【走进清华深研院人才培养】理论联系实际，服务企业实际需要

2019 年 1 月 11 日 清华大学研究生教育

编者按

作为清华大学唯一的异地办学机构，深圳研究生院建院17年以来，为清华大学的高层次人才培养和科技创新贡献了自己的力量。现结合学校第25次教育工作讨论会，全面梳理深研院人才培养工作，总结经验，凝练特色，交流创新，辨析挑战。特推出“走进深研院人才培养”系列报道，全方位、多视角展示我院人才培养工作成效及特色，希望更多的师生能够了解深圳研究生院，走进南国清华园。

人物简介

孙大任，男，2013年8月进入清华大学深圳研究生院学习，2016年6月获得清华大学电子与通信工程领域工程硕士专业学位，现在百度任高级研发工程师。第四届全国工程硕士实习实践优秀成果获得者、清华大学深圳研究生院第一届专业实践奖学金一等奖获得者。

打好理论基础，潜心科学研究

孙大任在校期间努力学习理论知识，勤于思考，学习成绩优异，结合自身所学，与同学合作完成项目。经过扎实的培养和严格的训练，在导师杨文明老师的悉心教育指导下，孙大任全面、扎实地掌握了电子与通信工程领域的基础知识，拓宽了学术视野，提高了科学素养，锻炼了创新思维，将学术科研探索与实际问题有机结合起来。

科研工程共进，提升综合能力

完成研一专业课程学习之后，孙大任前往深圳市星谷科技有限公司进行实践，作为第二技术负责人承担“国土在线视频监控智能识别系统视频分析算法开发”项目。该项目需从复杂的实地监测场景中识别出违法建筑物及违法建筑活动，实现对国土资源的自动监测与违建预警，在理论与实践上都有很大挑战。在导师杨文明老师的悉心指导下，孙大任不断深入学习图像处理与模式识别等基础知识，并积极将理论与实际应用相结合，创造性地提出了基于极化坐标的傅立叶频谱特征进行建筑防护网识别，倒V型特征用于挖掘车辆识别以及基于本征路径和隔离度因子的高维密度数据聚类算法进行地表分类与违建活动监察等技术方案。同时，在校外导师谢正伟老师的辅导下，提升自身的编码能力，完成系统的编程并不断优化，实现了对大量实地监测数据流的稳定处理。

理论实践并重，实现多面产出

通过工程硕士研究生课程与实践的学习，孙大任在夯实理论基础的同时，积累了丰富的工程经验，并在多个方面做出了成绩。实习效果上，项目研发成功并通过验收，正式交付深圳国土委员会进行在线监测和预警，提高了国土委监测预警效率，减少了人力投入，有效避免了国有土地的盗用与流失，取得了良好的社会效益，实践项目荣获中国测绘地利信息学会颁发的“2016测绘科技进步三等奖”。技术创新方面，申请中国技术发明专利2项，发表中文论文2篇，英文国际学术会议论文1篇，国际期刊论文1篇。理论创新方面，对实践中碰到的聚类问题进行了理论抽象，提出了一种高维密度聚类算法，并用此算法撰写毕业论文，获得清华大学优秀硕士学位论文奖。

在实践中发现问题，尝试运用所学的理论知识解决问题，再有针对性地发展新的理论，并在实践中进行验证，孙大任在求学的路上体验了理论与实践相结合的螺旋上升过程，为自己的职业生涯打下了良好的基础。