4月23日，计算机与人工智能学院举办第二届崇真青年学者学术沙龙，本次学术沙龙邀请了武汉大学的杨志辉、陈华、程璨、乔雨、王晓芬；华中科技大学的王杨、邱倩、张清清；华中师范大学杨华利；中国地质大学的钟赛尚、王乐君；京都工艺纤维大学（日本）的张辉耀；武汉纺织大学的叶璐瑶、欧阳君等一批优秀青年学者参会并做学术报告。会议讨论与分享学术成果、科研经验和创新思想，共同探索信息学科的发展。学院班子成员、各系（中心）主任及新进博士参加了本次学术沙龙。
副校长姜明华教授代表学院致欢迎辞，介绍了武汉纺织大学纺织学科与计算机和人工智能相结合的未来发展空间，表示学校将一如既往的敞开学术交流的大门，广邀青年才俊加入到学校计算机与人工智能学院的发展中来，为建设“美好纺大”提供源源不断的学术动力，营造良好的学术氛围。
十四位受邀的年轻博士就其开展的科学研究工作依次做学术报告。
王杨博士的报告题目为《数据驱动的多模态工业过程模态辨识和故障检测》，报告介绍了一套完整的实时非线性多模态过程监控体系，包含模态辨识和故障检测，以此提升多模态工业过程中的监控效果。
邱倩博士的报告题目为《网络化偏微分系统的一致性控制问题研究》，报告主要针对反应扩散神经网络和抛物型偏微分多智能体系统这两类网络化偏微分系统的一致性控制问题进行具体的介绍和分析。
钟赛尚博士的报告题目为《保持几何特征的实景三维建模方法研究》，报告分别介绍了保持几何特征的点云处理框架，联合几何与纹理信息的点云刚性配准方法，形状感知的三角网格优化方法和基于Mumford-Shah模型的三角网格优化方法。
杨志辉博士的报告题目为《基于图注意力网络的化合物代谢途径分类预测》，报告详细介绍了一款预测化合物参与代谢途径类别的框架，它可以利用化合物的全局和局部信息来预测其代谢途径类别，并取得了显著的性能。
陈华博士的报告题目为《基于注意力的双分支网络用于白细胞分类》，报告指出在医学计算机视觉领域中白细胞样本的不足和不平衡仍然是智能和准确分类白细胞的挑战，介绍了一种TransMixNet网络结构，用于建立WBC识别的分类模型。
程璨博士的报告题目为《提升公开开发项目样本选取方法的泛用性和准确性：在GitHub生态系统上的经验性研究》，报告分析了基线方法和扩展的基于ML的方法的弱点，针对现有方法的不足，介绍了Enhanced_RFM和Fusion_DL _RFM两种有效的方法。
乔雨博士的报告题目为《基于融合的跨界服务演化》，报告指出跨界服务是现代服务业的一种新型服务，主要通过跨组织、跨行业、跨价值链、跨空间的服务融合，为用户提供增值服务。报告从生态学的角度介绍了交叉服务融合演进的相关工作。
杨华利博士的报告题目为《融合多维特征的认知诊断模型和方法研究》，报告针对现有认知诊断中存在的学习过程复杂和学习状态易变性挑战，基于传统认知诊断理论、教育学理论和学习理论，介绍了融合多维特征的认知诊断模型，以此来动态跟踪学习者知识掌握状态。
王乐君博士的报告题目为《基于轨迹优化的体操机器人摆起和倒立控制策略设计》，报告介绍了一种基于轨迹优化的控制策略，解决体操机器人控制过程中难以从摇起区平稳过渡至平衡区的问题，无需采用分区方式就能快速地实现体操机器人摆起和倒立的控制目标。
王晓芬博士的报告题目为《基于团队递归反馈机制的图像去雨技术的研究》，报告指出由于大部分工作没有充分考虑到网络中传递特征的相互作用，实验结果中仍然存在残留的雨水现象。所以为了利用网络中传递特征的交互作用，报告介绍了一个新的基于团队递归反馈机制的单帧图像去雨网络机制。
张辉耀博士的报告题目为《遗传算法和演化神经网络在纺织材料的应用研究》，报告介绍了一个三层的神经网络并使用遗传算法进行搜索。用其中性能最好的结构来对复合材料的力学性能进行预测，从而用来取代经典复杂力学数学模型，减少计算复杂度，简化计算过程。
张清清博士的报告题目为《基于鞅理论的共振光无线数能同传系统的设计与性能分析》，报告针对相应的实现机制及系统设计，介绍了一种时分复用RBIPT (TDM-RBIPT)系统，并评估了系统性能，同时还介绍了一个综合性能评估指标，即TDP，同时考虑了系统延迟、吞吐量、功率成本和收益。
叶璐瑶博士的报告题目为《基于不完全覆盖模型的可靠性分析和优化》，报告介绍了一种考虑无关性组件的不完全故障覆盖模型，此模型可以避免由无关性组件的未覆盖故障所导致的系统失效以提高系统的可靠性。
欧阳君博士的报告题目为《基于特征融合与视觉推理的动作识别技术研究》，报告指出视频中目标的属性及目标之间的关系随着时间不断变化，为动作识别任务带来了挑战性。报告从特征融合与视觉推理两个方面展开论述，介绍动作识别领域的相关研究和进展。
最后，胡新荣院长就本次学术沙龙十四位讲者的精彩报告表示了衷心的感谢。至此，此次学术沙龙活动圆满落幕，各位老师及同学们一致认为本次学术沙龙有助于促进学科交叉学习和学术思路的碰撞，给大家创造了分享和展示学术魅力的机会，提升了大家对科研的热情。