07/06
ASC实验室一篇点云方向论文被ACM MM 2025录用
Unleashing the Power of Data Generation in One-Pass Outdoor LiDAR Localization简介：现有的激光雷达隐式重定位的方法需要多条重复轨迹增加场景、位姿的丰富性以提升模型的性能。 由于GPS/INS的误差，多条轨迹之间的耦合性是欠佳的，同时也增加了人力采集成本。 本文首次提出了使用单趟轨迹定位的算法PELoc, 该研究观察到不同行驶轨迹的差异如存在反向行驶等现象，提出
06/26
ASC实验室三篇点云方向论文被ICCV 2025录用
ASC实验室@ICCV 2025共接收3篇一作论文，均为#激光雷达点云处理方向（#目标检测/#协同感知/#视觉定位），服务#空间智能/#无人驾驶/#低空经济/#综合PNT。代码数据陆续开源中。 International Conference on Computer Vision (ICCV)是计算机视觉领域的顶级国际会议，CCF A类会议。ICCV 2025将于2025年10月19日- 10月23日在美国夏威夷举办，ICCV
06/26
第13届国际移动测量技术大会在厦门大学召开
2025年6月20-22日，第13届国际移动测量技术大会（MMT2025）在厦门大学顺利召开。MMT是国际摄影测量与遥感学会（ISPRS）的旗舰会议之一。6月21日上午，ISPRS前任主席、中国工程院陈军院士，ISPRS前任主席、德国汉诺威莱布尼茨大学Christian Heipke教授，ISPRS副主席、法国国家地理信息研究所副主任Nicolas Paparoditis教授，厦门大学校长助理谢兆雄教授，ISPRS前任副主席、美国俄亥俄
05/06
ASC实验室研究生招生（2026级保研，有更新）
本实验室招收2026年入学的，保研硕士生（学硕、专硕）以及直博生。欢迎各位优秀本科生保研到本实验室。今年夏令营方式相比往年有所不同。"本年度夏令营采用线下进组实习实践的参营模式，实习实践时间在7月7日-7月11日之间，实习实践时长不少于3天，不超过5天"实验室教师正在陆陆续续通过邮件或微信等方式联系同学们，请注意查收。选拔模式：夏令营和九推采取导师推荐入营模式，有意向保研到我们实验室的同学，可提前写邮件联系我们实验室
05/03
实验室多智能体强化学习工作被ICML 2025录用
近期实验室多智能体强化学习方向一篇工作被ICML 2025录用。
04/22
2025年博士生招生
本实验室招收2025年入学的工学博士生（计算机科学与技术，智能科学与技术）及工程博士生（计算机技术，人工智能）。有意向的同学请填一下表格。https://jsj.top/f/mz5C8H 祝好
04/22
实验室教师承担重要会议期刊(ICML, NeurIPS, TITS)学术服务工作
实验室沈思淇老师受邀担任ICML 2025及NeurIPS 2024的Area Chair (领域主席)，实验室温程璐老师受邀担任TITS的Senior Editor (资深编辑)，这两位老师将为上述会议期刊提供学术服务。ICML国际机器学习大会(International Conference on Machine Learning)，NeurIPS神经信息处理系统年度会议(Conference on Neural Informati
04/11
厦大ASC实验室两篇论文入选CVPR2025 Highlight
CVPR 2025共提交了13008份有效论文，2878篇论文被接收，录用率为22.1%。其中Highlight论文被认为特别具有创新性的论文，共接收了387篇(占总投稿数的2.97%)。实验室今年被接收了9篇CVPR论文，投稿录用率66.7%，其中2篇三维点云处理工作入选Highlight。分别为稀疏监督三维目标检测工作(SP3D)和基于激光雷达的攀岩人体动作捕捉工作(ClimbingCap)。SP3D: Boosting Spars
02/27
ASC实验室9篇一作论文被CVPR2025录用
ASC实验室@CVPR 2025共接收9篇一作论文，录用率为66.7%，2篇Highlight，其中8篇为激光雷达点云处理方向(视觉定位/对抗学习/目标检测/人体动捕/点云配准)。代码数据陆续开源中。IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)是计算机视觉领域的顶级国际会议，CCF A类会议。CVPR2025将于2025年6月11日至15日在美
02/04
实验室多智能体强化学习工作被ICLR 2025录用
近日，实验室沈思淇沈老师和国防科技大学计算机学院师生合作，在国际人工智能顶级会议ICLR 2025上以“DoF: A Diffusion Factorization Framework for Offline Multi-Agent Decision Making” 为题发表了一篇关于多智能体强化学习研究成果的论文。近年来，扩散模型凭借在图像生成和语言建模中的显著成功，逐渐被引入决策生成领域。然而，在多智能体离线决策(MADM