2025年11月20日下午，“重电大讲堂”2025年通信青年人才论坛在智联楼B307会议室顺利举行。本次论坛由科研处、党委教师工作部、教师发展中心主办，通信工程学院承办。通信工程学院全体教师共计60余人参加本次论坛，4位博士教师代表做了经验交流。

何小强博士做了主题为“边缘网络环境下面向入侵检测的分布式模型训练架构和算法研究”的报告，从研究背景及意义、研究现状、关键问题及研究目标、研究内容与方法、总结和展望等五个方面进行了汇报。报告系统性探讨了B5G/6G边缘网络下面临的动态性挑战。报告指出，联邦学习等传统分布式训练方法存在通信开销高、数据不均衡等问题。针对这些挑战，研究提出两项核心解决方案：一是基于CGAN和LSTM的协同入侵检测算法，结合区块链与差分隐私确保安全，有效提升了检测性能；二是提出基于堆叠式宽度学习的联邦持续学习框架，利用数字孪生和DDPG算法优化用户选择，实现了多类攻击的高精度识别。仿真实验通过混淆矩阵验证了两种方法的有效性。最后，研究总结了其在模型鲁棒性与效率方面的贡献，并对未来分布式AI协同、超异构性应对等方向进行了展望，为边缘智能安全提供了理论与实践路径。

图1 何小强博士报告现场

李志航博士做了主题为“基于小样本的刀具磨损状态智能预测”的报告，从刀具磨损预测的实际意义、刀具磨损特性分析以及小样本条件下的智能预测算法等方面进行了系统汇报。首先，指出在样本稀缺的情况下，实现高可靠性的刀具磨损预测具有重要的工程价值。随后，基于对刀具磨损特性的分析，提出了结合跨域迁移学习的多尺度特征提取方法，实现了刀具磨损状态的智能预测。进一步，提出了一种基于迁移学习的改进孪生网络，在极少标注样本条件下有效实现了刀具磨损状态的预测，为小样本场景下的刀具磨损状态预测提供了新的解决思路。

图2 李志航博士报告现场

昌琦杰博士做了主题为“面向物联网应用的金属卤化物湿度传感器设计”的报告，以卤化物钙钛矿材料和湿度传感器为导向，从研究背景及意义、研究现状和存在的问题出发，提出了一种低成本、环境友好、高灵敏的数字湿度传感器。系统研究了石英晶体微天平和金属卤化物相结合的湿敏机制，分析不同元素组分和材料微观形貌对传感器性能的调控机制，并通过实验测试验证了这一理论，结合阿里云物联网平台探索了传感器在物联网传感领域的应用。

图3 昌琦杰博士报告现场

鲁银芝博士做了主题为“确定性通信在电力通信系统中的应用与挑战”的报告，探讨了确定性通信技术在电力通信系统中的应用与挑战，重点介绍了时间敏感网络（TSN）的发展及其在电力系统中的实际应用。TSN作为一种确保实时、可靠数据传输的技术，已广泛应用于工业、汽车、航空航天等领域，尤其在电力系统中，结合IEC61850等电力专用通信标准，提升了系统的通信可靠性和安全性。报告详细介绍了团队在TSN技术的研究成果，包括基于FPGA的TSN交换机设计与实现，以及在工业场景中的应用测试，展现了TSN在电力领域的应用潜力。最后，报告还探讨了基于TSN的电力线通信技术在未来电力系统中的广阔前景。

图4 鲁银芝博士报告现场

本次论坛在热烈的掌声中圆满落幕。站在学校新的历史发展阶段，此次论坛搭建起青年人才自我展示的平台，有助于激发青年教师科研热情，助推科教融合建设和学校高质量发展。