近日，2026年国际计算机视觉与模式识别会议CVPR（Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）录用结果正式公布，计算机工程学院秦琦冰博士带领的多媒体内容分析与检索团队的研究成果《Intra-class Distribution-guided Generative Hashing with Neighbor Refinement for Cross-modal Retrieval》成功获CVPR 2026主会录用。该研究在跨模态哈希领域提出了创新性的生成式框架，直接从估计的类内分布中生成高质量的合成样本，显著提升了跨模态检索性能。会议将于2026年6月3日至7日在美国科罗拉多州丹佛市举行。

CVPR由IEEE计算机学会主办，是中国计算机学会认定的A类会议，也是计算机视觉领域最具影响力的顶级会议之一。会议聚焦目标检测、图像分割、三维视觉、多模态学习与生成模型等人工智能前沿方向，代表该领域的国际最高研究水平。在2024年谷歌学术（Google Scholar）发布的全球学术出版物影响力排名中，CVPR位列‌第二‌，仅次于《自然》（Nature）期刊，在计算机视觉和人工智能领域内，其影响力常年位居最前列。

从提出类内分布引导的新思路，到在四大公开数据集上充分验证方法的有效性，论文的诞生凝聚了MCAR-Lab团队师生的智慧与汗水，生动诠释了计算机工程学院师生敢于挑战顶会、勇闯科研无人区的精神风貌。站在2026年的新起点上，计算机工程学院将继续保持对前沿技术的敏锐洞察，继续深耕人工智能基础理论创新，培养更多具有国际视野的AI创新人才，力争在更多顶级学术舞台发出“潍院声音”。