一杯咖啡的故事
天气日渐寒冷
每周的咖啡却一直温暖
在老师们亲切的指引下
探索智能结构
了解电子信息
走进机器学习
缕缕醇香留下回味无穷的余韵
Part 01
一杯咖啡的故事——袁慎芳老师
12月15日，“杰青”、“长江学者”、航空学院袁慎芳教授做客长空学院“一杯咖啡的故事”活动。袁老师结合自身的学习科研经历、工作和生活的体悟强调了自主学习、终生学习、前瞻性学习和团队协作的重要性，金句频出，极富感染力。
袁老师首先向同学们介绍了自己的研究方向——智能结构。袁老师讲解到，智能结构的研究包括结构健康监测、振动主动控制和自适应机翼变形三方面，袁老师以飞机维修为例就其中的结构健康监测作了重点介绍。袁老师指出，对于大多数机械装备而言，其本身安全性主要体现在设计、制造、使用等环节，日常维护和修理至关重要。众所周知，飞机发生事故的概率极低，可一旦出事，就可能造成非常严重的后果。而传统的针对飞行器的维修大多依赖目视，其效率和可靠性较低。针对这种情况，智能结构下的飞行器健康监测则是一种较好的改进方案——即通过智能传感器的应用，在飞行器受到损伤后实现自主感知并发出告警，让人工甚至是飞行器实现自主维修，从而提高飞行的安全性。
CAFFEE
袁老师还以一些通俗易懂的小事例形象生动地为同学们进一步阐释了智能结构中的概念，她以自适应机翼变形技术为例，说明研究某一个方向可能需要涉及很多领域、涵盖很多学科、学习若干课程，袁老师表示，而研究的过程正是自主学习和终身学习的过程，也进一步引出了本次交流的主题。
袁老师强调，自主学习和终身学习是一个人成功以及幸福生活非常重要的能力。而大学期间很重要的事就是要培养认知和自主学习能力。袁老师指出这也是与高中的差异所在。高中阶段最大的问题是自主思考时间过少，大学阶段需要通过课堂学习储备一定的专业知识，更重要的是培养自主学习的能力。袁老师认为在学好课程的同时，大学里还要注重对世界客观规律的学习，多读人文、哲学类书籍，多读经典名著、大家作品，从书中看人生百态、学处世之道，更好地指导当下的学习与生活。
袁老师谈到，终身学习也是大家进入大学后要注重培养的一项能力。目前单一学科已经得到充足发展，多学科交叉是学科发展的必然趋势，也更能激发人类的创新能力。交叉学科的出现也对我们的终身学习能力提出了更高的要求。同时，袁老师以自己的工作及教学经历再次向大家强调，在日常学习中要注重拓宽知识面，不能只局限于某个专业的学习。知识是学不完的，必须依靠终身学习的能力，必须一直学习。
针对很多同学关心的学业深造问题，袁老师提出了“前瞻性学习”的建议，希望大家能提前了解未来学习、职业生涯的阶段特点以及能力需求。袁老师以买菜、做饭等现实生活中的小事做比喻，分别介绍了研究生阶段学习的特点：硕士阶段强调独立解决问题的能力，博士阶段则更重视创新能力，而当大家进入工作阶段后，就需要综合应用以上几种能力。
袁老师还列举了自己刚进入研究生阶段在导师的安排下修理实验仪器的趣事，由于自己刚进入实验室，知识有限，自己研究了几天仍找不到问题所在，最后经过请教同学和师兄才顺利解决，由此袁老师强调要善于借力，在特定的阶段，个人所能独立解决的问题是有限的，很多问题解决不了也是正常的，这个时候就需要团队合作。袁老师抛出了一个简单的问题：你有几位好朋友？袁老师提到，很多能力在课程中是学不到的，而要到生活中去学，而生活就离不开人与人的交流。袁老师建议大家合理地安排自己的本科生涯，学习以外还要结交朋友、参与课外活动、发展自己的兴趣爱好等，协调发展自己的能力。
提问 ·回答
袁老师亲切幽默的话语让同学们如沐春风，不仅迅速拉近了彼此的距离，更为同学们接下来的学习生活指明了航向。针对同学们提出的问题，袁老师一一作出了解答。
Q1
现在网络上有许多信息，而我们大学生也很难判断其真实性，请问我们该如何提高自己对信息的甄别能力呢？
