近日，土木工程学院材料科学研究所团队在Nature子刊《Scientific Reports》(JCR Q1区)发表题为“Deep learning for construction waste detection using ConvNeXt V2 EMA attention and WIoU v3 loss”的研究论文，我校马鸣老师为通讯作者，主导整体研究工作。

　　今年1月，国务院印发《固体废物综合治理行动计划》，明确提出推进固体废弃物减量化、资源化、无害化处理。随着建筑固体废弃物的急剧增加，传统人工分类方式已难以满足高效管理需求。针对这一问题，研究团队提出了一种基于深度学习的建筑固体废弃物智能检测方法，有效提升了废弃物识别精度与检测稳定性。实验结果表明，该方法在准确率和召回率等关键指标上均优于现有模型，为建筑废弃物智能化管理提供了新的技术手段。

　　《Scientific Reports》为Nature出版集团旗下的国际知名综合性学术期刊，被SCI、Scopus等重要数据库收录，近五年影响因子IF=4.3，具有较高国际学术影响力。本项研究成果体现了我校在人工智能与土木工程交叉领域的积极探索，是学校推进应用型科研与学科融合发展的有益实践，对服务国家绿色发展战略和推动“无废城市”建设具有积极意义。

编辑：马鸣  预审：陈毓陵