西电新闻网讯（通讯员 杨力）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，学校计算机科学与技术学院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，beoplay体育提现计算机科学与技术学院为论文唯一完成单位，也是学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，学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，经过严格的审稿程序，最终录用了2527篇，录用率为24.1%。本次会议有3篇论文获得最佳论文奖，国内单位仅有西电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