北京工业大学计算机学院在多个国际权威会议发表研究成果

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北京工业大学计算机学院在顶级国际会议上取得重大突破！近日，该学院四篇论文分别被数据库、数据挖掘及内容检索领域顶级会议KDD 2025，计算机体系结构、并行与分布计算及存储系统领域顶级会议FAST 2025，以及人工智能领域国际顶级会议AAAI 2025录用。这些成果展现了该学院在相关领域的领先研究实力。

其中，KDD 2025录用的论文“Brain Effective Connectivity Estimation via Fourier Spatiotemporal Attention”提出了一种基于傅里叶时空注意力的脑效应连接学习方法(FSTA-EC)，有效解决了现有方法在处理功能磁共振成像(fMRI)数据时存在的时空相关性不足和高噪声问题，在脑效应连接学习及其下游任务（脑疾病诊断）中取得了显著效果。

FAST 2025录用的论文“3L-CACHE: Low Overhead and Precise Learning-based Eviction Policy for Web Caches”针对学习类缓存驱逐策略的计算开销问题，提出了一种低开销、低丢失率的学习类驱逐策略3L-Cache。该策略通过优化训练数据采集和对象驱逐方法，显著提升了缓存效率。

AAAI 2025录用的论文“Decomposed Spatio-Temporal Mamba for Long-Term Traffic Prediction”针对长时交通预测中的时空关系建模和计算效率问题，提出了一种基于解耦Mamba的交通预测方法，在多个交通数据集上验证了其有效性。

另一篇被AAAI 2025录用的论文“MEPNet: Medical Entity-balanced Prompting Network for Brain CT Report Generation”则关注医学报告自动生成领域。该论文提出的医学实体平衡提示网络(MEPNet)有效解决了模型在学习脑CT报告中多样化病理信息时存在的平衡性问题，提升了报告生成质量。

KDD、FAST和AAAI均为CCF-A类推荐会议，在各自领域享有极高的国际声誉。北京工业大学计算机学院此次在这些顶级会议上取得的佳绩，充分体现了其在科研领域的雄厚实力和创新能力，也为学院未来的发展注入了强劲动力。 文章来源：北京工业大学

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