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2025年1月21日上午，“E探澳秘”电子工程系赴澳大利亚支队来到了悉尼大学，并拜访了徐畅教授课题组。在此次交流中，支队成员与徐畅教授团队的王云柯老师以及同学们进行了深入的学术交流和学习探讨。这次交流主要集中在AI技术的最新发展、应用前景以及面临的挑战。双方通过分享研究成果和经验，加深了彼此在电子工程领域的理解和合作。此外，此次访问也促进了中澳两国在科技创新领域的交流与合作。
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研究团队介绍
活动伊始，课题组的王云柯老师介绍了研究团队的发展情况。徐畅教授课题组主要研究机器学习算法及其在计算机视觉中的应用，包括深度神经网络的设计与优化、对抗机器学习及其应用，以及多视角/标签/任务学习等，目前研究兴趣集中在生成式AI方面(Generative artificial intelligence)。
王老师特别提及，课题组在Green AI领域取得了显著的进展。该课题组致力于探索和实践可持续的人工智能技术，其近期的工作亮点包括多项创新性措施。例如，通过针对特定任务优化prompt模型，课题组成功提高了模型的效率和能源利用率。
此外，他们还创新性地提出了Collage prompt技术，这一技术不仅丰富了模型的多样性，同时也降低了计算资源的消耗。在Green computing方面，徐畅教授课题组也取得了重要突破，他们采取了一系列有效措施，旨在降低AI技术在运算过程中的能耗，为实现绿色、环保的人工智能发展贡献了力量。这些成果不仅体现了课题组在Green AI领域的学术实力，也为推动人工智能行业的可持续发展提供了宝贵经验。
在王老师精彩报告结束后，支队成员们纷纷就报告内容提出了自己的疑问和见解。双方围绕Green AI的发展前景、技术挑战以及实际应用展开了深入的讨论。支队成员们对课题组在生成式AI领域所取得的成果表示了极大的兴趣，并就如何将相关技术应用于实际工程和科研工作中提出了自己的思考。
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支队成员分享
支队成员侯雪格简要介绍了清华大学电子系CVAILAB在视觉认知计算、通用视觉感知和具身智能等领域的最新研究成果。该方法结合自适应裁剪技术，动态调整裁剪区域大小和位置，有效提升了高分辨率病理图像中小目标检测的效率和精度。CVAILAB在未来会致力于开发解决现实问题的专用AI模型，并继续探索视频结构化等关键技术。
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实验室参观
双方深入交流后，“E探澳秘”支队参观了徐畅教授实验室，其中包括展示机械臂的精确操作和导航小车的自主导航能力等创新成果，这些展示了课题组在机器学习和计算机视觉方面的成果，激发了双方未来合作与交流的期待。
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总结
“E探澳秘”电子工程系赴澳大利亚支队与悉尼大学徐畅教授课题组的交流访问圆满成功。双方在AI技术的最新发展、应用前景及挑战方面进行了深入的探讨，分享了研究成果和经验，加深了在电子工程领域的理解和合作。此次访问不仅促进了中澳两国在科技创新领域的交流合作，也为双方未来的合作奠定了坚实基础。
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图文 | “E探澳秘”支队
编辑 | 程安达
审核 | 江笑然 沈道弘
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