王佳柯，智能制造（航空工程）学院2023级研究生，在学业与科研领域表现卓越，读研期间专业成绩名列前茅，荣获研究生国家奖学金、校一等奖学金、校“科研之星”等多项荣誉，展现了其优秀的学术素养与综合能力。他注重学习规划，科学安排课程学习、文献阅读与实验研究时间，通过阶段性复盘不断优化研究方向，实现了理论学习与实践探索的同步推进，形成了高效且可持续的科研与学习模式。
王佳柯与导师合影
王佳柯在导师的指导下，选择人体轨迹预测与图像处理作为主要研究方向，聚焦于从连续视觉数据中提取时空特征、建模人体运动规律，致力于推动智能监控、人机交互及自动驾驶等领域的实际应用。面对研究初期缺乏成熟经验和方法积累的挑战，他系统学习了计算机视觉、时序数据分析等基础理论，并深入钻研深度学习、图神经网络等前沿技术，创新性地引入注意力机制、时空图卷积等方法，持续优化特征表达与网络架构，逐步提升了科研抽象能力与复杂系统建模水平。
王佳柯在实验室做科研
在实验设计与实施过程中，王佳柯特别注重研究的系统性与结果的可复现性。他善于将复杂问题拆解为数据采集、特征工程、模型训练与参数调优等多个子任务，细致记录并分析每一个环节的进展与问题。为增强模型在实际场景中的泛化能力，他多次优化数据增强策略，主动模拟真实环境中的遮挡、光照变化和运动干扰等复杂因素，确保研究成果不仅具备学术创新性，更拥有扎实的应用潜力与推广价值。
在研究生阶段，王佳柯公开发表SCI论文2篇；公开发明专利《一种基于自适应UKF视觉测距融合方法》《一种基于语音和图形识别的车辆空调自动调节控制系统》《一种爬墙机器人》3项；受理发明专利《一种基于改进遗传算法的三维装箱问题优化方法》1项。其研究成果为人体轨迹预测技术提供了新思路与新方法，有效助力智能监控系统与人机交互界面的精准化与智能化发展；在导师的悉心指导下，他逐渐形成了从实际需求出发的科研思维，深刻认识到真正的科研不应局限于参数调优和性能提升，更应着眼于对现实问题的敏锐洞察与有效解决。
王佳柯参加研究生科研分享沙龙
作为科研团队的重要成员，王佳柯主动帮助低年级同学梳理实验思路、调试程序代码，并无私分享其在图像处理与深度学习领域的研究心得与实践经验。他计划在未来继续深耕计算机视觉与智能感知方向，致力于智能交通系统、机器人自主导航及智慧城市构建等相关前沿研究与技术开发。他始终坚信，科研的终极价值在于以技术创新提升社会效率、保障公共安全，使科技成果真正服务于国家战略与民生需求。
王佳柯始终以“问题导向、稳扎稳打”为科研信条，强调在长期研究中保持专注、反复实验与持续完善的重要性。他鼓励学弟学妹不畏“冷门”或“复杂”的研究方向，指出只要问题具有现实意义、方法科学扎实，时间终将回报坚持与努力。对他而言，科研不仅是一项职业，更是一种以技术解决现实问题、以专业能力创造应用价值的使命。
王佳柯参加硕士学位论文答辩现场
轨迹虽无形，预见却有方。这份国家奖学金的荣誉，正是对王佳柯不懈努力、扎实贡献与坚定初心的最好认可。在未来的科研道路上，他将继续秉持严谨治学、求真务实的态度，不断超越自我，为智能技术发展与行业应用推进作出更大贡献。
