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）。星空游戏(StarSky Sports)官方网站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12月31日，由国家工业信息安全发展研究中心（工信部电子一所）牵头，中国电子商会归口管理的《人工智能大模型知识库建设通用要求》（标准编号：T/CECC 50—2025）在全国团体标准信息平台正式发布并实施。学院李祖超副教授作为该标准的第一起草人，主导了标准的编制工作。针对这一行业亟待解决的难题，李祖超副教授团队联合国家工业信息安全发展研究中心、中数通信息有限公司、北京计算中心有限公司等多家企事业单位，经过深入调研与反复论证，...

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-...