在当下的互联网时代，你可以从各类搜索引擎中搜集到各种各样的信息，但实际上，即使是领域里的很多大牛人物也可能给出错误或者片面的信息，而甄别信息就对同学们的批判性思维能力提出了要求。由于我们每个人只能从自己的角度去评判，因此，提高批判性思维能力的第一步就是要多角度地看待事物，即培养收集文献和独立思考的能力，从“盲人摸象”转变为全方位地“观察”。这种能力更多地会在大家的研究生阶段通过实践锻炼取得，但在目前的生活中我们也可以有意识地尝试多提问题，从而提升自己的逻辑思维和批判性思维能力，为将来的学习生活打下基础。
Q2
我们在学习上常常会遇到难题，您觉得独立思考多久可以请教他人呢？
这其实与我们科研上遇到的问题类似，破题的关键点在于分解任务。这个过程其实可以分为两步：第一步是调研，尝试去想，并且尽可能多地搜集信息，即使这些不一定对。即先“尽人事”，再去请教他人；第二是梳理，将所有信息及其来源梳理成文字报告，与老师交流，不断更新迭代，积累经验，从而熟能生巧。不过，同时大家也应该明白时间是有限的，在学习过程需要明确重点，虽然某一道难题可能的确重要，但千万不能钻牛角尖，要作出取舍，合理安排时间。
学生 ·留言
182010322 陈栋凌
袁教授的言语通俗易懂，让我明白了大学里只学习知识是很局限的，更多地应该习得自主学习的能力、与人交流的本领，我以后也将努力培养自己各方面的能力。
182010320 林灿辉
袁老师从细微的点出发，一步步深入阐述了自我学习和终生学习的重要性，通过形象生动的例子让我对自我学习有了更深刻的理解，也引领我进一步展望未来的大学生活。
181910607 宋彦峤
无愧于“南航女一号”，袁教授的思想见识与科研态度都为我的思想观念建设注入了全新的力量。以袁老师为目标，FIGHTING!
教师 ·寄语
Part 02
一杯咖啡的故事——陈芳老师
12月14日，计算机学院院聘副教授陈芳老师做客“一杯咖啡的故事”活动，与长空学院的同学们就“机器学习在航空航天专业的应用”主题进行交流。交流中，陈老师讲述了自己在本科、博士、工作三个阶段的经历和感悟。随后，陈老师重点介绍了自己所在的“医学影像与智能诊断iBRAIN实验室”，对实验室的科研方向和项目进行讲解，激发了同学们对于“机器学习”的兴趣，令在场同学受益匪浅。
交流伊始，陈老师告诉同学们，不要给自己太多的限制，要在专业中挖掘自己的潜力。陈老师说，她在高考填报志愿时选择了一个冷门专业，刚进大学的时候非常迷茫，想要转专业。但在真正接触专业知识、领略学科魅力后就打消了转专业的念头，最终凭借专业第一的成绩进入清华大学攻读博士。读博时，她与实验室其他同学选择的研究方向不一致，又一度陷入迷茫。挣扎了许久，决定从小的方向抓起，慢慢找到了自己的研究方向、感觉和节奏，最终发表论文、取得成果、顺利毕业。毕业后又来到南航任教，角色的转变也让她无所适从，但也是用同样的方法坚持下来，适应了工作节奏。
CAFFEE
在专业知识方面，陈老师介绍了“医学影像与智能诊断iBRAIN实验室”（以下简称实验室）的研究方向和项目。陈老师介绍，实验室的研究方向主要有脑影像智能分析与脑疾病诊断、脑机技术、计算机辅助手术导航、图像分析与识别以及实验室目前正在开展的机器学习与航空航天的交叉领域。脑影像分析是脑疾病早期诊断的关键技术。实验室开发了脑影像鲁棒分割算法，用通俗易懂的方法说就是在一张照片中将目标和背景分割开，将每个目标勾画出来。这种算法可以将整个过程从耗时1.5小时缩减到5秒，分割效率提升1000倍以上。这项技术可以运用在雷达图像的背景预判上，准确区别目标。
