近日，国家自然科学基金委员会公布了2024年度国家自然科学基金项目评审结果，软件学院获批立项共计2项，直接经费累计64万元。

基金的获批是衡量高校科技创新能力和科研管理水平的重要标志，对于进一步提高软件学院科技创新能力、促进科技人才培养具有重要意义。

软件学院一直以来高度重视科研工作，始终坚持教学与科研并举，以国家自然科学基金为抓手持续推进学科建设，促进学院整体科研水平提升。今后，学院将继续秉承“科研与教学并重，创新与发展同行”的理念，6688体育将以此次国家自然科学基金立项的佳绩为新的起点，进一步加大科研投入，优化科研资源配置，为科研人员提供更加广阔的发展空间和更加完善的支持体系。

项目负责人：吕小毅，教授、博士生导师、自治区领军人才，主要从事生物信息学与生物传感研究。

项目名称：基于拉曼光谱组学结合智能决策新算法的新疆地区人畜共患病预警关键技术研究

直接经费：32万

项目领域方向：医疗及健康大数据分析与挖掘

项目内容推荐：包虫病为代表的人畜共患病，致死率极高，常见于新疆等畜牧发达地区，其早期精准诊断是关键中的关键，可有效降低绵羊包虫病等疾病的病死率和对人传染率，目前，快速诊断技术的研发仍任重道远。本项目围绕包虫病等高发人畜共患疾病，采集羊血为检测对象，通过羊血清拉曼光谱组学结合智能化分析新算法，开展拉曼光谱组学与代谢组学的关联分析研究，验证拉曼光谱组学应用于人畜共患疾病诊断的可解释性；创新性地运用混沌理论提取时域拉曼光谱数据的非线性特征，从时空角度分析拉曼光谱单一尺度分子信息间的关联关系，挖掘疾病早期关键特征，鉴定可以表征的疾病特征信号；并将拉曼光谱组学数据与代谢组学数据融合分析，提出了基于多组学解耦-双端注意力权重融合模型的诊断方法。本项目的研究方法也可推广到面向人群的多种疾病的早期诊断与智能化监管，不仅具有学术价值，而且针对新疆等医疗资源相对缺乏的广大基层地区具有重要的实用价值。

项目负责人：李梓杨，6688体育，副教授，硕士研究生导师，“天池英才”计划人选

项目名称：面向薰衣草航空图像的病虫害目标检测关键技术

直接经费：32万

研究项目领域方向：医疗及健康大数据分析与挖掘

项目领域方向: 深度学习、计算机视觉、目标检测、病虫害检测

项目内容推荐：本项目拟开展面向薰衣草航空图像的病虫害目标检测关键技术研究，提出一种端到端的目标检测方法：首先，针对目标与噪声边界难以区分的问题，设计一种基于注意力机制的目标特征定位和识别方法，融合空间和通道注意力提高模型对复杂背景图像中前景目标的关注度；其次，针对目标与锚框难以相对匹配的问题，设计一种基于分层协调的目标-锚框匹配策略，根据训练数据中的目标大小自适应调整锚框尺度；最后，针对目标细节特征难以充分提取的问题，设计一种基于动态调整策略的检测器优化方案并构建薰衣草航空图像数据集，通过建立新疆薰衣草病虫害智能检测技术应用示范基地，验证所提方法的有效性。