信息科学与技术学院青年教师何宇矗博士以第一作者身份在Top期刊《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》上发表了两篇高水平学术论文。题目分别为“The Hybrid Similar Neighborhood Robust Factorization Machine Model for Can Bus Intrusion Detection in the In-Vehicle Network”和“The Hybrid Trip Destination Prediction Model of Vehicles Based on Autoencoder and High-Order Interaction Features”。

第一篇针对V2X环境下的异质交通流可能产生的车联网信息安全问题，基于深度学习技术设计并实现了入侵检测算法。文章提出了一种新的入侵检测模型HSNRFM，用于检测控制器局域网中的异常总线消息。HSNRFM模型对针对车载控制器网络的入侵具有出色的检测效率。

第二篇针对现有的车辆目的地预测模型对数据精度要求较高，以及对少量数据训练困难等问题，提出一种车辆出行目的地预测模型，该模型使用自动编码器提取隐藏特征，并考虑了这些特征的二阶关联。在给定的公共数据集上，与主流方法相比，新模型的均方误差、均方根误差和平均绝对误差分别为0.096、0.427和0.203，相比现有模型具有较高的优势，能够更加有效地预测车辆出行目的地，从而便于车辆根据预测结果更加合理地规划行车路线，减少通行时间，提升用户的驾驶体验和改善城市交通状况。

《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》，简称T-ITS，是人工智能、智能运输系统、交通场景、运输科技等多个领域的顶尖国际期刊，其2021年度影响因子为6.492，属于中科院一区期刊，在JCR分区中的Automotive Engineering中排名第1， 也是工程技术领域的顶级期刊之一。

信息科学与技术学院依托“河南省数据安全和可信计算工程技术研究中心”、“河南省物联网安全可信技术工程研究中心”组织和引导青年教师开展学术前沿的研究工作，坚持以科研成果引领教学成长，推动教学改革，培养学生的专业技能和就业能力，提高人才培养质量。青年教师积极组织学生参加“挑战杯”河南省大学生课外学术科技作品竞赛、国家大学生创新创业训练计划项目、郑州师范学院大学生科研创新基金项目等活动并取得优异成绩。

何宇矗博士具有优秀的科研品质，针对智慧交通问题深入挖掘，多年来围绕此问题，积累了大量新的实验数据，在智慧交通研究方面取得诸多令人欣喜的进展。