人物报道

今年，温州肯恩大学国家奖学金获得者名单正式出炉，共有4位同学获此殊荣，大四计算机科学与技术专业的刘威便是其中之一。四年间，刘威以代码为桥，串联起科研创新与现实需求，交出了一份亮眼的成长答卷:除国家奖学金外，他还接连获得浙江省政府奖学金、院长奖学金、交换生奖学金等多项荣誉，更以第一作者身份在ICONIP 2025、AANN 2025等学术会议上发表论文。作为本科生，他如何开启科研探索之路？又怎样让一行行代码真正落地解决现实问题？接下来，就让我们一起走进刘威的成长故事，解锁他的本科进阶密码。2026届毕业生：刘威专业：计算机科学与技术生源地：山东菏泽科研·求索：用代码赋能，让创新贴近现实如何让技术突破实验室的围墙，真正贴近现实需求？对刘威而言，代码从来不是孤立的字符，而是探索未知、解决问题的核心工具。在完成基础课程学习的同时，他主动投身科研实践，在一次次模型构建与数据打磨中，不断探寻着这个问题的答案。在与计算机专业教授Dr.Baha Ihnaini合作的阿尔兹海默症相关研究中，刘威将自然语言处理（NLP）模型作为突破口，聚焦语言表达变化与认知退化的潜在关联。他全程专注于真实语料的代码处理，反复调整数据处理方式，力求让研究成果更贴合实际应用场景。与计算机专业教授Dr.Baha Ihnaini合作科研项目数学专业教授Dr.Ebenezer Atta Mills指导下的股票优化分配项目，则让他实现了跨领域的能力突破。该研究创新性地将机器学习预测足球比赛结果的“不确定性逻辑”，迁移应用到股票资产分配中。刘威在项目中负责多源数据的整合建模，搭建起兼顾比赛结果分析与股票风险评估的模型，让他对数据建模的现实价值有了更直观、深刻的认知。与数学专业教授Dr.Ebenezer Atta Mills合作科研项目如今，刘威作为第一作者，已在ICONIP 2025（中国计算机学会CCF推荐C类会议）与AANN 2025（EICompendex 收录国际会议）两大会议上发表论文。从选题论证、模型构建到实验验证、审稿回应，整个过程历时数月。“模型推翻重来、实验反复调整，其实是科研中最常见的状态。”他坦言，正是在这样的反复打磨中，他逐渐确认了自己对研究性学习的兴趣，也更加坚定了在AI模型构建与数据分析方向继续深造的目标。蓝图·耕耘：以代码筑基，扎实走好每一步科研路上的从容，源于扎实的基础积累。回顾大学四年，刘威直言“规划”是他成长的关键。初入大学校园，他便为自己设定了清晰的目标：稳住GPA、夯实专业基础，并在此之上积极探索科研实践的可能。“只有把基础打牢，后面的探索才有底气。”他说。选择计算机科学与技术专业，源于他对计算机方向的兴趣和对行业发展趋势的判断。可在真正地深入学习后，挑战比预想的更加具体。全英文授课、高密度专业术语、实践性考核，尤其是代码学习阶段的全英文教材与案例，大幅提升了理解难度。面对困难，刘威选择迎难而上。他将专业术语拆解理解，并主动将抽象概念与现实应用场景相结合，让知识“活”起来；同时，他充分利用Office Hour（教师办公室答疑时间），与任课教师反复讨论思路、理清逻辑。在实践性项目中，他也始终保持高标准要求自己，不断在理解、实践以及修正的循环中提升专业水平。“我对自己要求确实比较高”，刘威坦言，“但这个过程让我慢慢建立起对专业知识的整体认识，也更能把课堂所学真正用起来。”最终，他的GPA稳定保持在3.9以上，各类奖学金的获得，就是他潜心耕耘最好的见证。多维·成长：借代码探索，突破自我边界在刘威的成长字典里，代码的价值不仅体现在科研论文中，更藏在各类实践场景的落地应用里。大学四年，他始终保持探索热情——除了科研与课程，他不断将技术能力延伸到不同领域，用实践突破自我边界。在大二尚未系统涉及完整平台开发课程时，刘威便与室友主动报名参加校内绿色网站设计比赛。从网站架构搭建到功能模块实现，从视觉设计优化到绿色理念融入，每一个环节都需要通过代码落地。