日前，浙江省科协公布关于“2023年度浙江省青年科技工作者优秀论文”的表扬通报，由我院推荐的三篇论文成功入选！
经过推荐报名、资格审核、专家评审等程序，浙江省科协共遴选出200篇第一作者为40周岁以下青年科技工作者，且在学术界有影响、在科技前沿有突破和建树、对原始创新有引领作用的优秀论文予以通报表扬。
据悉，此次入围的200篇优秀论文中，大部分发表于国内外知名科技期刊，其中发表于Science及其子刊的有27篇、Nature及其子刊的有17篇，入围论文涵盖了基础研究、前沿科技重点和热点领域，收录于SCI的论文占比90%，期刊影响因子平均值为15.57，最高值为64.8。
我院入选的三篇论文情况如下：
论文题目：An Effective Approach for the Protection of User Commodity Viewing Privacy in E-commerce Website（电子商务网站用户的商品浏览隐私保护方法）
作者：吴宗大，沈士根，周海平，李虎雄，卢成浪，邹董董
论文摘要及主要创新点：针对商品浏览隐私问题，本文提出通过在可信客户端构造一组“真假难辨”的哑元请求，连同用户真实请求一起提交给不可信服务器端，以“以假乱真”保护用户敏感商品偏好。首先，定义了一个商品浏览隐私模型，通过引入商品浏览信息熵，以度量哑元请求对用户请求的混淆效果，通过引入商品类别语义距离，以度量哑元请求对用户商品偏好的模糊效果。然后，给出了隐私模型的实现算法，以为用户请求生成满足模型约束的理想哑元。最后，理论分析和实验评估验证了方法的有效性，能在不损害商务网站可用性前提下，有效改善用户商品浏览隐私的安全性。本文是针对电商用户行为隐私保护的一次重要研究尝试，对构建安全有效的电商平台具有积极意义。
论文题目：Semantic-Aware Dehazing Network with Adaptive Feature Fusion（具有自适应特征融合的语义感知去雾网络）
作者：章生冬，任文琦，谭鑫，王志杰，刘勇，张金刚等
论文摘要及主要创新点：虽然卷积神经网络已经取得不错的去雾效果，但是恢复一幅自然清晰的图像仍然是一个极具挑战性的问题。本文通过引入语义信息提升卷积神经网络的去雾效果，提出了一个可以同时估计分割结果和去雾结果的去雾算法，通过学习得到的语义先验，可以约束去雾结果的解空间，并将自然清晰图像的结果和纹理信息迁移到去雾结果中，恢复得到满意的去雾结果；提出了一个高效融合低级特征和高级特征的融合算法，通常高级特征包含更多的语义信息，而低级特征则包含更多的纹理、色彩等信息，这也导致高级特征和低级特征之间存在一个语义分歧，为了解决这个问题，提出基于高级特征和低级特征在融合特征中的重要性将两个特征进行融合的算法。
论文题目：Modeling of Material Removal Based on Multi-scale Contact in Cylindrical Polishing（基于多尺度接触的无心外圆抛光方法材料去除建模）
作者：姚蔚峰，褚清清，吕冰海，王成武，邵琪，冯铭等
论文摘要及主要创新点：轴承是机械装备的“骨骼关节”，风电、航空等高端装备对轴承滚子的形状精度和表面质量提出了新的高要求。本论文提出了轴承滚子无心外圆超精密抛光方法，自主研制了加工设备，并从多尺度接触视角对工件材料去除机理和表面粗糙度演变规律开展了理论和实验研究。本文通过整合宏观、微观和纳观接触理论，提出了基于多尺度接触力学的工件材料去除和表面粗糙度数学模型，精准实现了材料去除率和表面粗糙度的仿真预测。此外，本文基于多尺度接触力学模型和实验分析，揭示了加载压力、磨料浓度、磨料粒径对于材料去除率和表面粗糙度的影响机制存在多尺度特性。
