5月13日下午，应bat365在线平台邀请，苏州大学轨道交通学院沈长青教授/博导受邀为bat365在线平台师生做了题为“变工况机械装备智能诊断的迁移学习理论与方法”的精彩报告以及职业生涯规划指导。报告由bat365在线平台经理刘庆运主持，bat365在线平台部分教师和研究生参加了此次报告会。

沈教授从机械设备关键部件故障诊断的现实意义入手，介绍了人工智能驱动故障诊断的重要性。针对传统深度学习方法在缺少数据源条件下难以完成有效诊断的问题，引出了开展基于深度迁移学习的故障诊断方法研究的必要性。沈教授结合团队近年来在深度学习领域所取得的成果，分享了基于知识映射的对抗领域自适应方法、基于类内多源自适应故障诊断方法、基于跨域对抗训练的域泛化诊断方法等一系列高水平创新性成果。

最后，沈教授与现场和线上师生进行了积极互动，学院师生针对报告中的疑惑点和研究中遇到的问题进行了提问，沈教授都进行了一一解答，并期望会后与大家进行更深入的探讨。

（撰稿：潘海洋  审核： 刘庆运）