第二个方向是脑机接口，就是通过佩戴脑电帽采集大脑的信号，利用智能脑电分析方法判断脑信号的输出方式。陈老师给同学们播放了脑控无人机的视频，让同学们对脑机技术有了更直观的认识。脑电帽可以用来观察飞行员的疲劳情况和注意力分配情况。第三个是计算机辅助手术导航，这个项目是基于影像的骨科植入物智能选型设计，通过收集、建模、提取、聚类，可以提高骨科手术植入物匹配度。最后是图像分析与识别方面，低质量图像数码变焦技术能够将低分辨率图像转化为高分辨率图像；非接触式掌纹识别技术避免了接触式的疾病传输风险，数据采集方式更易用，相比人脸识别更能保护隐私；基于结构约束的三维手部姿态估计应用于临床观察病人步态，通过对病人步态信息的解码可以对疾病信息进行判断。
以上研究方法，可以用在医工交叉领域，也可以和航空航天领域做结合。因此，陈老师还介绍了目前实验室正在开展的机器学习与航空航天的交叉领域。例如如通过脑机接口技术进行飞行员状态分析，对飞行员训练的增强效果；如何结合图像分析技术，对航空航天中常用的雷达和遥感军事图像进行智能分析，完成航空作战环境智能感知。以及通过增强现实直观现实技术和航空航天结合，实现VR飞行实训，让飞行员在更逼真的三维场景下，提高对飞机操作训练效率。因此，机器学习在航空航天专业的应用是十分广泛且很有前景。
提问 ·回答
Q1
脑机技术继续发展，是否有可能实现飞行员仅依靠脑电波就能掌握飞行器的各项参数，从而控制飞行器呢？
我们iBRAIN实验室目前开展的一个主要研究方向就是采集飞行员脑电波信息，并通过机器学习大数据分析算法，分析脑电波信息，解析飞行员脑中的控制指令，实现脑控无人机。随着脑机技术的进一步发展，通过解析飞行员脑电波可以做很多事情，比如判别飞行员的注意力情况、飞行员的疲劳程度等等。因此，脑机接口与航空航天的结合肯定是黑科技发展的方向之一。
Q2
目前图像分析与识别技术是否已应用于航空航天领域？
目前图像分析与识别技术在航空航天领域有一定的应用，比如：基于图像分析的航空航天器设备故障检测，基于图像识别的航空材料自动分类等等。相信未来，随着图像分析与识别技术与航空航天领域的深入交叉，会有越来越多有意义的研究和应用出现。
教师 ·寄语
初雪的来临预示着短暂的分离
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二十九至三十期预告
NO.1
刘长江
CHANG KONG
刘长江，教务处副处长、英语语言文学博士，外国语学院教授，硕士生导师，校学术委员会委员，江苏省翻译协会常务理事，中国英汉语比较研究会外语教育技术专业委员会理事。长期从事大学英语教学与管理工作，主讲《大学英语》《跨文化交际》《外语教学理论与实践》等课程，在《外语界》《外语电化教学》等期刊发表教学研究论文20余篇，主编《民航英语口语》《新指南跨文化教育英语》《新时代大学英语泛听2》《新起航大学英语阅读1》《新时空大学英语系列教材—阅读大观1》等教材10余部，专著1部，译著多册。曾获江苏省哲学社会科学优秀成果奖、江苏省高等教育科学研究优秀成果奖、南航教学优秀一等奖、良师益友—我最喜爱的导师等各类奖项和荣誉20余项。
NO.2
赵颖
CHANG KONG
赵颖，南京航空航天大学理学院，教授。中国科学院大气物理研究所博士毕业，主要从事资料同化、目标观测等相关数值方法的科学研究；先后参与或承担了国家重点研发计划、国家973项目、国家863项目、军队530项目及中国气象局行业专项等项目课题的研究工作，获省部级科技奖成果应用奖一等奖1项，军队科技成果三等奖2项，荣立个人三等功2次，获中国人民解放军院校育才银奖。1994年入伍，在原空军气象学院（现国防科技大学气象海洋学院）、原解放军理工大学（现陆军工程大学）等军校任教，在职期间主抓数学教研中心的教学科研工作，立集体三等功1次；2018年从军队转业；2019年加入南京航空航天大学理学院数学系，现为理学院《高等数学》课程系列负责人，大学本科生和研究生数学建模指导老师。