“那是一次真正从零开始的尝试，”刘威回忆道。反复讨论、不断修改的过程，让他切身了解了技术如何将抽象理念转化为可感知的成果。大三那年，刘威选择前往美国肯恩大学进行交换学习，这段跨文化经历成为他成长的重要契机。在开放、鼓励交流的课堂环境中，他主动分享自己的项目经验，也从不同文化背景的同学身上学习到多样化的编程思路。这段经历让他对代码的可读性、可复用性以及团队协作有了更深刻的认识。与此同时，独立适应全新的学习与生活环境，也促使他在自我管理与跨文化沟通能力上实现了明显提升，更让他看到了代码应用的多元可能性。在美国肯恩大学参与的学生科研日（StudentResearch Day）四年沉淀，初心未改。如今的刘威，对未来的方向有了更清晰的判断，随着学习和科研的深入，他发现自己更享受在反复推敲与不断修正中逼近最优解的过程，这让他明确了深造的目标。目前，刘威正在申请卡内基梅隆大学和伊利诺伊州大学香槟分校的硕士项目。未来，他希望将所学的计算与建模能力，更多地应用到现实语境中，并实现对于“创新创造”的探索，让自己的科研成果能真正回应真实社会需求，在技术探索之外，承载起更深厚的社会价值。文字 | 金琪轩 袁芷兰文稿编辑 | 侯倩雅一审 | 潘瑶二审 | 尚蕊三审 | 吕卓环责编 | 传播与公共关系部

一份课堂作业，如何成为国际科研成果？一个普通本科生，何以受到世界顶尖名校青睐？在温州肯恩大学，心理学专业大四学生王天嫦，用四年脚踏实地的成长，给出了答案。这位GPA3.98的温州姑娘收获了来自哈佛大学、牛津大学、哥伦比亚大学、宾夕法尼亚大学、伦敦大学学院、麦吉尔大学等多国顶尖院校硕士offer，更拿到了德克萨斯大学奥斯汀分校教育心理学直博资格及全额奖学金，用实力诠释了“温肯培养，世界认可”。“如果不是在温肯就读，我可能无法拿到这么多优质大学的硕博录取通知书。”作为温肯教职工子女，王天嫦自幼便在学校浓厚的国际化氛围熏陶下成长。在高考择校时，她坚定地将温肯作为第一志愿。这份信任，源于对学校办学质量的认可。2026届毕业生：王天嫦专业：心理学毕业去向：德克萨斯大学奥斯汀分校教育心理学博士项目生源地：浙江温州一次主动选择，被教授 “一眼相中”机会，往往藏在别人不愿多走的那一步里。王天嫦的科研之路，起点是一堂普通的教育心理学课。课上，李倩教授给出两个作业选项：撰写常规课程论文，或是挑战难度更高的科研计划。王天嫦毅然选择了耗时费力的后者。“我喜欢科研，觉得这是一次难得的学习机会，从没想过课堂作业能变成正式项目。”于是，她沉下心查阅文献、搭建框架、推演逻辑，打磨出一篇结构完整、逻辑严谨的小论文，远超课程基本要求。正是这份“不功利、只求真”的用心，让李倩教授敏锐捕捉到她的科研潜质。课后，教授主动找到王天嫦，邀请她加入研究团队，将这份作业升级为学术研究项目。从整理数据、精读文献开始，她一步一个脚印深耕细作，最终以第一作者完成论文《和谐式激情与强迫式激情在完美主义与学业倦怠间的中介作用：中国传统高校与中外合作大学的跨文化比较》，还成功被第31届应用心理学国际大会摘录。一段被老师“主动选中”的佳话，就此成为她科研之路的闪亮起点。王天嫦坦言：“机会从不会偏爱某个人，它只会走向那些认真对待它的人。” 这段感悟，也是她最想分享给学弟学妹的成长启示。七段科研，不做简单的“执行者”在温肯的四年学习期间，王天嫦参与了七段科研，覆盖教育心理学、工业组织心理学、跨文化心理学等多个方向。她最大的特点，是不盲从、不照搬，始终带着思考做研究。大二时，她主动找到Alexander English教授，希望加入与自己兴趣契合的研究团队。最初，她的工作是收集问卷、整理数据，在不少人眼中是“琐碎杂活”。但她从不敷衍：“真正的科研本就由细节构成，每一件小事都是学习。”她主动自学高阶数据分析方法，逐行弄懂代码逻辑、模型原理，不满足于现有的结果，找资料吃透背后的理论。