2022年6月1日上午9点30分，计算机科学与技术学院第二届“研学论道”研究生学术沙龙第五期（总第二十期）顺利举办。
本期邀请了2019级博士生梁爽和2019级硕士生张振亭进行学术分享。她们分享的主题分别是天线阵列旁瓣抑制和充电无人机部署优化问题研究，以及病理图像分析。本次学术沙龙旨在提升我院研究生综合能力，活跃学术氛围以及促进学术交流。活动由计算机科学与技术学院研究生会干事王子昌主持，以腾讯会议的方式线上举行。
会议上半场，由讲者梁爽针对“天线阵列旁瓣抑制和充电无人机部署优化问题研究”为我们带来两篇学术论文分享。第一篇论文中，讲者首先描述了天线阵列优化具有有效提升系统容量、增益以及通信能效的好处，而后引入该优化中的主要问题——辐射方向图优化，并给出讲者团队的优化方案。该方案在标准BBO算法的基础上提出了BBOIMAM算法，将原算法中的标准正弦迁移策略优化为广义正弦迁移策略，并在算法中分别加入了基于精英学习的迁入策略以及基于弹性变异的自适应策略，最后通过不同阵元数量的天线阵列优化过程证实了该算法的有效性。在讲者的第二篇论文分享中，讲者针对传统WSNs中存在的能量受限问题，依次通过增加CUAV充电范围内传感器节点数量、最大化传感器节点和CUAV之间的充电效率以及最小化CUAV的总运动能耗，从而将多智能体的相互交互问题转换为全局优化问题，最终分别通过大规模和小规模场景下的实验分析表明了该算法较现有算法的先进性。
会议的下半场，由讲者张振亭对“病理图像分析”进行学术分享。讲者首先介绍了在现有细胞检测任务中存在的边框检测、细胞核检测和细胞分割中存在的各类问题，从而提出了在丰富数据下基于伪标注的病理图像细胞检测方案。论文在数据预处理中采用了扩展标注来缓解细胞重叠等问题，之后提出了基于自适应阈值的伪标注方案（PLAT），这种方案具有表达整体特性、根据认知不确定性具有自适应阈值等优点，最后通过再训练过程多次生成伪标注来丰富学习样本并进行迭代来优化模型。讲者的模型通过实验比对，发现结果总是优于其他半监督方法和全局阈值方案，体现了算法的有效性。
汇报结束后，参加会议的同学从灵感获取、论文创新以及算法优化等方面向讲者提问，两位讲者结合自身论文情况对各类问题依次予以耐心解答，和同学们进行了充分地沟通和交流，并向大家分享自己写论文时的经验与心得，与会同学在学习和探讨中都受益良多。至此，本期沙龙圆满结束。
下一期“研学论道”研究生学术沙龙将于本周五上午9点30分在腾讯会议如期举行，希望同学们持续关注。
会议录屏链接：https://pan.baidu.com/s/1JeOSS051HMornMTPzixSfw?pwd=91oq
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撰稿、图片：盛建华
