（通讯员武越、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，西安电子科技大学协同智能系统教育部重点实验室赵伟团队发表的研究成果《Reliable Conflictive Multi-view Learning》获得杰出论文奖（Outstanding Paper Award），论文第一作者为徐偲副教授、通信作者为赵伟教授。

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，是中国计算机学会推荐的A类会议。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篇论文获得杰出论文奖，国内单位仅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。

本年度，COIS实验室录用AAAI 2024会议论文6篇，另5篇分别是范晓龙老师的论文《Neural Gaussian Similarity Modeling for Differential Graph Structure Learning》、芦毅衡博士的论文《Entropy Induced Pruning Framework for Convolutional Neural Networks》、王昭阳博士的论文《Enhancing Hyperspectral Images via Diffusion Model and Group-Autoencoder Super-Resolution Network》、陆维港博士的论文《NodeMixup: Tackling Under-Reaching for Graph Neural Networks》和刘家铭硕士的论文《M3SOT: Multi-frame, Multi-field, Multi-space 3D Single Object Tracking》。