题目：从编辑视角看如何写作学术论文/自动驾驶轨迹生成方法

时间：2024年8月5日 9:30-11:30

地点：机械与动力工程学院 F310会议室

邀请人：韩东 教授（新能源动力研究所）、王亚飞 教授（智能汽车研究所）

报告题目：从编辑视角看如何写作学术论文

报告人：陈军 高级工程师（《汽车工程学报》 编辑部主任）

报告人简介

陈军，1998年重庆大学汽车专业毕业后在中国汽车工程研究院工作至今。现任中国汽研科技部资深专员，《汽车工程学报》编辑部主任，研究员级高级工程师，曾担任汽车测试项目负责人、CAERI汽车风洞建设项目经理，拥有丰富的实践经验和成果。

报告摘要

本次报告主要围绕编辑的审稿评判标准、GB/T7713.2-2022学术论文编写规则、写作热点讨论与给作者的建议三个部分展开。第一部分主要介绍论文研究类型的适合度，围绕联合国教科文组织分类、中国学术期刊网分类以及《汽车工程学报》接受论文的研究类型进行介绍。同时，从编辑的视角重点阐释审稿评判标准中非常关键的“创新性”和“主题关注度”，详尽解读论文“创新性”和“主题关注度”的标准和内涵，并强调了学术不端检测的重要性。演讲的第二部分将重点围绕论文编写规则中的论文组成部分和编排格式等细节问题与大家进行分享。最后部分演讲嘉宾将针对人工智能chatGPT在论文写作中面临的伦理挑战等热点问题与大家进行互动与过论，并向作者们给出自己的意见参考。

报告题目：自动驾驶轨迹生成方法

报告人：莫小雨 博士（新加坡南洋理工大学）

报告人简介

莫小雨，新加坡南洋理工大学Wallenberg-NTU荣誉博士后研究员，合作导师为吕辰教授。主要研究领域为自动驾驶的轨迹生成，包括轨迹预测，规划，交通行为仿真等。致力于通过构建应用于自动驾驶任务的图神经网络来实现多交通参与者轨迹生成，并提高其准确性，效率，以及可扩展性等。相关工作发表于T-ITS等期刊。其开发的用于多交通参与者轨迹预测任务的图神经网络（HEAT）收录于图神经网络工具包Pytorch-Geometric（PyG，一个专门用于图神经网络的实现和训练的 PyTorch库）。其曾多次参与自动驾驶相关的全球挑战赛并获奖，如 Waymo Open Dataset Challenges 等。

报告摘要

本次报告主题为自动驾驶相关的轨迹生成。第一部分介绍自动驾驶中的轨迹生成任务（如预测，规划，行为仿真等）。第二部分引入图神经网络基础，介绍两种广泛应用的图神经网络（图卷积网络和图注意力网络）。第三部分介绍报告人基于图神经网络所做的轨迹生成方面的一系列工作，包括多交通参与者轨迹预测，地图自适应的轨迹预测，以及交通行为仿真等。