11月7日，学院邀请机械工程2020级博士邵筱焱担任“智萃沙龙”第十一期分享会的主讲人，以“人工智能增强的工业不完全信息故障预测方法”为主题在唐岛湾校区工科楼E座330会议室进行了学术成果汇报、科研经验以及出国留学经历分享。此次分享会由学院研究生辅导员董建党主持，40余名硕士和博士生参与。
邵筱焱从工程实际应用出发，深刻认识到随着传感器和信息技术的不断进步，工业设备的故障预测技术正逐步迈向更加精准和高效的阶段。同时，他也意识到，在这一进程中，监测数据的完整性成为了制约故障预测准确性的关键因素。
为了应对这一挑战，他提出了一种利用人工智能的新型数据增强故障预测方法。该方法通过动态贝叶斯网络将不完整数据与不确定信息相结合，开发了一种补偿数据完整性问题和最小化预测误差的新方法，将增强的数据用于长期性能预测，极大提升了故障预测精度。所开发的模型整合了参数不确定性分析、灵敏度分析和动态范围分析，在预测性能上展现出卓越的适应性。
接下来，邵筱焱分享了他的学术与科研实践经验。他着重强调了提升英语读写能力和表达能力的重要性，指出这对于同学们精准阐述自己的研究成果至关重要。邵筱焱还详细解析了专利撰写与学术论文之间的差异，特别指出学术论文应更加注重工程实际应用，强调实践是激发学术创新灵感的源泉。
此外，邵筱焱还分享了自己出国交流一年的心得。这段经历不仅拓宽了他的国际视野，也让他深刻体会到了跨文化交流的重要性。最后，他鼓励在场的同学们勇敢追求学术与实践的结合，不断提升自我，为未来在各自领域的深造和发展打下坚实的基础。
邵筱焱，2020级博士研究生，主要从事海洋油气装备智能化故障预测研究工作，导师为蔡宝平教授。2023年10月至2024年9月前往加拿大纽芬兰纪念大学进行为期一年的联合培养，合作导师为Salim教授。目前发表SCI论文17篇，其中，以第一作者发表SCI论文6篇，导师第一学生第二作者发表SCI论文2篇，包括一区TOP论文4篇，二区论文4篇，ESI高被引论文2篇。以导师第一学生第二作者授权国家发明专利3项，授权美国专利1项，澳大利亚专利2项。主持华体会体育买球 （华东）研究生创新基金重点项目一项。
