（通讯员 徐偲）北京时间2月23日凌晨，在加拿大温哥华召开的第38届AAAI人工智能大会（AAAI 2024 : The 38th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence）公布了多个重要论文奖项，新浦京集团350Vp赵伟教授团队徐偲副教授的研究成果《Reliable Conflictive Multi-view Learning》获得最佳论文奖（Outstanding Paper Award），论文第一作者为徐偲副教授、通信作者为赵伟教授，新浦京集团350Vp为论文唯一完成单位，也是我校首次获得该论文奖项。据悉，自1984年该学术会议设立最佳论文奖以来，我校论文是以国内单位（含港澳台地区）为第一单位获得该奖项的第3篇论文。
AAAI 2024最佳论文奖公布现场
AAAI是人工智能领域历史最悠久、涵盖内容最广泛的国际顶级学术会议之一。本届AAAI收到了创纪录的10504篇有效投稿，经过严格审稿程序，最终录取了2527篇，录取率为24.1%。本次会议有3篇论文获得最佳论文奖，国内单位仅有我校1篇论文获奖。
本研究提出了一种新颖的多模态证据深度学习方法（Evidential Conflictive Multi-view Learning, ECML），通过可信地聚合冲突多模态数据，能够在提升决策性能的同时，可靠地度量决策置信度，并从理论上证明了ECML能够量化冲突模态带来的负面影响。在多个公开数据集上的实验结果表明，ECML显著地提升了决策性能和可靠性。该方法适用于主流的多模态分类模型，实现了多模态信息的“去伪存真”，使得多模态模型可以“兼听则明”，在医疗辅助诊断、自动驾驶等多种实际复杂场景中具有很好的应用前景。
ECML算法框架图
本年度，赵伟教授团队录用AAAI 2024会议论文3篇，另2篇是以团队陆维港博士和芦毅衡博士分别为第一作者撰写的论文《NodeMixup: Tackling Under-Reaching for Graph Neural Networks》和《Entropy Induced Pruning Framework for Convolutional Neural Networks》。
赵伟教授团队长期围绕大数据采集、处理、分析、挖掘和应用中的关键科学问题和主要技术瓶颈开展研究工作。近年来，在国家自然基金重点项目和陕西省科技创新团队等项目的资助下，团队在相关领域主流期刊，如IEEE TPAMI、TKDE等和CCF A类会议，如NeurIPS、AAAI等发表学术论文80余篇。
论文数据集和代码链接：
https://github.com/jiajunsi/RCML
