根据2025年11月公布的ESI最新统计结果，我院青年教师沈家全博士作为第一作者发表的两篇论文同时入选ESI全球Top 1%高被引论文和前1‰热点论文，洛阳师范学院为第一作者单位。

论文《An Algorithm Based on Lightweight Semantic Features for Ancient Mural Element Object Detection》发表于文化遗产领域国际知名刊物《npj Heritage Science》(nature 子刊)。该论文针对中国古代出土的壁画元素构建了大规模目标检测数据集，其标注样本类别丰富多样且跨越不同历史时期与地域，对中国古代历史研究具有重要价值。同时针对壁画存在的残缺问题，开发了自适应随机擦除数据增强算法，迫使模型学习更全面的特征信息，使其适应壁画的残缺场景。此外创建了中国古代壁画元素目标语义特征提取模型，利用上下文信息与残差注意力机制捕捉语义信息，提高了元素目标检测的准确率。最后在构建的壁画数据集上，将该论文提出的检测方法与其他几种先进的目标检测算法进行对比分析，可视化结果验证了本文方法的优越性。

论文《An Instrument Indication Acquisition Algorithm Based on Lightweight Deep Convolutional Neural Network and Hybrid Attention Fine-Grained Features》发表于工程学领域国际知名刊物《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》。该论文针对民用及工业场景中仪器识别存在的效率、精度与自动化问题，构建并公开了包含多种类型仪器的数据集，为相关研究提供基准支撑。论文提出分阶段解决方案，通过轻量化检测方法降低计算成本，利用细粒度识别技术精准区分仪器类别与量程，结合适配不同仪器类型的自动化读数方案，实现高效精准的仪器指示获取。经实验验证，该方案在复杂场景中表现出良好的适用性，兼顾检测精度与处理效率，满足实际应用中的实时监测需求。

据悉，ESI高被引论文（Highly Cited Papers）是指近10年内被SCI或SSCI收录且总被引次数排在相应学科领域相应年代全球前1%以内的论文，ESI热点论文是指近2年内发表且在近2个月内被引次数排在相应学科领域全球前1‰以内的论文，上述指标反映了论文作者及其研究成果的国际影响力，是国内外公认的具有较高影响力的高水平研究成果，也是衡量学校学术影响力的重要指标之一。

（初审：李德光 复审：常洁琼 终审：马友忠）