近日，我院赵林畅副教授团队研究生在国际知名期刊《Knowledge-Based Systems》（中科院1区top期刊，影响因子7.6）发表题为“PP-Former: Exploring purified intrinsic normal prototypes for industrial anomaly detection”的研究论文。 学院2023级电子信息专业大数据方向硕士研究生魏灏为第一作者，赵林畅副教授为通讯作者，贵阳学院为第一单位。《Knowledge-Based Systems》是Elsevier旗下人工智能领域的国际知名SCI期刊。它专注于知识工程与应用研究，声誉良好，审稿严格，对研究成果的创新性要求高，是许多院校认定的重要期刊。

针对内在正常原型在工业异常检测中的污染难题，本研究提出PP-Former原型纯化框架。通过引入先验知识、提示引导与动态特征门控机制，实现了对原型的可靠净化。在六大工业数据集上验证了其显著优势，且轻量化设计确保了方案的高精度与高实用性。该研究成果已在https://github.com开源，Vzoooong/ED: Official ED repository算法已获30+ 的关注和收藏，有力推动了AI工业异常检测的落地应用。

该研究成果获得了贵州省科技厅基础研究计划青年基金项目、贵阳贵安科技人才培养项目以及贵州省文化遗产数字化保护与开发利用全省重点实验室等支持。近年来，学校紧密围绕高质量发展与数字科技大学建设目标，以“贵州省文化遗产数字化保护与开发利用全省重点实验室”建设为核心抓手，系统推进有组织科研与高水平人才队伍建设。通过持续深耕电子信息、数智科学与人工智能等前沿领域，学院着力培育高层次科研人才与创新团队，在切实服务社会需求的同时，也推动了高水平科研成果的不断涌现。

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