这份钻研与执着，让她很快获得独立研究机会，她与Alexander English的合作成果《工作满意度与身份认同的纵向关系》入选了亚洲社会心理学会，并受邀在国际会议上作报告。现场，一位香港高校学者当场发出合作邀请，还由衷称赞：“你的数据分析能力，比不少硕士研究生都出色。”真正让她在名校申请中脱颖而出的，是她敢于质疑权威的批判性思维。在Amrita kaur教授的实验心理学课程中，学界普遍推崇知名教授提出的经典理论，国内研究者大多直接照搬。王天嫦在研读中发现，部分表述在中西文化语境中存在歧义，直接套用并不适配中国教育场景。她没有迷信学术权威，而是大胆提出优化思路，重新设计研究方案，融入中国文化特质，打造出更适合中国学生的成长干预体系。“学科的进步，本就是理论不断被检验、完善、突破的过程。”这份独立思考、理性批判的能力，成为她最核心的竞争力。“很多人做科研，是导师说什么就做什么的‘执行者’；而我始终在想，这个主题如何更完善？这个理论如何更适配本土？”正是这份深度思考，让海外教授看到她远超经历本身的科研潜力与可培养性——这正是顶尖博士项目最看重的学者特质。哈佛硕士 VS 全奖直博，她的选择藏着清醒考量当哈佛、牛津硕士录取通知书和德克萨斯大学奥斯汀分校直博全额奖学金offer同时摆在面前，王天嫦也迎来了属于自己的“甜蜜烦恼”，而她的选择，藏着对学术道路的清醒考量。“虽然能申请到世界顶尖的哈佛大学实属不易，机会难得。但直博能让我更专注、更连贯地走在学术道路上，深耕教育心理学学生动机研究。”相较之下，先攻读硕士再申请博士，不仅周期更长，也与自己长期深耕学术的初心不完全契合。经过审慎思考与系统规划，王天嫦最终坚定选择了直博之路。谈及这份亮眼的收获，王天嫦满是感恩：“能有这么多好选择，离不开学校的全方位培养、教授们的悉心指导，还有学长学姐的榜样力量。”她也想对温肯的学弟学妹说：“早点找到自己的兴趣，定好前进的方向，温肯有许多优质的科研和学术资源，只要你敢主动争取、肯脚踏实地，每个人都能走出属于自己的精彩。”作为温肯的教职工，王天嫦的父亲看着女儿的成长，满是欣慰：“我在温肯工作多年，亲身感受学校以学生为中心的教学理念，也见证了一届届学子在这里实现‘良进优出’。当初让孩子选温肯，就是百分百信任学校的培养质量。这几年，我看到的不只是她的成绩，更是她找到了自己的人生方向，变得独立、有想法、敢探索，温肯是真的给了孩子无限的可能。”春风浩荡，梦想启航。2026届温肯学子的升学故事仍在继续，更多学子正以优秀者为灯塔，从温肯出发，向着更广阔的世界，坚定远航。文字 | 潘瑶图片 | 受访者提供一审 | 侯倩雅二审 | 尚蕊三审 | 吕卓环责编 | 传播与公共关系部

导语近期，国家自然科学基金重点研发计划公布，“高温合金材料的数学机理建模与高性能计算驱动优化设计”项目成功获批。温州肯恩大学前沿研究院王玉亮教授主要负责该项目“材料高分辨率表征和高效参数反演算法”方向的研究。本次专访，将带我们走进他的科研故事。王玉亮温州肯恩大学国际前沿交叉研究院教授，长期从事反问题、计算数学与机器学习研究。从国家重点项目开始的对话第一次走进王玉亮教授的办公室，最直观的印象是干净和专注。桌面上只放着电脑和几本随手翻阅的资料。他的科研工作几乎都在电脑前完成——查文献、写论文、调算法。而在采访间隙，他又在对“反问题与计算数学研讨会”做细致准备。这样的工作节奏，让人很容易感受到他对科研的投入与对细节的坚持。这次获批的国家重点项目名称很学术，但王玉亮教授给出了更通俗的解释：“简单来说，就是在计算机里建一个材料的‘数字孪生’，用数学模型去预测它在高温、高压下的性质。过去材料研发要做大量试验，现在我们希望让计算先跑起来，让研发周期更短、成本更低。”在其中，他的工作就像一座“桥梁”：“连接真实材料与数字模型的，就是这些参数。我们做的是把看不见的东西还原出来，让计算更接近现实。”他负责把显微镜下采集的海量图像数据“解码”，推算出模型所需的关键物理参数，而这些参数很多无法直接测量，只能通过先进算法反推得到。