贵大新闻网讯（溪山融媒中心）6月28日，由贵州大学校长宋宝安院士担任项目负责人，联合四川省农业科学院、云南农业大学共同承担的中国工程院重大战略咨询研究品牌项目“西部地区乡村全面振兴路径研究（二期）”启动会在云南农业大学召开。重大战略咨询研究品牌项目是代表中国工程院和国家高端智库水平的重要战略研究与咨询项目。“西部地区乡村全面振兴路径研究（二期）”是在一期项目顺利结题的基础上，深入调研西部省、市、区城乡教育、科技、人才一体化发展、乡村农业产业体系构建、乡村文化传承保护的进展成效、发展趋势、典型案例、成果经验与存在问题，提炼关键着力点，形成战略研究报告，为我国和西部地区乡村振兴发展提供科学决策依据。会上，“西部地区乡村全面振兴路径深化研究”课题组、“教育、科技、人才一体化发展全面推进西部地区乡村振兴的路径研究”课题组、“现代农业产业体系推进西部地区乡村全面振兴的路径研究 ”课题组、“乡村文明建设推进西部地区乡村全面振兴的路径研究”课题组，分别汇报了项目进展情况和下一步工作打算。与会院士、领导、专家对项目研究和工作计划给予了充分肯定，并从项目的研究目标、研究任务、调研组织、重点关注方向等方面

贵大新闻网讯（记者 高秀娟）6月26日，校党委书记杨未率队赴黔西南州贞丰县永丰街道戈岜村、岩鱼村开展乡村振兴专题调研，实地走访农户、养殖户并慰问驻村工作队。黔西南布依族苗族自治州政协党组成员、副主席，贞丰县委书记段棚出席调研座谈会。在戈岜村，杨未一行走访慰问戈岜村家庭养牛户刘胜汪和抗美援越老党员唐朝荣，详细了解他们的家庭状况和生活困难。在刘胜汪家中，针对其反映的养殖问题，杨未现场联系学校专家予以解答，并承诺将持续提供专业技术支持。走访唐朝荣时，在了解到其眼部健康问题后，杨未当即表示可协调安排后续赴贵阳就医事宜，确保老党员得到及时治疗。座谈会上，与会人员集中学习了《关于集中整治违规吃喝的通知》及《贵州大学教职工违规吃喝“十严禁”》。15名驻村工作队员分别汇报了驻村工作开展情况、存在的困难及下一步计划，各二级单位负责人汇报了对口帮扶措施。段棚对贵州大学的帮扶工作给予高度评价。他指出，自2016年结对帮扶以来，贵州大学充分发挥人才、科技、教育优势，在人才资源、科技服务、产业发展、招商引资等方面为贞丰县提供了强有力支持。他表示，贵大选派干部深入乡村一线倾情付出、真帮实做，切实提升了群众幸福感和

贵大新闻网讯（计算机科学与技术学院）近日，我校计算机科学与技术学院（贵州保密学院）张永军团队在模式识别领域国际顶级期刊Pattern Recognition（中科院一区TOP期刊，模式识别与人工智能领域顶级期刊之一）上发表题为“Leveraging negative correlation for Full-Range Self-Attention in Vision Transformers”的学术论文，展现了团队在模式识别和图像处理领域的深厚学术积累与前沿创新能力。论文第一作者为2021级硕士研究生龙伟，通讯作者为张永军老师，贵州商学院为共同单位。自注意力机制在图像分类、目标检测和图像分割等计算机视觉任务中具有重要作用，但现有方法在特征提取上仍存在一定局限性，主要表现为只能捕捉图像中的正相关特征，忽略了特征之间的负相关性。这使得基于自注意力机制的深度学习模型在高维语义信息提取和特征区分上存在明显不足，特别是在处理复杂对象特征时无法有效进行精准识别。此外，自注意力机制在反向传播过程中容易出现梯度消失问题，从而影响模型优化，现有方法仍然存在注意力权重分布过于均匀导致特征区分度降低，不利

贵大新闻网讯（矿业学院）近期，贵州大学矿业学院左宇军教授领衔的矿山动力灾害预警与控制团队在矿山微震信号识别及处理技术领域取得重要研究成果。相关成果发表在国际顶级期刊 International Journal of Rock Mechanics and Mining Engineering （IF=7.0，中科院一区TOP期刊）和 Engineering Geology （IF=6.9，中科院一区TOP期刊）。论文第一单位为贵州大学，贵州大学矿业学院左宇军教授及省外高水平大学“组团式”帮扶专家、中南大学董陇军教授为论文通讯作者，王剑博士后为论文第一作者。微震活动是地下采矿环境中应力重分布、地质异常和潜在风险的关键指标。如何快速有效地识别微震事件，例如噪音、爆炸和钻孔活动，对于确定矿山的稳定性和安全性至关重要。研究成果系统开展了矿山微震信号识别及处理技术方面的研究，构建了K-means和高斯混合模型（GMM）相结合的聚类方法，对矿区微震信号进行时空聚类分析，确定了导致微地震事件的采矿相关活动，例如地应力重分布、矿石运输、爆破和钻孔；采用短时傅里叶变换（STFT）提取的频率平均值和标准差、

贵大新闻网讯（计算机科学与技术学院）近日，贵州大学计算机科学与技术学院（贵州保密学院）张永军团队在地球科学与遥感领域顶级国际期刊“IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing”（JCR-1，中科院一区TOP期刊，世界遥感领域三大刊之一）上发表题为“Prior Information-Guided Semi-Supervised Semantic Segmentation of Remote Sensing Images”（PGNet）的学术论文。论文第一作者为2023级硕士研究生甘小容，张永军老师为通讯作者。公共大数据国家重点实验室和贵州商学院为共同单位。遥感图像语义分割是提取遥感图像信息的核心任务，对地图绘制、灾害监测、资源勘查等应用至关重要。然而，现有监督方法依赖大量标注数据，标注成本高且泛化能力有限，同时易受样本特征多样性影响，难以适配复杂的遥感场景。半监督方法可以用来解决标注成本高昂的问题，然而，由于遥感图像本身类别分布不均衡、空间布局复杂的特性往往会导致大多数半监督方法生成的伪标签不够可靠。针对这一问题，张永军老师团队创