由北师港浸大（UIC）理工科技学院（FST）和广东省数据科学与技术交叉应用重点实验室（IRADS）共同举办的第十二届理工科技学院海报展于2024年4月17日举行，共有来自8个专业本科和硕士及博士研究生的115份研究报告展出，本次海报展还特别设置了竞赛获奖单元展区，以突出展示FST学子在国内和国际上取得的优秀获奖成果。多位学术界与工业界的专家学者担任评委，为师生提供了宝贵的交流机会。
本次FST海报展由理工科技学院计算机科学与技术专业讲座教授王庆国教授、理工科技学院金融数学专业讲座教授吴奖伦教授担任总评委。
校外评委有：南方科技大学统计系副系主任田国梁教授、华南理工大学经济与贸易学院副院长陈镇喜教授、拱北海关保健中心病媒生物实验室主任柯明剑先生、广东昭阳信息技术有限公司总经理周峰先生、北京师范大学应用数学专业副教授陈升博士、珠海市人民医院转化医学研究院副研究员韩世松博士、澳门大学心理学助理教授邓玮博士、中山大学微电子科学与技术学院助理教授刘垚博士。
校内评委有：人文社科学院社会工作与社会行政学专业教授Christian Aspalter教授、工商管理学院应用经济学专业副教授王莹博士、人文社科学院中华文化与国际传播专业副教授黄靖雯博士、理工科技学院环境科学专业助理教授李迅博士、理工科技学院金融数学专业助理教授赵鹏飞博士、理工科技学院应用心理学专业助理教授郑默博士、理工科技学院数据科学专业助理教授许粲昊博士、工商管理学院会计学专业讲师林武博士。
第十二届FST海报展获奖情况
海报展设有“学院最佳海报奖（本科生）”、“学院最佳海报奖（研究生）”、“专业最佳海报奖”、“最佳人气奖”等奖项，本届获奖名单如下：
获奖详情
FST
学院最佳海报奖（本科生）
章折衡
On Morse Homology, Floer Homology, and Arnold Conjecture
研究简介：该论文概览了莫尔斯同调的主要框架，从用莫尔斯函数的临界值点刻画流形的CW-复形结构，到通过斯梅尔的横截条件计算稳定流形和不稳定流形的相交流形的维数，最后使用指标相差为一的临界点之间的轨道条数定义莫尔斯-斯梅尔-威腾链复形，并用间断轨道方法验证满足链复形条件，从而诞生了莫尔斯同调。本论文对其中的三个定理给出了新的证明，并简要介绍了后续的弗洛尔同调及阿诺德猜想。
获奖感言：能够在众多优秀的海报中获得“理工科技学院最佳海报奖”对我来说是莫大的荣誉。在此我要感谢张思聪博士对我悉心的指导，他带领我理解了许多重要概念，了解了许多前沿话题。同时也要感谢理工科技学院的老师们创造的学术交流平台，让我们得以聆听不同领域同学有趣的工作成果。相信这个成就能激励我们在学术道路上砥砺前行。
FST
学院最佳海报奖（研究生）
俞文山
NumericalAnalysis and Simulation of Fully Discrete Finite Element Methods for Fluid andThin-structure Interaction Problems
研究简介：流固耦合偏微分方程模型的目的是定量研究流体和固体之间的相互作用。求解这类模型的数值算法之一是解耦方法。这种方法将问题拆分为纯流体部分和纯固体部分，然后分别进行求解。我们设计了一个稳定的新格式。我们也建立了一套新的框架对流固耦合问题进行数值分析，该框架的核心是非稳态耦合 Ritz 投影。这使我们能够证明所提算法在 L2 范数下的最优收敛阶。据我们所知，时间二阶精度的解耦全离散格式的设计仍然具有挑战性。
获奖感言：我很高兴能够有幸获奖，非常感谢我的导师孙伟伟教授，以及我的合作者香港理工大学的李步扬教授和谢雨沛博士。他们给予了我很多帮助。在和他们一起做研究的过程中，我学到很多。同时也很感谢学校举办这次海报展，这让我们可以展示各自的研究工作，也让我们有机会了解其他老师和同学们关注的问题，帮助我们拓宽视野。
APSY
应用心理学专业最佳海报奖
王拙&何婷
Game-based Assessmentin Campus Recruitment: Behaviours in Digital Strategy Game Reflect Candidates’Soft Skills
研究简介：该论文探究了基于游戏的测评（GBA）在校园招聘中应用的可行性和准确性以克服传统招聘手段中的弊端。研究者试图通过一款数字策略类游戏来评估应聘者的团队合作以及逻辑思维能力。通过卡方统计方法进行数据分析，结果表明该研究所选用的“不谢牌修改版（NTR）”游戏的行为数据与两种能力均具有显著的相关。本研究不仅证实NTR游戏可在招聘中作为团队合作和逻辑思维能力人才的评估参考工具，同时也为未来招聘手段的研究提供了新思路。
