近日，由共青团中央、中国科协、教育部、中国社会科学院、全国学联和贵州省人民政府共同主办的第十八届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品终审决赛在贵州大学落下帷幕。我院3支团队入围本届“挑战杯”竞赛“揭榜挂帅”专项赛全国决赛，最终获全国一等奖1项、全国二等奖1项、全国三等奖1项，创造了我院参加该项赛事以来的最好成绩，实现了在“挑战杯”系列竞赛上的历史性新突破。“挑战杯”竞赛是由共青团中央、中国科协教育部、中国社科院、全国学联和承办地省级人民政府共同主办的一项具有导向性、示范性和群众性的竞赛活动，被誉为当代大学生科技创新的“奥林匹克”盛会。“揭榜挂帅”专项赛以“你来挑，我来战”为主题，崇尚“英雄不论出处，谁有本事谁揭榜”，秉承“以国家重大需求为导向、以竞争协同机制为手段、以解决实际问题为目标”的思路，聚焦“卡脖子”技术，瞄准社会重大课题及现实问题，以“政企发榜、竞争揭榜、开榜签约”的方式，通过“征榜—发榜—竞榜—评榜—夺榜”，由政府、企业等单位提需求出题，组委会面向高校广发“英雄帖”，学生团队打擂揭榜。本次专项赛共吸引全国近2000个项目报名参赛，最终来自230余所高校的700余个项目入围终审决赛。
自本届“挑战杯”竞赛开展以来，校团委和信控学院加强学科竞赛工作顶层设计，充分挖掘学院师生科研项目，积极组建学生参赛团队，做好赛事服务保障。在校团委的指导和支持，在学院指导教师的悉心指导、参赛学生的辛勤努力下，通过模拟评审、集中辅导、打磨提升、答辩展示等系列环节，最终取得可喜成绩。
近年来，我院紧紧围绕学校中心工作，高度重视学科建设和人才培养质量，鼓励学子立足学科优势与特色，瞄准行业关键技术、社会重大课题及现实问题,坚持“以赛促教、以赛促学、赛教结合”，将创新教育理念融入学院人才培养全过程。学院也将以此次突破为契机，继续围绕我校“11445”发展新格局，以创新创业赛事为依托，着力搭建培养大学生科技自立自强精神的平台，培养学生的科学精神和创新能力，引导青年学子投身科研攻关一线，为学校“双一流”建设贡献青春力量。
获奖作品展示
全国一等奖
转炉炼钢数字化提质降耗工艺优化系统
发榜单位：中国宝武钢铁集团有限公司宝山钢铁股份有限公司
参赛赛题：钢铁极致能效减碳技术的数字化系统
团队成员：陈旭坤、乔叶、陈亮、刘佳婷、葛窈、黄英轩、吴聪瑞
指导教师：孔月萍、赵俊学
作品介绍：转炉炼钢生产过程中，冶炼原料的投入配比不合理会导致煤等化石能源消耗加剧，引发二氧化碳过度排放，造成生产成本增加。针对上述问题，利用智能优化算法设计转炉炼钢工艺优化的数字化解决方案，减少能源的不必要消耗，降低生产费用。在保证钢水质量达标的前提下，先以投料成本为优化目标调控原辅料的最优投入量；其次将生产成本和钢水的终点含磷量作为联合优化目标，求解吹炼脱磷阶段的最佳投料配比。将设计的配料工艺优化模型开发成应用软件，实现数字化解决方案的落地应用。
全国二等奖
面向数据实时驱动的大规模制造车间数字孪生建模、通信及交互技术的研究
发榜单位：浙江正泰电器股份有限公司
参赛赛题：支持大规模自动化制造场景和孪生数据实时驱动的数字化车间关键技术
团队成员：李志豪、刘文杰、李延康、文凯、田佳鑫、李杨、祁政源、黄卓勋、王楷超、徐煜涵
指导教师：张翔、董玮
作品介绍：数字孪生车间系统是一种先进的工业智能系统，通过数字化建模和实时数据分析，将实际车间与虚拟仿真环境相结合，实现全面的生产过程监控和优化。本系车间统通过连接传感器、设备和生产线，实时采集生产过程中的各种数据。通过数据采集与处理，系统能够全面了解车间内各个环节的状态，并为后续的模型构建和分析提供基础。系统基于采集到的实时数据，构建车间的数字孪生模型。本系统引入NeuralProphet 算法，建立短期能耗预测模型，并可视化呈现。该系统的应用有助于提高生产效率、降低成本、改善产品质量，并为企业的数字化转型和智能制造提供有力支持。
全国三等奖
基于深度学习的葡萄病虫害智能识别与防治系统
发榜单位：中国农药工业协会、广西田园生化股份有限公司
参赛赛题：植物病害绿色防治新技术
团队成员：陈子健、王振邦、田文希、王磊、秦影、王乐羽
指导教师：王超学、马春森、张颉
作品介绍：葡萄病虫害的高效识别是葡萄病虫害绿色防治技术的关键之一。本项目提出了一种基于改进YOLOX-S的葡萄病虫害识别算法，构建了葡萄病虫害智能识别模型，开发了基于该模型的软件系统——葡萄病虫害智能识别掌中宝。其中的识别模型以植物病虫害国家重点实验室为依托，构建了国内外最全的79类、58874张葡病虫害图片数据集，采用改进的YOLOX-S训练得到。采用微服务技术开发的软件能对葡萄病虫害进行识别，准确率达98.60%，识别结果、绿色防治、科学用药等会立刻反馈至用户。相关成果已在国内外权威期刊发表，开发的软件在北京、陕西等地的国家重要葡萄种植基地得到成功应用。
