为培养学生的创新思维，提升学生的创新创业实践能力，3月26日下午4点，理学系于系会议室成功举办了“理学系创新创业训练项目立项申报答辩”活动。此次立项答辩共有5个团队参与，理学系科研副主任李淑青、大数据教研室主任柴立臣，以及物理教研室教师张瑞芳担任评委。

在信号处理领域，噪声问题始终是一项重大挑战。该项目团队精准聚焦这一关键问题，清晰阐述了项目开展的背景与意义。项目团队计划采用 VMD（变分模态分解）算法，对仿真信号进行自适应分解，通过计算信噪比来评估预期效果，并积极探索改进参数优化方案。

在答辩环节，评委老师们围绕项目的数据来源和主要研究方向展开提问，并针对算法实施过程提出了具体且极具针对性的建议。

校园学习型社团在知识传承与交流方面时常遭遇困境，信息流通存在阻碍。为突破这一局面，实现学术成果的长期存储以及资源的高效共享管理，项目团队规划从信息管理、前端开发、后端开发和数据库存储等多个维度展开深入学习，致力于打造一个可视化界面系统。

在答辩过程中，评委们指出项目具备可行性，且在多方面有创新表现，但仍存在可提升的空间。对此，评委们给出建议，希望团队能够参考前人成果，紧紧围绕提升用户体验对各个环节加以完善，以此推动知识库系统顺利落地。

随着电子商务等行业的迅猛发展，用户评论已然成为商家获取重要信息的关键来源。然而，面对海量的数据，商家在挖掘其中有价值的信息时面临诸多困难。在此背景下，本项目旨在学习并开发一款轻量化、低成本且易于操作的智能评分分析系统，通过爬虫收集数据，经特征提取、模型训练验证，用随机森林模型实现功能。

在答辩环节，评委老师们指出了该项目存在的不足之处，并针对项目的可行性与合理性提出了相关意见。

项目团队针对传统电梯载重监测难题，介绍通过高精度传感器实时采集载重数据，利用智能算法分析优化运行状态，能提前预警超载，还可依载重调整速度与停靠策略，提升安全性、稳定性，降低能耗、延长设备寿命。其创新智能调度算法，实时监测载重动态调整策略，减少不必要停靠，提升运输效率与出行体验。

答辩中，项目因关注民生及可行技术方案获评委好评。但评委也就可行性提出疑问，聚焦算法应用效果、系统稳定性与成本效益分析，建议团队细化算法逻辑，保障复杂场景下的稳定准确 。

为顺应健康管理需求增长趋势，该项目团队规划整合可穿戴设备、医院体检、生活习惯等多源数据，运用大数据与人工智能技术构建健康预测模型，并以直观可视化界面呈现结果。用户借此能清晰掌握自身健康趋势，提前预防疾病。

在答辩环节，其创新的健康管理理念与可视化展示方式令人耳目一新。评委老师们肯定系统创新性，并就实施方法及过程提出专业建议 。

在本次立项答辩活动中，各团队充分展现了项目设想。这一过程不仅营造出良好的学术交流氛围，还有效凝聚了团队共识，切实提升了团队协作能力，为项目后续的稳步推进奠定了坚实基础 。

一审：吕俊辉

二审：冯中营

三审：王建军