长江大学电子信息与电气工程学院的数智融合理论及应用研究团队，近期在国际权威学术期刊IEEE Internet of Things Journal上发表了一篇引人注目的研究成果，题为"EMANet: An Ancient Text Detection Method Based on Enhanced-EfficientNet and Multi-Dimensional Scale Fusion"。这篇论文不仅展示了团队在古籍数字化生命领域的创新，更凸显了其在深度学习与多尺度融合技术上的突破。

IEEE Internet of Things Journal作为IEEE旗下顶尖期刊之一，专注于人工智能和物联网领域的前沿研究，其影响力在全球学术界中占据着举足轻重的地位。该期刊在多个学术领域中排名靠前，中科院最新SCI分区更是将其列为I区TOP期刊，这无疑为长江大学团队的研究增添了一份权威性。

长江大学团队所提出的EMANet方法，通过结合增强型EfficientNet网络和多尺度融合技术，有效应对了古籍文本检测中的复杂性、密集性和多样性问题。这种方法不仅在检测精度上超越了现有技术，更在处理速度上展现了显著优势，为古籍的数字化生命和文化传播提供了坚实的技术支撑。

论文的第一作者，2022级硕士生王鹏，以及其导师周箩鱼副教授，均来自电子信息与电气工程学院，这所学院以其深厚的科研底蕴和创新精神，为学术界贡献了诸多重要成果。学院在图像处理、自动控制、现代通信技术等多个领域取得了显著成就，其研究成果不仅获得了国家级和省部级项目的支持，更在国际学术界产生了广泛影响。

在大数据和云计算等关键技术的推动下，人工智能正成为推动科技革命和产业变革的核心力量。长江大学团队正是在这样的大背景下，依托人工智能研究院，不断深化学科交叉研究，推动"人工智能+"在多个领域的应用，此次的研究成果便是其在人文学科与人工智能结合方面的一次成功尝试。

学院的科研成就不仅体现在高水平论文的发表和专利的授权上，更在于其对学校工程学科进入ESI全球排名1%所做出的贡献。这些成就的背后，是学院教师团队在学术和教学水平上的不断提升。

展望未来，长江大学数智融合理论及应用研究团队将继续在"人工智能+"领域深耕细作，探索其在荆楚文化传承中的新应用。长江大学也将坚持创新驱动，通过科技的力量，为社会的进步贡献更多的智慧和力量。