4月18日上午10:00，在輔導員謝超老師的組織下，2023級全體研究生齊聚8D-101教室參加了第七期2024年研究生論壇，本次論壇共有五位2022級研究生分享了他們在“機器學習專題”方面的研究成果，論壇由袁子厚教授進行點評，由年級長徐彬主持。
段忠炜同學分享了他的研究課題“基于機器學習的熱振條件下無鉛微互連參數優化研究”。其研究的内容是利用實驗設計方法設計焊點結構參數組合表，然後利用Ansys軟件仿真計算得到各個參數組合對應的等效應力，以此得到數據集，其次利用獲得的數據集對機器學習算法進行訓練，得到精度高的預測模型，最後利用優化算法對預測模型進行尋優，得到焊點最優參數組合，以及對應的最小等效應力。袁子厚老師對其課題進行了客觀的點評，指出其标題命名存在着不足，對整個實驗過程進行了全面的了解。
張哲同學分享了他的研究課題“Lora技術在文生圖大語言模型中的研究與在工業産品設計中的應用”，其研究内容是在研究大語言模型中的低秩适應技術方面，将探讨如何通過Lora模型來改進大語言模型的性能，旨在保持模型準确性的同時，降低模型對内存和計算資源的需求，從而提高模型的效率和可擴展性，其次在工業産品的應用方面，讨論如何将上述改進應用到實際的工業産品設計中。袁子厚老師對其課題進行了評價，指出标題命名存在着不足，其中内容寫到了在工業産品的應用，應該具體指出在工業産品哪方面的應用。
龔闖同學分享了他的課題“基于改進YOLOV8的輸電線路絕緣子故障診斷方法研究”，其研究的内容是建立絕緣子故障診斷數據集，構建基于改進YOLOV8絕緣子的故障診斷模型，提出輕量化網絡降低模型複雜度，引入特征金字塔網絡結構對不同尺度絕緣子特征提取，融合注意力機制使得模型能夠關注特定區域的特征。袁子厚老師對其研究的課題進行了積極的肯定。
夏祖威同學分享了他的課題“基于深度學習的跌倒預測與預防研究”，其研究的内容是跌倒數據集的收集，然後進行3D姿态的檢測、獲取關鍵點、計算重心點、标簽設定、GCN-LSTM模型訓練，最後進行跌倒預測。袁子厚老師指出其研究的課題方向很好，由于現在社會中老年人和小孩子容易受傷，設計出這種保護措施的研究前景十分廣闊。
黃加輝同學分享了他的課題“文生圖大模型在服裝設計中的應用研究”，其研究内容是使用文生圖大模型微調生成一種特定風格的服裝設計效果圖，使用風格融合插件擴展服裝設計風格，使用視頻合成插件生成穿着特定設計服裝的虛拟走秀視頻，以comfyui框架為基礎，設計效果圖生成系統和虛拟走秀視頻生成系統。袁子厚老師指出該同學的研究方向很不錯，并且對其研究的過程進行了客觀的點評，
本次研究生論壇展示了多個領域的研究成果，同學們在導師的專業指導下，展示了他們在各自領域的研究現狀，分享了自己的思路和解決方案。
