为持续夯实研究生科研基础、提升科研创新能力与学术素养，我院分别于 10 月 21 日、11 月 3 日组织开展研究生学术汇报暨论文写作工作坊系列活动。本次活动由学院副院长张洪主持，特邀我院物流工程与管理专业 2026 届硕士毕业生冯涛、姚蔼柏担任分享嘉宾，相关专业研究生及导师到场参与交流。
10 月 21 日首场活动中，冯涛以《极端天气下基于全局状态重编程的大语言模型风电功率零样本预测方法》为题作学术汇报。针对极端天气场景中风电功率预测存在样本稀缺、模型泛化性偏弱等痛点，她系统阐释基于全局状态条件重编程的大语言模型零样本预测框架，重点解读全局状态建模、领域自适应语义表征、目标相关信息聚合等核心机制，深入探讨大语言模型在跨场站、跨类型极端天气条件下实现风电功率零样本预测的可行性与应用潜力。冯涛目前就读于中国地质大学（武汉）人工智能与自动化学院控制科学与工程专业，攻读博士学位；硕士在读期间，已在Applied Energy等期刊发表 SCI 论文 3 篇，含 JCR、中科院双一区 TOP 期刊论文 1 篇。
11 月 3 日，姚蔼柏以《Diluting Good News: Disclosure of Trial-Sales Feedback in a Supply Chain》为题开展学术分享。他聚焦新品试销取得积极表现时，零售商是否应当向制造商披露试销反馈这一供应链现实议题，依托信息设计理论，系统剖析零售商最优信息披露策略，阐明该策略可精准引导制造商预期至备货临界阈值，在推动制造商提升备货量的同时抑制其涨价动机。姚蔼柏现为华中师范大学信息管理学院管理科学与工程专业在读博士，硕士阶段于European Journal of Operational Research、Computers & Industrial Engineering等期刊发表 SCI 论文 3 篇，曾两次荣获研究生国家奖学金。
两场工作坊均设置互动交流环节，与会研究生围绕研究方法遴选、论文打磨思路、AI 科研工具应用等议题，与主讲嘉宾展开深入研讨。本次活动是我院研究生科研能力提升系列工作坊的重要一环，依托优秀毕业生朋辈分享的形式，充分发挥朋辈引领示范效应，助力在读研究生系统掌握选题构思、研究设计、文稿修订、投稿发表全链条的学术规范与研究方法，持续夯实研究生科研基本功，推动我院研究生培养质量稳步提升。
