1.相关成果

研究院论文发表基础总量超过1000余篇，科研项目基础50余项，发明专利基础总量100余项，著作基础50余本。以下成果聚焦于多个技术与工程应用领域，涵盖供应链网络风险识别、企业行业分类、AI 生成文本检测、软物体切割仿真、综合能源系统优化及薄表面法线定向重构等方向。在供应链与企业分析领域，提出了 CTVGAE 模型用于供应链网络风险识别，有效建模特征与结构不确定性，显著提升识别精度；基于图神经网络（GNN）实现企业行业分类，利用供应链网络隐含信息优化分类效果。

在 AI 文本检测领域，构建了人类 - AI 混合文本数据集及 SenDetEX 框架，融合风格与上下文信息实现句子级 AI 生成文本高效检测。在仿真与重构领域，提出混合优化的软物体切割仿真方法，提升虚拟手术等场景的实时性与真实性；针对薄表面点云数据，设计粒子系统优化与法线定向传输策略，实现高质量表面重构。在能源系统领域，提出深度集成规划、双循环随机优化等方法，优化区域与分布式能源系统的组件配置、运行调度，提升经济、能源与环境效益。这些成果多采用深度学习、图神经网络、优化算法等核心技术，兼具理论创新与工程应用价值，为相关领域的问题解决提供了新方法与新工具。

2.交叉平台成果

1.“AI 才” 新文科教育教学专有大模型

国内首个新文科教育教学专有大模型，由山东财经大学联合百度智能云、山东银瑞科技共同研发，2024 年 7 月正式发布，是落实教育部 “LEAD 行动（人工智能大模型应用示范行动）” 及学校人工智能赋能教育教学 “421” 行动计划的关键成果，旨在解决新文科建设中文理交融技术门槛高、实验与应用脱节等困境。

2.提示调优（Prompt Tuning）方向突破

计算机与人工智能学院崔超然教授团队在大模型提示调优领域取得重要进展，2025 年 4 月以第一作者身份在《IEEE Transactions on Image Processing》《Science China Information Sciences》（均为 CCF A 类、中科院 SCI 一区 Top 期刊）发表两篇核心论文，聚焦大模型适配下游任务效率与动态适应能力优化

3.“新 IT 卓越大讲堂” 专题交流

2025 年 7 月举办聚焦 “从通用 / 垂直领域大模型到智能体” 的研讨会，特邀深圳大学沈琳琳教授（深圳市 “鹏城学者”、大数据系统计算技术国家工程实验室副主任）主讲，分享中文百亿参数大模型 “伶荔”（Linly，2023 年开源，广泛应用于金融领域）、垂直领域（人脸检测、人体动作识别、病理分析）定制大模型及智能体技术实践。

4.“数字孔子”教学模型

该模型是国内高校较早将生成式 AI 与儒家文化教学结合的创新成果，核心定位为 “传统文化教育数字化工具”，由洪俊杰校长团队主导研发，2025 年 3 月正式进入山东财经大学课堂，相关应用案例入选山东省教育厅数字化赋能教育高质量发展典型案例。