7月29日-8月1日，由IEEE微波理論與技術學會（MTT-S）主辦的2025 IEEE MTT-S International Conference on Numerical Electromagnetic and Multiphysics and Optimization for RF,Microwave and Terahertz Applications（NEMO 2025）在天津舉行。該會議自2014年起已先后在意大利、加拿大、西班牙、美國、法國及中國成功舉辦，是射頻、微波及太赫茲領域最具影響力的國際學術盛會之一。

我校電子信息學院研究生葉子興、李相儒分別作為第一作者的兩篇論文入選了IEEE NEMO 2025會議學生論文競賽，并在激烈的評選中脫穎而出，最終榮獲Best Student Paper Award（Second Prize），充分展示了我校師生在三維集成微系統信號完整性領域的科研實力與創新能力。

其中研究生葉子興的獲獎論文題目為：“A Multi Neural Network Architecture for Modeling S-Parameters of Interconnects in 3D Integration”。文中提出了一種多神經網絡架構，旨在靈活高效地實現三維集成場景中復雜互連結構的S參數建模。該方法通過構建多個子神經網絡（子模型），分別對基本互連單元進行建模，并基于S參數級聯理論，將各子模型靈活組合，從而實現對復雜結構的整體建模。此外，為準確描述多組件間的電磁耦合效應，論文進一步引入了耦合神經網絡（CONN），以學習級聯結構中各子件之間的相互耦合關系，顯著提升了模型對復雜互連S參數的預測精度。

研究生李相儒的獲獎論文題目為：“Design of Hybrid Equalizer Based on Region Partitioning and Bayesian Optimization with Multi-Constraint Models”。論文提出了一種基于區域劃分和多約束建模的貝葉斯優化，旨在提高混合均衡器的優化效率，同時提升收斂精度和速度。方案被應用于中介層中的16Gbps信道以解決FFE,CTLE和無源EQ產生的設計復雜化問題，并對帶有均衡器的傳輸系統進行優化，區域劃分和約束過濾技術顯著減少了實際仿真的數量，優化時間顯著優于傳統的貝葉斯優化和遺傳算法。

此次獲獎不僅是對課題組研究工作的高度認可，也是我校在國際微波與電磁領域學術舞臺上的又一次重要亮相。未來，電子信息學院將一如既往支持青年師生參與高水平學術交流，推動科研創新與國際合作邁向更高水平。