等国家战略需求，深橡实验室打破单一学科藩篱，探索出一条“前沿热点引路、现实需求落地、多学科交叉赋能”的特色科研路径。团队研究背景涵盖软件工程、计算机科学与技术、网络空间安全、密码学、电子信息等多元方向。在对抗攻击、深度伪造检测等前沿课题中，不同专业背景的师生协同攻关、优势互补——既精通算法设计与模型优化，又具备攻防对抗思维与系统实现能力，使研究不止步于论文指标，更深入模型可信、数据安全与工程部署等关键环节。这种交叉融合有效突破了“单点优化”的局限，推动团队以系统性、工程化思维破解复杂问题。

在低剂量CT去噪、压缩感知重建等方向，学科交叉同样助力团队打通了从信号处理、算法建模到临床落地的全链路。多学科协同不仅拓宽了研究视野，更在日常研讨中持续激发创新灵感，构建起“1+1>2”的学术共同体，为团队在前沿领域持续产出高质量成果奠定了坚实基础。

二、严规明矩正学风，薪火相传守初心

连续两年获评校级优良学风团队，始终保持零学术不端、零科研违纪，深橡实验室的学风“金字招牌”并非一日之功，而是根植于一套覆盖科研全流程的制度规范与代际传承机制。

团队创立之初便立下“铁规”——实验记录须完整留存，代码版本须有序归档，原始数据须全程可追溯，所有实验结果必须具备可复现性。这些要求不是挂在墙上的标语，而是写入日常科研流程的硬性标准。组会上，学生不仅要展示最优结果，还需同步呈现失败实验的完整记录与客观分析，杜绝选择性报告。论文或专利投稿前，四位导师逐层审核数据来源、文献引用、图表标注，逐字逐句修正不规范表述，确保每一篇成果经得起检验。

更为关键的是，这些制度规范并非停留在导师的“单向要求”层面，而是逐渐内化为实验室的日常习惯。高年级学生将实验日志撰写规范、代码归档流程、参数记录标准等细节手把手传授给新生，从入学第一天起便帮助他们建立“科研即记录”的意识。每一位成员都清楚，规范不是束缚，而是科研品质的底线保障。正是这种制度刚性加经验传承的双重支撑，让深橡实验室在日复一日的科研训练中，筑起了严谨求实的学风基石。

三、借国际合作拓视野，在交流互鉴中育英才

人工智能安全、智能视觉感知等前沿课题，早已超越单一国家、单一团队的攻关边界。深橡实验室深知这一点，近年来主动将科研育人置于国际合作的坐标系中，让学生在跨国交流中拓宽学术视野、锤炼科研能力。

依托中国—克罗地亚双边合作项目，实验室围绕“压缩感知与深度学习相融合的自适应算法”等课题，邀请国外高校学者与学生共同参与专题研讨；同时与黑山大学等合作单位建立常态化线上及线下交流机制，定期举办研讨会。在这个过程中，研究生不再局限于实验室内的课题汇报，而是有机会直面国外团队的研究思路、表达方式和学术规范。一次次全英文的学术汇报、一轮轮跨文化的技术辩论，让学生的英文沟通能力和国际学术素养得到实实在在的锻炼。

更为关键的是，这种国际合作并非浅尝辄止的“面子工程”，而是深度融入实验室日常培养。学生在国际研讨中既能自信展示自己的阶段性成果，也能敏锐发现自身研究与全球同行之间的差距与互补点。通过与国外团队的持续对话，他们逐渐意识到——自己的研究并非封闭完成，而是可以放在更大的国际学术背景中去定位、去完善。深橡实验室正以实际行动证明，国际合作不仅是学术资源的拓展，更是研究生培养体系中不可或缺的“第二课堂”。当科研训练拥有了全球视野，人才培养便多了一份底气与从容。

中国—克罗地亚双边合作项目团队成员合照

面向未来，团队将持续深耕智能视觉感知、人工智能安全两大核心赛道，紧跟大模型时代可信计算、隐私保护、智慧医疗全新挑战，持续做强多学科交叉研究，加速科研成果产业落地。学风建设上，常态化推进科研诚信教育，守住严谨求真的科研底色；人才培养层面，持续完善组会研讨、一对一沟通、国际交流、高低年级传帮带长效机制，打造平等交流、师生共进的暖心导学共同体，为国家人工智能产业发展输送源源不断的新生科研力量。