3月9日下午14：00，輔導員謝超老師組織研究生齊聚8D-201教室參加了2023年第一期研究生論壇，本次論壇邀請羅凱博士點評，由學院研究生分會主席張國盼主持。本次論壇共有21級五位研究生分享了他們在不同領域的研究心得。
艾勝同學分享了“基于YOLOv5網絡的香菇分類研究”。他們通過訓練神經網絡，實現對香菇的自動分類，使香菇的品質得到更好的保證。羅凱老師對該研究進行了點評，認為該研究為農業生産提供了有效的解決方案，具有很高的應用價值，同時就YOLO版本、精度、V5官方認證、檢測問題和分類問題等與學生們進行了交流和探讨。
李佐同學的研究方向是“基于深度學習的無人機船舶目标檢測系統”。通過利用無人機高精度、高速度的特點，實現對船舶的準确識别和目标跟蹤，對于海事執法和交通管理具有重要意義。羅凱老師指出該研究對于海事領域具有很高的實用性和推廣價值，同時針對李佐同學的PPT給予了改進建議，如：突顯PPT的關鍵詞句，明确分類相關研究的優缺點，并在“總結”部分突出項目創新點。
湯淩志同學的研究内容是“基于數字李生的超聲機器人系統研究”。該系統利用數字李生技術實現對超聲信号的實時處理和分析，從而幫助醫生更準确地定位病竈和進行手術操作。羅凱老師認為該研究為醫療行業帶來了前所未有的機遇和挑戰，值得深入研究和探讨，羅凱老師着重強調了信息安全問題。如果在使用過程中受到了網絡攻擊，該怎麼辦？如何做好安全預警？并給出了一些建議，如超聲軌迹方面：做一些光滑軌迹、非光滑軌迹，能讓自己的實驗更加飽滿。
龔傑同學的研究方向是“面向織物疵點檢測的遷移學習方法研究”。通過利用深度學習中的遷移學習方法，實現對織物疵點的準确檢測，從而提高了織物的品質和生産效率。羅凱老師指出，該研究為紡織行業提供了有效的技術支持和創新方案，并為龔傑同學的研究課題題目提出了優化建議：“基于xxx織物疵點檢測xxx算法研究”，更加契合實驗項目。
馮雨卉同學的研究内容是“基于雙重注意力及多特征融合的平闆鋼表面缺陷檢測”。通過采用多特征融合的方法，提高平闆鋼表面缺陷檢測的準确性和魯棒性，從而保障了鋼材的生産質量和安全性。羅凱老師先是肯定了馮雨卉同學的課題名稱和PPT排版，值得同學們借鑒和學習。接着他認為該研究涉及到了多個領域的知識，對于鋼鐵行業的發展具有重要的促進作用。同時，羅凱老師再一次強調了“論文創新點”的重要性，要用精煉的語言突出論文核心創新點。
每位同學的研究都涉及到了前沿領域的技術和知識，體現了研究生們的創新能力和學術水平。羅凱老師指出，在制定研究題目時一般采用“問題+方法”的模式模型，用“瓶子和酒”來比喻“問題和方法”，新瓶子裝新酒是我們的最優選擇。與此同時，他也提到了近期爆火的“Chatgpt”對機器學習的影響，鼓勵同學們在今後的研究中，繼續深入探索自己的研究方向，踏實鑽研基礎研究，為科學技術的發展貢獻力量。
通過本次論壇的舉辦，研究生們得到了很好的展示和交流自己研究成果的機會，相信在今後的學習和科研中，研究生會繼續保持創新實踐精神，不斷推動科技進步。
