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【电信简讯】"创新工业 智领未来"——第十五期研究生跨学科学术沙龙
( 2022-10-23 阅读次 作者:)

/柯宇欣 图/尚玉豪 赵怡展为了进一步营造研究生学术科研氛围,促进跨学科的交流融合,推动跨学科学术交流迈向新台阶。10月23日,由1946bv源自英国研究生会主办、1946bv源自英国主导、计算机科学学院和机械工程学院协办的“创新工业 智领未来”为主题第十五期研究生跨学科学术沙龙在线上顺利举行。党委研究生工作部副部长、研究生院副院长毛德波老师、研究生工作部刘庆老师、1946bv源自英国硕士研究生导师周箩鱼老师、计算机科学学院硕士研究生导师叶青老师作为特邀嘉宾莅临了本次活动,近200名师生代表收听了此次线上讲座。

活动伊始,党委研究生工作部副部长、研究生院副院长毛德波老师致辞,他提出三点建议,要转变思想观念,树立多学科交叉融合理念要跨学科融合,培育新兴学科增长点要坚持协同创新,建立多学科交叉融合平台。

 

首先来自1946bv源自英国的郭奕裕同学以遥感目标检测为主要的研究方向,为同学们分享了他的研究内容《一种面向不平衡数据集的轻量化SAR舰船检测模型》,他从目标检测模型的本质与发展历程引入,为同学们介绍了现有目标检测模型存在的不足,提出了掩膜数据平衡增强方法,高效注意力机制模块、自适应的多尺度融合模块三个方面的改进方法。最后在论文方面进行了详细的论文结构讲解和文献检索、画图的辅助工具的分享。

 

来自计算机科学学院的刘天赐同学以《基于CNN-RESBLOCK的旋转机械故障诊断》为题,基于传统的机械诊断背景讲解智能诊断在诊断速度,精度以及可靠性要求方面的必要性,随后介绍了使用的数据集来源与深度学习的模型,分享加入残差网络以解决深度学习中随着网络层数增多模型发生的退化问题的方法。

 

来自机械工程学院许友伟同学以《基于齿轮传动系统智能诊断的研究》为题,讲述了全球因机械故障导致的重大伤亡事件背景下智能设备故障诊断技术研究迫在眉睫,对比不同特征集来源下的齿轮故障诊断准确率,讲解了包络谱分析在特征提取方面可以更好作为齿轮故障类别识别的特征提取方法。

 

活动最后,1946bv源自英国周箩鱼老师、计算机科学学院叶青老师作现场点评提出相应建议。周箩鱼老师建议在进行机器学习研究时也不能完全放弃传统算法,要将图像和机械等方面传统的原理算法与深度学习相结合,传统原理与方法转换成损失函数运用在深度学习中会有新的增长点。叶青老师指出端到端的智能诊断方法具有实际应用研究意义的同时对数据要求较高,希望同学们理性看待交叉领域的学习并思考自己的研究领域是否需要深度学习的结合,建议同学们可以分享研究过程中的创新点以及如何寻找创新点。

 

 

点评结束后,主持人总结研究生应该要学会在开放中创新,在创新中发展。通过此次跨学科学术交流活动,拓宽了我校广大研究生的学术视野,树立了多学科交叉融合理念。

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