获奖感言：非常荣幸能够在众多优秀的海报中获得“应用心理学专业最佳海报奖”和“理工科技学院最受欢迎奖”。特别感谢何博士将建设性意见倾囊相授，您的专业知识和耐心指导为我们的研究提供了宝贵的帮助。当然，还要感谢UIC的各位老师对科学研究的支持使我们得以有与其他佼佼者交流的机会。最后，我们将继续秉承科学的创新精神，不断探索。谢谢大家！
CST
计算机科学与技术专业最佳海报奖
田隽熙 & 朱凯鑫
Mpox-PyramidTransferNet:A Hierarchical Transfer Learning Framework for Monkeypox and DermatologicalDisease Classification
研究简介：面对猴痘病例上升的挑战，我们设计了Mpox-PyramidTransferNet，一种创新的迁移学习框架，专注于精确识别猴痘及其他皮肤病变。该模型采用数据增强技术，结合预训练的大型图像识别网络，通过多尺度特征提取，增强了对复杂皮肤病变的分类能力。通过对框架内预模型选择、训练策略改进等，模型在最新的包含猴痘及多种皮肤病的MSLDv2数据集及其他数据集上的实验结果显示，其分类精准度超越了现有方法，为皮肤疾病的诊断和管理提供了新的技术途径。
获奖感言：今天能够获得理工科技学部计算机科学系最佳海报奖，我们感到无比荣幸。范老师的悉心指导是团队取得成绩的关键。老师渊博的学识、严谨的治学态度、以及对我们的关怀和鼓励，让我们受益匪浅。在老师的指导下，我们明确了研究方向，克服了科研中的困难，最终取得了满意的成果。同时感谢评委老师对我们作品的认可。我们将不忘初心，砥砺前行，继续在科研道路上不断探索与进步。
DS
数据科学专业最佳海报奖
于佳鹏 & 罗恒艺
CNO-former: Chaotic Neural Oscillatory Transformer for Social Media Text Generation
研究简介：该论文提出了一种混沌神经振荡模型（CNO-Former），通过在多头自注意机制中改变神经元的状态，在不改变注意力矩阵的密度和向量秩的同时，使之变化为混沌动态点积注意力机制，以提高收敛速度和计算效率，从而节省训练成本，减少信息损失。实验结果表明，与基线模型相比，CNO-Former在社交媒体对话生成任务中仅使用 1/5 的训练轮次便达到了类似效果，并在输出中保留了上下文信息。在相同运算次数下，CNO-Former 模型性能在三个评价指标中均明显优于对比模型。
获奖感言：能够在众多优秀的海报中荣获“理工科技学院数据科学专业最佳海报奖”，对我们而言是莫大的荣幸。首先，衷心感谢李博士对我们的悉心指导。他不仅帮助我们找到了研究方向，还在整个研究过程中给予了积极的指导与支持。同时，我们也要感谢UIC和理工科技学院的所有老师，是他们为我们提供了如此优秀的学术交流平台。正是在这个平台上，我们得以与同行学者深入交流、学习借鉴，不断提升自己的科研水平。这个奖项的获得不仅是对我们团队的肯定，更是对我们未来科研的鼓励。我们将倍加珍惜这份荣誉，以此为勉，在今后的科研道路上一往无前。
ENVS
环境科学最佳海报奖
于皓丞
Simulation ofIntegrating Fly Ash in Cement Concrete for Reduced Carbon Emissions andImproved Performance
研究简介：本研究探讨了粉煤灰，特别是经1H, 1H, 2H, 2H-全氟癸基三乙基氧基硅烷(PFDTES)改性的粉煤灰在公共基础设施项目水泥混凝土中的创新应用，重点是减少碳排放和提高材料性能。该研究首先总结了传统水泥生产对环境的影响，这是全球二氧化碳排放的重要贡献者，然后探索了更可持续的替代做法。该研究通过使用虚拟水泥和混凝土测试实验室(VCCTL)软件，模拟用粉煤灰代替高达40%的水泥的微观结构的变化和水化过程。该项目评估了改性水泥的弹性和运输性能，特别关注粉煤灰的强度、耐久性和环境影响。深度生命周期评估(LCA)量化了在道路建设中使用粉煤灰可以减少32%的碳排放，强调了其环境效益。研究结果证实了粉煤灰替代40%水泥的可行性，为建筑行业通过有效减少碳排放向更可持续的做法过渡提供了一条有希望的途径。并对具体的仿真技术提出了一些参考建议。
