近日，江西师范大学计算机信息工程学院陈勇博士及其合作者在高光谱图像成像方面的重要工作“Combining Low-Rank and Deep Plug-and-Play Priors for Snapshot Compressive Imaging”被国际顶级期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems（IEEE TNNLS）接收发表，其中陈勇博士为第一作者、其所指导的硕士研究生桂鑫锋为第二作者，曾锦山特聘教授为通讯作者，江西师范大学为论文的第一署名单位和唯一通讯单位，合作单位包括武汉大学和电子科技大学。IEEE TNNLS是人工智能、机器学习、计算机科学的交叉学科领域的国际顶级期刊，影响因子14.255，也属于学校认定的顶级期刊。

计算成像是一种集光学、数学和信息技术于一体，多学科前沿交叉的新型成像技术，它突破了传统成像技术信息获取深度和广度的瓶颈。计算成像不再单纯依赖光学硬件，而是与计算、信号处理相结合。因此，高效的算法也是成像的关键环节之一，对质量、速度、灵活性、鲁棒性提出了要求。基于模型的方法可解释性强但不适用于不同类型的数据，基于深度学习的方法重建质量高，但需要大量的训练数据集，且泛化能力和可解释性较弱。论文提出一种联合数据驱动和模型驱动的重建算法，用于高光谱图像单曝光压缩成像重建。该算法同时继承了模型和深度学习方法的优势，提高了算法的可解释性、泛化能力和重建质量，并且不需要外部训练数据。

陈勇博士系我校计算机信息工程学院于2021年3月引进的博士。进校两年多以来，陈勇博士以第一作者或通讯作者发表论文6篇，其中SCI一区TOP期刊5篇，包括IEEE Trans.系列论文 4篇。主持国家自然科学青年基金1项和江西省自然科学基金青年基金1项，立项江西省自然科学基金杰出青年基金（原创探索类）项目（公示中）。目前陈勇博士在相关研究领域的重要期刊和会议上发表高水平论文近27篇，其中SCI论文23篇，IEEE Trans.系列论文11篇，ESI高被引论文2篇，Google引用800余次。

曾锦山系我校引进的优秀海归博士，曾先后在美国加州大学洛杉矶分校、香港科技大学和香港城市大学从事博士后或访问合作研究，入选江西省“双千计划”（首批培养类），两度获得“世界华人数学家联盟最佳论文奖”（2018、2020年），先后主持国家自然科学基金青年和面上项目各1项，主持江西省自然科学基金杰出青年基金项目。现已在JMLR、IEEE TPAMI/TSP/TKDE/TNNLS/TGRS和ICML等国际重要期刊或会议上发表高水平论文50余篇，其中单篇论文入选“中国数学热点论文榜单”第五名，授权发明专利5项。