09-14 08:14发布于广东
近日，喜讯传来，我校学生参与的 2 篇极具学术价值的论文 ——《Deep learning-based spatial vector point set partition model》和《Intelligent Optimization Algorithm Based on Minimum Steiner Tree》在知网这一权威学术期刊上成功发表。这两篇论文凝聚着我校师生的智慧与心血，是他们在学术道路上不懈探索与努力的结晶。
《Intelligent Optimization Algorithm
Based on Minimum Steiner Tree》
发表平台：
在知网《工程创新与技术杂志》期刊2024 年
第 6 期 - 第 3 期上发表收录
学校：
天辰国际书院
参与人员：
肖同学，陈同学
李同学，龚同学，何同学
指导教师:
李嘉豪
论文介绍：
This study explores the application and comparison of the Minimum Steiner Tree (STP) algorithm and the Minimum Spanning Tree (MST) algorithm in optimizing the communication and transportation network in the central area of Kanazawa City. Through a detailed analysis of the classic STP problem and related algorithms, this paper proposes an optimized Ant Colony Optimization algorithm (IACO) and verifies its efficiency on standard datasets. The results show that this algorithm significantly reduces the total connection cost and improves network efficiency and robustness when connecting key nodes. Therefore, this paper suggests that the IACO algorithm has significant application value in urban network planning and recommends further exploration of its potential in larger and more complex networks to optimize the design of urban communication and transportation networks.
《Deep learning-based spatial vector
point set partition model》
发表平台：
在知网《环球科学报告杂志》期刊2024 年
第 6 期 - 第 2 期上发表收录
学校：
天辰国际书院
参与人员：
陈同学，陈同学，石同学，肖同学，郑同学
指导教师:
李嘉豪
论文介绍：
In the era of big data, the scale and complexity of spatial data are continuously increasing, making the effective partitioning and classification of spatial vector point sets a critical and challenging problem. This study proposes a spatial vector point set partitioning model based on deep learning, which leverages techniques such as Convolutional Neural Networks (CNN) and PointNet. Through an end-to-end learning process, the model automatically extracts the intrinsic structures and patterns of the data. The method employs 3D-CNN and PointNet models to process point cloud data, achieving efficient and accurate partitioning results. The findings indicate that the model demonstrates stronger robustness and higher accuracy when handling large-scale, high-dimensional data, with a classification accuracy reaching 100%. In conclusion, the spatial vector point set partitioning model based on deep learning holds significant theoretical and practical value, offering more precise and reliable technical support for related fields.
天辰的精英教学团队和独特的学术科研项目教学体系，为学子们提供了广阔的成长空间和坚实的学术支持。从项目前期的精心规划，到授课中的知识传授与思维训练，再到项目发展中的深入探索和最终的高质量产出，每一个环节都凝聚着天辰的智慧与心血。
相信在未来，天辰国际书院将继续秉持着对学术的执着追求，培养出更多具有创新精神和科研能力的优秀学子，为推动学术进步和社会发展贡献更多的力量。让我们共同期待天辰学子在科研之路上创造更多的辉煌！
精英教学团队：
世界名校的老师组建专业的学术教研团队，全力协助学生从零开始构建自己的学术框架，定制科研内容，为未来学术方向提供精准指导与规划。
学术科研项目教学体系：
打破传统设计项目的教学内容，专注于数学、工程、计算机等学科学术研究体系的教学模式，旨在全方位培养与提升学生的学术思维、研究能力以及实现高质量学术产出（论文）。
研究过程：
1、项目前期：
根据学员研究兴趣、进行学术能力评估，匹配相关导师，确定课程研究框架并定制调整内容。
2、项目授课：
涵盖课题背景、必备技能与学术思维训练、文献综述等相关授课。
3、项目发展：
确定研究对象与方法，收集整理数据，进行项目验证总结，完成初稿。
4、项目产出：
对论文进行润色精改，匹配相关投稿平台，最终定稿提交，收到录用函后进行学术汇报指导。
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