获奖感言：功不唐捐，玉汝于成。感谢陆博士和阮教授在科研和论文写作中对我的帮助，希望UIC学子们在大学期间能够勇于尝试，保持自信，不断充实自己。在专业课程扎实的基础上，多准备、多思考、多探索、多创新。勇敢的人先享受世界。
FM
金融数学最佳海报奖
王思源 & 陈金铭
Initiation andApplications of Kernel Monte Carlo (KMC): Addressing Variance Reduction andDerivative Calculation in Finance
研究简介：本研究提出了一种名为KMC的基于核密度估计器的蒙特卡洛模拟方法，旨在降低模拟过程中由随机性引起的方差。KMC利用核函数对经验密度进行平滑处理，更好地反映潜在分布，并使数据在估计过程中更符合独立同分布的特性，填补了现有方法的不足。通过大量实验证明，KMC在小样本空间中具有较低的误差和方差，且在金融领域的期权定价和风险度量方面表现出显著优势。这些结果突显了KMC的多功能性，为金融和风险管理研究提供了一种可行途径。
获奖感言：非常荣幸能在海报展上展示我们的研究成果，感谢评委老师的认可，使我们荣获“FM专业最佳海报奖”。从公式推导到实验，再到论文的完成，这一过程让我们学到了很多。特别感谢我们的导师Nicolas博士，他让我们领悟到了从课堂学习到科学研究的意义。同时，还要感谢UIC和理工科技学院的老师们为我们提供的学术交流平台。未来，我们希望能在不同领域做出更多学术贡献。
FS
食品科学与工程专业最佳海报奖
王诗琴
Comparative Sensory Analysisof Instant Black Coffee and Commercial Chinese Tea Using Consumer-Based RapidSensory Profiling Methods
研究简介：基于600名未经培训的评估者和两类商品化样品，我们对比了四种基于消费者的快速描述性方法来表征食品，包括Pivot Profile (PP)，Check-All-That-Apply (CATA)，Rate-All-That-Apply (RATA)，和最新的Pivot-CATA。Pivot-CATA在咖啡样品中显示出与PP (RV=0.890)和CATA (RV=0.919)高度相似，在茶叶样品中显示出与RATA (RV= 0.873)相似但与PP (RV= 0.629)相似性较低，且Pivot-CATA的置信度椭圆重叠较少、大小较小。总之，Pivot-CATA具有更短的数据收集时间、简单的问卷形式、更详细的感官描述以及更强的样本区分能力等等，在各种类别的商品和食品开发中具有很大的应用前景。
获奖感言：连续两年参与到海报展中，从幕后的judge helper到海报前的poster presenter，并能够获得食品科学与工程专业的最佳海报奖，我感到十分荣幸。能得到这个奖项，离不开我的导师何文猛博士对我一直以来的指导、帮助和鼓励，她帮助我找到了我的科研兴趣和坚持学术研究的信心；以及UIC和理工科技学部为我提供的平台和资源。希望这个学术成果只是我学术生涯的起点，我将扬帆起航！
STAT
统计学专业最佳海报奖
HeterogeneousMediation Model and Variable Selection with Application on Chinese Elderly'sMental Health Analysis
研究简介：本研究通过采用中国健康与养老追踪调查（CHARLS）的全面数据集，构建了一个创新的异质性中介分析模型，深入探讨教育水平如何通过社会支持的复杂途径影响老年人的心理健康。我们的分析识别出显著的中介效应，凸显了收入、家庭和社区支持等变量在教育和抑郁关系中的关键作用，并且成功识别共享相似中介效应的不同群体。这种方法不仅加深了我们对老年人抑郁症因素的理解，而且还有助于设计更有针对性的干预措施。
获奖感言：能获得理工科技学院统计学最佳海报奖，对我是一个意想不到的惊喜，也感到特别荣幸。首先，我想要感谢我的导师马绰欣教授。在我做科研的过程中，马绰欣教授的悉心指导，支持和鼓励，一直都是我前行的动力。同时，我也要感谢统计系所有老师的教导。最后，感谢我在统计系的所有朋友们，和大家在一起学习玩乐的每一刻，都是我大学生活中最宝贵和快乐的回忆。我会珍惜这份荣誉，并以此为动力，继续在学术研究的道路上努力前行。
来源 | 理工科技学院
