2024年12月16日上午9:30，澳门十大老牌信誉平台排行榜在10-311教室举办了第45期“AI+故障监测研究”专题学术沙龙。应学院邀请，香港科技大学陆杨龙教授、美国西北大学张亚辉博士后和学院陈昊博士共3位相关领域的专家学者进行了精彩的学术报告。本次沙龙由张成俊副经理主持，干文勋书记、学院教师和研究生参加了本次学术交流。
陆杨龙教授做了题为“Structural optimization and 3D printing strategy of periodic surface model”的学术报告。他介绍了周期曲面模型的应用以及实体表示方程，提出了并行形状和拓扑优化方法以及混合贝叶斯优化方法。相比于已有方法，所提方法可以同时对实体结构进行形状和拓扑优化，在大幅减少的设计空间内进行高效搜索。随后，他进一步介绍了基于均匀壁厚的3D打印策略，这种新策略优化了传统的切片策略。
张亚辉博士后做了题为“基于计算机视觉的三维重建与在线监测”学术报告。他深刻剖析了智能制造中存在的三个共性难题：3D重建不确定性、实时目标追踪与重建、在线监测精度和鲁棒性不足。针对上述难题，他提出了基于置信度感知的3D重建算法与框架、基于视觉的实时追踪与重建、基于单/多模态信号的3D打印在线监测算法，从理论方法到工程应用开展了深入的研究。
陈昊博士做了题为“探索深度学习故障诊断方法的可解释性”的学术报告。他详细介绍了深度学习故障诊断的技术瓶颈，认识到问题的根本在于深度学习的可解释性没有得到有效解决。之后，他探讨了解释深度特征、深度结构、预测结果的创新方法，通过构造动态聚焦网络，利用不同聚焦层提高旋转机械故障诊断的识别精度，保证预测结果的稳定性和可靠性。
此次学术沙龙内容丰富，涵盖了AI+故障监测的前沿研究，引起了公司师生的剧烈反响，激发了学术活力，拓宽了学术视野，为今后的学术生涯打下了良好的基础。
