12月3日下午，第六届上海交通大学研究生“学术之星”会评答辩会在上海交通大学闵行校区陈瑞球楼100号报告厅举行。“学术之星”评选作为落实“学在交大”的重要举措，自2016年首次举办以来已成长为我校的一项重要名片、权威评选。

经过现场的精彩展示和激烈角逐，专家综合考虑候选人的学术成果综评、创新性、代表作学术水平等因素进行打分，最终评选出10位“学术之星”和10位“学术之星”提名奖。

其中，电子信息与电气工程学院电子系2018级博士研究生倪刚获评“学术之星”，微纳电子学系2017级博士研究生韩彦强、计算机系2019级博士研究生杨学荣获”学术之星“提名奖。

第六届上海交通大学研究生“学术之星”电院获奖情况

电院人物风采

“博学慎思、明辨笃行”

倪刚，电子系2018级博士研究生，师从金荣洪教授及贺冲助理教授。博士阶段曾在入学时获首届中国研究生“创芯大赛”三等奖。入学以来，他严格遵守学校学院的各项规章制度，做好党员先锋模范作用。平时他能妥善处理好课程学习、科研及课题组交际之间的关系，在思想、学习、工作等方面取得了较大的进展，同时也在2020年及2021年连续两年获得博士研究生国家奖学金。

博士期间研究方向为时间调制技术及其在相控阵、电子侦察中的应用，共发表了16篇期刊会议论文，其中以第一作者身份发表高水平论文5篇（领域内顶刊长文3篇），高水平会议论文6篇（交大A类会议4篇，所有会议均参加口头汇报）；申报国家专利3项，其中已授权1项。直博三年多以来，连续两年获得博士研究生国家奖学金。

在科研工作方面，他表现出较强的科学精神，有较突出的学术能力和学术素养，始终本着知之为知之，不知为不知的精神刻苦科研，以博学慎思、明辨笃行的态度对待一个科研问题，积极关注国内外研究前沿和发展方向。他在课题组参与多个科研项目，包括国家重点基础加强项目及国家自然科学基金项目等，具有独立分析问题和解决问题的能力，较好地完成了项目的阶段研究任务，在科研及实验中，培养和提高了从事科学研究的能力和水平，撰写有一定学术价值的论文，博士二年级以来，以一作身份在IEEE TAP及IEEE AWPL上发表5篇文章，同时他还注重学术交流，多次投稿参加IEEE APS、APCAP、ISAP、EuCAP等国际学术会议，力求在学术展示及学术交流中进一步提升自己的科研能力与学术交流能力。

“精诚所至 金石为开”

杨学，计算机系2019级博士研究生，师从严骏驰教授。博士期间研究方向为计算机视觉领域，共发表了12余篇期刊会议论文，其中以独立第一作者身份发表9篇，包括7篇一作论文发表于计算机视觉/机器学习顶会顶刊TPAMI/CVPR/ICCV/ECCV/ICML/NeurIPS/AAAI中。此外，担任9个会议和期刊的审稿人。根据谷歌学术统计，论文引用量为1139次。读博以来获得博士研究生国家奖学金与吴文俊人工智能奖学金。

杨学曾多次参加目标检测赛事。在比赛期间，杨学深刻感受到了竞赛的激烈以及团队合作的重要性。最终在导师的指导和小伙伴的帮助下，所在队伍脱颖而出，获得了WAD2019 D2-City & BDD100K检测域自适应赛道挑战赛第一名，以及DOAI2019挑战赛HBB/OBB赛道第3/4名。

在科研创新方面，杨学从事计算机视觉领域中旋转目标检测的研究工作。杨学是较早从事该研究领域的先行者，其在硕士期间发表的期刊获得了广泛的关注，单篇引用量已经超过267。

进入上海交通大学以后，杨学的科研并不是一开始就是一帆风顺的，他在博士期间撰写的第一篇经历了连续3次拒稿，这给杨学带来了当头一棒，一度想要放弃。幸亏在导师严骏驰副教授的安慰和指导下，他根据3次投稿中所有审稿人的意见对文章进行了细致地修改，并最终被顶会AAAI收录。经历了这个投稿过程，杨学也逐渐找到了科研的节奏，以一作身份共发表了6篇顶级会议。其中，他在2020-2021学年就发表了ICML、CVPR、AAAI、ECCV四篇文章，所发表的论文总引用量已达到930次，H指数10，i10指数10，为旋转检测领域的研究提供了有价值的研究方向。在科研探索的同时，杨学还开源了一套专门用于旋转检测的系统工具，并且在开源社区的到了广泛的关注和使用。截至目前，该工具获得了670个star和107个fork。

“穷则独善其身，达则兼济天下”

韩彦强，微纳电子学系2017级博士研究生，师从李金金研究员。研究方向为针对分子晶体和生物大分子的第一性原理计算、机器学习和量子分块算法以及生物信息学等领域。博士期间共发表24篇高水平期刊论文，其中以第一作者身份发表高水平期刊论文12篇（中科院1区top期刊6篇，影响因子10以上期刊4篇，最高影响因子为25.6）；申报国家专利2项，申请软件著作权5项（已授权），另有在投/申请中论文 2 篇、软件著作权 3 项。此外，受邀担任1区top期刊Briefings in Bioinformatics的审稿人。读博期间获得博士研究生国家奖学金。

博士在读期间，他的研究工作主要集中于小分子高压晶体和生物大分子的第一性原理计算。二氧化碳在地球以及其他星球大气中含量非常高，在某些星球上的高压条件下还会以固态晶体的形式存在，同时二氧化碳又是最简单的多元分子之一。针对超高压高温条件下二氧化碳晶体的结构存在争议的问题，他通过第一性原理计算结合分块方法，在MP2/ADZ 水平上，对二氧化碳晶体IV相在一系列超高压高温条件下进行了优化计算，通过对晶体状态方程、C=O键长、光谱等结构参数和性质的分析，最终确定了二氧化碳IV相的晶体结构，成功解决了实验上关于二氧化碳晶体结构的一个长久争议。

对于生物大分子体系的第一性原理计算，他发展出了一种将神经网络算法和第一性原理计算相结合的新方法。他成功的将分块方法和神经网络应用于蛋白质生物大分子体系的第一性原理计算中，通过分块方法GMFCC将蛋白质分解成大量两端带有帽子的残基分块，然后利用神经网络训练得到20种残基分块的势能面模型，之后便可通过势能面和分块方法计算任意蛋白质体系的能量和受力情况。计算精度接近密度泛函理论方法，同时计算效率可以提高一万倍的数量级。这个新方法在后续完善优化后可以应用到蛋白质动力学和蛋白质折叠的研究中。

2020年初新型冠状病毒引发了新冠肺炎，面对这种传染力极强的新型病毒，短时间内无法研制出针对性的特效药。为了助力新冠肺炎治疗药物的研制，他针对新型冠状病毒蛋白进行了研究。他从大量药物数据库中初步虚拟筛出7种潜在的临床治疗药物和一个人工设计的抑制剂，通过分子对接和分子动力学等手段研究这些药物分子和病毒蛋白的结合能力以及残基贡献，最终确认了人工设计的α-酮酰胺抑制剂与病毒结合能力最强，具有潜在的更强的病毒抑制能力。同时也深入分析了抑制剂分子和病毒蛋白的结合和作用机制，分析了病毒蛋白与抑制剂结合时的残基贡献和作用力，为之后设计抑制能力更强的药物分子提供理论指导。在学术研究的同时，他也积极参与了由导师主持的关于二氧化碳高压晶体研究和锂电池材料研究的三个研究项目，研究成果也发表在了SCI期刊上。