为了积极营造浓厚的学术氛围，提高研究生们对学术研究的兴趣和参与度，学院采取“学生主体性”与“教师主导性”相结合的培养模式，组织学生进行学术交流汇报。在这种模式下，学院组织了一场引人注目的学术交流汇报会，这是第二届研究生学术交流会的第六场活动。汇报于2023年5月31日下午2点，在机械馆414-3举行，吸引了众多研究生的积极参与。

本次学术交流会的主持人是研究生第二党支部党员张永峥同学，共有五位研究生同学作为汇报者，本次做出汇报的学生分别来自任艳老师，魏利峰老师，颜卓老师的科研团队。

每位汇报者都以自信而深入的方式，向与会的教师和同学们展示了他们的研究成果。通过精心准备的演讲和详细的展示材料，他们清晰地介绍了自己的研究目标、方法和结果。这些汇报者的研究内容涵盖了多个学科领域，展示了学院多元化的研究方向和研究生们的卓越能力。

窦晓松同学的汇报题目为“网络修剪的过滤器草图”，首先介绍了什么是轻量化，为什么要进行轻量化，其次对轻量化的方法进行总结，有压缩已经训练好的模型，直接训练轻量化的模型，加速卷积运算，以及硬件部署。然后讲解了基于网络重建以及结构化剪枝的滤波器草图的方法，保存原模型的二阶协方差，然后让重建的小的模型近似原模型，让目标模型与原模型的二阶协方差的误差最小，并讲解了实验对比，说明方法的有效性，并且进行了总结。

张强强同学的汇报题目为“基于RBPF的栅格建图改进方法”，首先介绍了SLAM的相关基础知识，然后介绍了什么是RBPF和现阶段基于RBPF的栅格建图方法存在的问题，最后提出基于改进建议分布和自适应重采样的改进方法，最后进行实验对比说明改进方法的有效性。

张永峥同学的汇报题目为“基于动态RCS的雷达目标识别”，从现有的雷达目标识别技术入手，围绕着动态 RCS 时间序列的目标识别技术展开研究。主要汇报的内容有：对目标雷达散射截面积（RCS）特性的研究、研究利用雷达目标的运动航迹求解动态 RCS的方法、对于RCS时间序列进行特征提取的两种方法，重点研究基于小波变换的特征提取方法，然后研究 K近邻算法、SVM算法、随机森林算法和Adaboost算法的基本原理，并设计四种算法对应的分类器，提取五类飞机目标的 RCS时间序列的特征样本作为数据集，实现对五种飞机目标的分类，最后分析四种方法的优劣性。

董国海同学的汇报题目为“用于局部特征匹配的旋转鲁棒描述符和正交视图”，首先图像匹配的相关基础知识以及目前常见的图像匹配算法和面临的问题，然后提出了用于局部特征匹配的旋转鲁棒描述符和正交视图的方法，并详细介绍了如何实现，包括旋转鲁班描述符的学习过程和正交视图校正的方法，然后进行实验对比说明改进方法的有效性，最后结合视觉定位讲述了未来的可能工作方向。

仲新宇同学的汇报题目为“yolov5face”，她首先通过与之前yolov5模型的对比引出了yolov5face这篇论文，随后分享了yolov5face相对于之前模型的改进之处，并且介绍了网络结构，如neck backbone 等结构，最后分享了论文中的实验，验证了yolov5face的创新性和高效性。

本次学术交流会上，参会者们积极提问、交流和讨论。教师们在会场上给予了宝贵的指导和建议，与学生们进行了深入的学术探讨。这种互动交流的氛围极大地激发了研究生们的学术激情，并促进了他们对于自身研究的深入思考。

通过这样的学术交流活动，同学们得到了宝贵的经验和反馈，提高了他们的学术能力和研究素养。同时，学术交流会也为学院师生们搭建了一个广泛交流的平台，促进了学术合作与共享。这样的学术活动将继续在学院中举办，为研究生们提供更多展示和交流的机会，进一步推动学术的繁荣和进步。