2025年11月，公司教师刘伟在校定A1级期刊《IEEE Internet of Things Journal》发表题为“ST-AuthNet: A Spatiotemporal Attention-Driven Lightweight ECG Biometric Authentication System”的论文。该论文针对医疗物联网（MIoT）中多导联ECG信号空间异质性、单周期分析跨生理状态泛化能力不足及环境噪声干扰等身份认证挑战，本研究提出了一种轻量级ECG认证框架ST-AuthNet。该框架通过重构残差网络（采用混合池化与卷积替代传统下采样以减少低幅波形特征丢失），并结合多头交叉注意力机制动态捕捉导联间空间关联与波形内时序依赖，最后引入自适应阈值决策模块以增强对生理变异与环境干扰的鲁棒性。实验表明，该方法在多个公开数据集上实现了领先的认证准确率，显著提升了跨场景生物特征验证性能。

希望广大教师继续潜心研究，不断创新，多出成果。（撰稿：刘伟；一审：艾科妮；二审：周健；三审：戴道明）