在全球数字化转型与人工智能技术爆发式发展的背景下，智能视觉计算已成为赋能传统产业升级、推动多学科交叉融合的核心驱动力。基础大模型、生成式人工智能、无监督表征学习等前沿算法的突破，不仅革新了图像感知与理解的范式，更通过复杂场景复原、多模态融合、语义视觉协同等技术创新，为材料微观表征、医学影像分析、食品无损检测、智能制造监控等工程场景提供了智能化解决方案。

为聚焦计算机视觉、人工智能与材料科学、生物医学、食品工程、先进制造等学科的深度交叉，构建“算法‐场景‐应用”协同创新平台，推动生成式AI、轻量化部署、多模态理解等前沿技术在复杂工程场景中的落地验证，《南昌大学学报（理科版）》特开设“智能视觉计算与交叉工程前沿”专栏，诚邀国内外学者、科研团队投稿，共促学科交叉与技术创新。本专栏预计于2026年正式出版。

一、征稿范围（包含但不限于）

（1）智能视觉感知与计算 

Ø 复杂场景下的图像/视频增强、复原与视觉质量提升方法研究。

Ø 监督、自监督和弱监督范式在视觉表征学习与任务迁移中的创新应用。

Ø 扩散模型（Diffusion Models）等生成式人工智能在视觉内容理解、编辑与合成中的前沿探索。

Ø 先进神经网络架构（Transformer、状态空间模型、神经隐式表示等）在视觉感知与重建中的应用。 

Ø 视觉基础模型、多模态预训练与跨模态语义对齐方法研究。

（2）跨学科视觉计算应用 

Ø 医学影像智能分析：多模态融合、病灶分割、辅助诊断与手术导航。 

Ø 材料微观表征：基于深度学习的材料结构识别、缺陷检测与性能预测。 

Ø 食品无损检测：高光谱/多光谱视觉技术在品质评估、安全溯源中的应用。 

Ø 工业视觉检测：复杂工况下缺陷识别、智能监控与质量控制。 

Ø 遥感与安防视觉：地物分类、目标跟踪、异常行为识别等场景应用。

（3）视觉智能与系统工程 

Ø 轻量化模型设计：面向移动端/边缘设备的视觉算法部署、压缩与加速。 

Ø 多模态大模型与视觉‐语言‐语义协同理解及推理。

Ø 数字孪生、视觉反馈与智能控制系统的集成创新。

Ø 可信视觉计算：模型可解释性、鲁棒性评估与隐私保护技术。

二、专栏特邀栏目学术主编和青年编委

学术主编

徐少平，南昌大学数学与计算机学院教授，博士生导师，主要从事图像处理、机器视觉、人工智能等方面的研究。邮箱：xushaoping@ncu.edu.cn。

青年编委

曾琼，山东大学计算机科学与技术学院教授，博士生导师，计算机系副主任，国家一流线下本科课程负责人，主要从事数据可视分析、计算机图形学、人机智能交互等方面的研究。邮箱：qiong.zn@sdu.edu.cn。

杨文姬，江西农业大学软件学院教授，硕士生导师，教研室主任，江西省中青年骨干教师，入选国家留学基金委及省“百人远航工程”。主要从事计算机视觉、人工智能与农业信息技术方面的研究。邮箱：ywenji614@jxau.edu.cn。

陶武勇，南昌大学数学与计算机学院讲师，人工智能研究所主任，江西省E类高层次人才。主要从事点云处理、三维视觉与激光扫描方面的研究。邮箱：taowuyong@ncu.edu.cn。

三、投稿方式

投稿网址：https://ncuqks.ncu.edu.cn，点击“《南昌大学学报（理科版）》投稿·审稿”，进入系统投稿时选择“智能视觉计算与交叉工程前沿”栏目。

四、征稿时间和联系方式

征稿截止时间：2026年9月30日

编辑部联系电话：0791-83968012

联系人：邓中书

编辑部邮箱：xblkb@ncu.edu.cn