3月9日下午14：00，辅导员谢超老师组织研究生齐聚8D-201教室参加了2023年第一期研究生论坛，本次论坛邀请罗凯博士点评，由学院研究生分会主席张国盼主持。本次论坛共有21级五位研究生分享了他们在不同领域的研究心得。
艾胜同学分享了“基于YOLOv5网络的香菇分类研究”。他们通过训练神经网络，实现对香菇的自动分类，使香菇的品质得到更好的保证。罗凯老师对该研究进行了点评，认为该研究为农业生产提供了有效的解决方案，具有很高的应用价值，同时就YOLO版本、精度、V5官方认证、检测问题和分类问题等与学生们进行了交流和探讨。
李佐同学的研究方向是“基于深度学习的无人机船舶目标检测系统”。通过利用无人机高精度、高速度的特点，实现对船舶的准确识别和目标跟踪，对于海事执法和交通管理具有重要意义。罗凯老师指出该研究对于海事领域具有很高的实用性和推广价值，同时针对李佐同学的PPT给予了改进建议，如：突显PPT的关键词句，明确分类相关研究的优缺点，并在“总结”部分突出项目创新点。
汤凌志同学的研究内容是“基于数字李生的超声机器人系统研究”。该系统利用数字李生技术实现对超声信号的实时处理和分析，从而帮助医生更准确地定位病灶和进行手术操作。罗凯老师认为该研究为医疗行业带来了前所未有的机遇和挑战，值得深入研究和探讨，罗凯老师着重强调了信息安全问题。如果在使用过程中受到了网络攻击，该怎么办？如何做好安全预警？并给出了一些建议，如超声轨迹方面：做一些光滑轨迹、非光滑轨迹，能让自己的实验更加饱满。
龚杰同学的研究方向是“面向织物疵点检测的迁移学习方法研究”。通过利用深度学习中的迁移学习方法，实现对织物疵点的准确检测，从而提高了织物的品质和生产效率。罗凯老师指出，该研究为纺织行业提供了有效的技术支持和创新方案，并为龚杰同学的研究课题题目提出了优化建议：“基于xxx织物疵点检测xxx算法研究”，更加契合实验项目。
冯雨卉同学的研究内容是“基于双重注意力及多特征融合的平板钢表面缺陷检测”。通过采用多特征融合的方法，提高平板钢表面缺陷检测的准确性和鲁棒性，从而保障了钢材的生产质量和安全性。罗凯老师先是肯定了冯雨卉同学的课题名称和PPT排版，值得同学们借鉴和学习。接着他认为该研究涉及到了多个领域的知识，对于钢铁行业的发展具有重要的促进作用。同时，罗凯老师再一次强调了“论文创新点”的重要性，要用精炼的语言突出论文核心创新点。
每位同学的研究都涉及到了前沿领域的技术和知识，体现了研究生们的创新能力和学术水平。罗凯老师指出，在制定研究题目时一般采用“问题+方法”的模式模型，用“瓶子和酒”来比喻“问题和方法”，新瓶子装新酒是我们的最优选择。与此同时，他也提到了近期爆火的“Chatgpt”对机器学习的影响，鼓励同学们在今后的研究中，继续深入探索自己的研究方向，踏实钻研基础研究，为科学技术的发展贡献力量。
通过本次论坛的举办，研究生们得到了很好的展示和交流自己研究成果的机会，相信在今后的学习和科研中，研究生会继续保持创新实践精神，不断推动科技进步。