对他个人而言，这个项目最吸引他的，是能将抽象的数学理论与国家重大需求相结合：“在这个项目里，我的‘反问题’和深度学习专长可以直接发挥作用，把数学从纸面上带到真实材料的研发里，这让我感到非常兴奋。”科研的起点藏在好奇心里“科研的起点往往源自最纯粹的好奇心。”王玉亮教授回忆道，他从小对物理现象着迷，喜欢观察风车转动、磁铁吸引，这些看似简单的好奇心，后来成了他理解世界的方式，让他萌生了对数学的兴趣。他说，数学是所有学科的根本语言，它能把复杂的问题变得清晰、有结构。这种思考方式逐渐凝结成他长期从事的研究方向——反问题。王玉亮教授用了一个生活化的例子来解释道：“医生做B超、地质学家探测矿藏，都是发出波，然后分析回声。而反问题的研究，就是做这个‘解码器’，用数学推算出看不见的东西到底是什么样子。”他的科研并非从宏大目标出发，而是从一个个好奇心触发的节点开始。比如在做薄膜镀层优化模型时，他尝试用数学范数衡量光反射率，再结合优化算法设计薄膜结构，这不仅解决了工程问题，还带来了新的数学发现。他称这种数学思想在解决复杂问题时的能力，是“降维打击”：把复杂的现实问题转化为可分析、可计算的模型。在科研中，他同样强调逻辑和直觉的配合。他举了一个例子，多年以前，在研究多面体的反散射问题时，他凭物理直觉猜出一个结论——高频极限下，散射波强度的局部最大值和多面体每个面的朝向存在简单关联，且最大值和面积成正比。后来，他用严格数学证明，这个直觉完全正确。他感叹，这种物理直觉和数学逻辑的结合，是科研中最令人兴奋的部分。跨学科：数学从材料走到物理、成像与人工智能王玉亮教授笑着说：“反问题天生就是跨学科的。”他的研究不仅停留在材料科学，还延伸到探测科学、物理学和人工智能等领域。在探测科学和计算成像方面，他的团队开发了能够从微弱的散射信号中重建物体界面的算法，像地质学家用地震波探查地下矿藏一样，把原本看不见的结构“抽丝剥茧”地还原出来。其中关于弹性波界面重构的研究成果，还被国际权威期刊《Inverse Problems》评为亮点论文。在物理学方面，他关注到“超透镜”研究缺乏数学支撑，于是尝试将反散射理论与超透镜成像结合，建立新的数学模型，为物理学研究提供严谨的基础。他形容数学的作用像是“翻译不同学科的共同语言，让我们看得更远、更透”。近年来，他将数学与人工智能结合应用于反问题研究。“人脑可以很轻松地从二维照片重建三维物体，本质上也是一个反问题。但计算机做这件事并不容易。”他和团队提出了一种“两阶段算法”，把传统反问题方法和深度学习结合，重构精度远超单一方法。他称这种融合是“双向奔赴”：AI使反问题更高效，而数学理论让AI更可靠。在他看来，跨界探索的本质是用数学理解不同学科的核心结构，把基础能力带入新的研究环境。对年轻人的建议：好奇、基础与实践并重谈到年轻研究者，王教授强调三点：好奇心、扎实基础和实践能力。他认为科研的火种始终来自对世界的好奇：“为什么会这样？”这种好奇让研究者愿意深入探索复杂问题。同时，数学是跨学科合作的“根本语言”，无论是材料、物理还是AI，都离不开扎实的数学基础。实践能力则是把理论变为现实的关键。他回忆自己早年学习编程，为日后算法实现打下基础：“数学是智慧，编程是把智慧变成现实的桥梁。两者结合才能真正解决问题。”他提醒年轻人，跨学科并不是追热点，而是把底层能力应用到不同领域，让数学的思维成为连接学科的桥梁。走向未来：反问题 × AI展望未来，王教授认为反问题和AI结合可能带来范式变化。“当我们看到算法突破预期时，就意识到数学思想与AI结合，可以让机器具备更强的可解释性和可靠性，也可能改变我们处理复杂问题的方式。”他希望未来继续把数学带入更多领域，与更多学科对话，用跨学科的思维探索未知世界。文字 | 陈慧图片 | 受访者提供一审 | 尚蕊二审 | 项温蔚三审 | 吕卓环责编 | 传播与公共关系部