2025年下半年，电子信息学院多位研究生赴深圳、杭州、桂林等地参与国内外学术会议，并在会上做口头报告。

7月11日至14日，2023级通信工程专业崔家玮同学参与在深圳举办的第26届中国系统仿真技术及其应用学术会议（CCSSTA 2025），并在会议上做了题为“基于PSO-APF的多无人机分层协同路径规划”（Hierarchical Cooperative Path Planning of Multiple UAVs Based on PSO-APF）的口头报告。

报告中，崔家玮同学指出，传统多无人机协同路径规划算法普遍存在局部最优陷阱、适应性不足和路径效率低下等问题。为应对这些挑战，他提出了一种新颖的分层粒子群-人工势场融合算法（H-PSOAPF）。该算法通过构建轻量化约束融合函数（LCFF），将多项复杂约束转化为无约束优化问题，并采用分层协同策略。

7月25日至26日，2024级飞行器设计专业杜济民同学参加了在杭州举办的IEEE第7届人工智能、计算机科学和信息处理国际会议（AICSIP 2025），并在会议上以论文“Satellite positioning error compensation method based on GBAS and machine learning”为题做口头报告。

报告聚焦于导航卫星系统在复杂环境下定位精度提升难题，通过机器学习算法，创新性地提出了利用接收机已有信息构建误差预测模型，进而校正定位结果的解决方案。在演讲中，杜济民同学详细阐述了研究的目的、过程与方法，并与参会者就相关问题进行了深入的交流和讨论。

8月8日至10日，2023级新一代电子信息技术专业刘一睿、王泽宇、马嘉彬同学参加了在桂林举办的第四届人工智能、物联网和云计算技术国际会议（The 4th International Conference on Artificial Intelligence, Internet of Things and Cloud Computing Technology, AIoTC），三位同学分别在本次会议上，就其研究成果“A Multithreaded Denoising Algorithm for LiDAR Point Clouds Based on Moving Least Squares”（基于移动最小二乘法的激光雷达点云多线程去噪算法）、“Data-Driven Predictive Control with Adaptive LSTM Model Update for Continuous Stirred-Tank Reactors”（基于数据驱动的预测控制与自适应LSTM模型更新在连续搅拌反应器中的应用）、“Infrared and Visible Image Fusion Using GAN With Dual-Branch Feature Decomposition and Dual Markovian Discriminators”（基于双分支特征分解和双马尔可夫判别器的生成对抗网络进行红外与可见光图像融合）进行了现场口头报告。

报告中，刘一睿同学展示了其在激光雷达三维点云滤波方面的实验研究，通过对三种算法的实验结果进行系统对比，提出了适用于复杂曲面场景的优化方案。

王泽宇同学总结了数据驱动mpc控制的实验研究以及现有方法的不足和改进方向，提出了模型在线更新的数据驱动方法。

马嘉彬同学基于现有多模图像融合的特征提取的不足，提出了使用双分支特征分解和双马尔可夫判别器的生成对抗网络，提高了图像融合质量的同时提高了下游目标检测任务的精确度。

9月19日至22日，2023级通信工程专业周唯杰同学参与在合肥举办的2025第5届人工智能、自动化与高性能计算国际会议（AIAHPC 2025），并在会议上做了题为“一种结合光流去噪技术的极端环境视觉SLAM算法”（A Visual SLAM Algorithm for Extreme Environments Incorporating Optical Flow Denoising）的口头报告。

报告聚焦于极端环境下视觉SLAM系统定位与建图精度不足的难题，针对低纹理、高动态等复杂场景中原始点云含噪声、特征匹配易失准的问题，创新性地提出将融合动态邻域与拟合参数的改进去噪去噪算法融入SLAM前端，并结合后端增强光流跟踪的解决方案。

10月17日至20日，2023级计算机技术专业刘志斌同学参加在深圳举办的第六届机器学习与计算机应用国际学术会议（ICMLCA 2025），并在会议上做了题为“基于深度学习的多任务协同中文实体关系抽取” (Multi-task Collaborative Chinese Entity Relationship Extraction Based on Deep Learning)的口头汇报。

报告聚焦于自然语言处理领域中，关系抽取任务在中文主体与客体间抽取难度不平衡、进度不一致的问题，创新性地提出了采用多任务学习，平衡主体预测与客体预测之间复杂度的方案，解决多个预测任务间由一个任务过早拟合导致另一个任务拟合程度不足的问题。

10月31日至11月3日，2024级新一代电子信息技术专业刘峻良同学参加了在上海举办的第四届云计算、性能计算与深度学习国际学术会议（CCPCDL2025），并在会议上以论文“Fusion SLAM with Adaptive Keyframe Selection and LSD and LBD Line Features”为题做口头报告。

报告聚焦于视觉SLAM在低纹理、高动态等极端环境下稳定性差、精度不足的难题，通过融合点线特征与自适应机制，创新性地提出了一种集成点线特征与自适应关键帧选择的融合SLAM框架。在演讲中，刘峻良同学系统性地阐述了该研究的算法设计、实验验证与性能评估，并与参会学者就技术细节及应用前景进行了深入的交流与探讨。

通过参与这一系列的学术会议，不仅拓宽了研究生的学术视野，锻炼了科研能力，还促进了学术交流与合作，充分体现了我院在电子信息前沿技术领域研究生培养的成效。学院将在研究生处的领导下，继续鼓励并支持研究生积极参与高水平国际学术交流，进一步提升研究生的学术创新能力和综合素质。