为进一步助力武汉大学拔尖创新人才培养，自2023年起，雷军校友增设“雷军卓越奖学金”，每年10名同学，每人10万元，以进一步加大对母校顶尖人才的奖励力度。
经实验室选拔、推荐，学生工作部与研究生工作部审核，实验室2020级博士研究生庄庆威、2023级硕博连读研究生张嘉旭从20名候选人中脱颖而出，荣获“雷军卓越奖学金”，在全校6个研究生获奖名额中，实验室研究生占据2个席位！
下面，就让我们一起来领略他们的风采吧！
庄庆威
庄庆威，男，河南兰考人，武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室2020级博士研究生，师从邵振峰教授。入选中国科协“科技智库青年人才计划”、全国“高校GIS新秀”奖、武汉大学“十大学术之星”和武汉大学首批“卓越博士后”计划（导师：李德仁院士），荣获博士研究生国家奖学金、王之卓创新人才奖特等奖、武汉大学优秀学业奖学金、全国高校GIS创新创业大赛二等奖（排名第一）、GSIS优秀实习编辑等荣誉。研究方向为时空信息赋能“双碳”战略和粮食安全，主持国家级科研项目1项，第一作者发表SCI论文10篇（一区TOP期刊7篇），申请中国发明专利1项，美国发明专利1项，受邀担任英文期刊Hydrology编委，JAPP、CATENA、STOTEN、生态学报等10余个国内外知名期刊审稿人。曾任研究生遥感第二党支部书记。
科研成果
世界局势动荡、自然灾害频发、气候形势严峻等因素给我国“双碳”战略和粮食安全带来了不确定性和严峻挑战。作为一名青年党员，同时作为武大遥感专业的研究生，庄庆威同学始终面向国家重大战略需求，致力于时空信息技术在 “双碳”和粮食安全领域的应用研究。具体工作可以概括为以下三点：
（1）提出一种耦合光能利用率和时空信息的植被碳储量估算方法。现有的植被碳储量估算模型多数面临区域适应性较差、参数输入复杂、数据缺失等问题。申请提出一种综合滤波重建方法重构了时间序列的时空数据，并结合气候分区、植被类型、自然环境因素对模型输入参数进行了改进，大幅提升了植被碳储量估算精度。
（2）构建了一个基于时空信息与生态系统碳循环过程模型的土壤碳储量估算模型。相较于植被，土壤碳储量估算具有更高的不确定性，现有的空间插值或单点回归方法不能有效拟合实测数据和目标值之间的关系。庄庆威同学以空天信息为基础，构建了AdaBoost-PSO-RF模型实现土壤基础呼吸与实测土壤有机碳之间的高精度拟合，充分发挥了时空信息和过程模型在土壤碳储量估算中的观测和机理优势。
（3）提出了一个创新性框架系统评估“自然-社会”二元属性中的各类要素对粮食安全的影响。农作物生产力受到自然和社会因素的复合影响，已有研究缺乏对农作物生产力变化机制的系统性研究。庄庆威同学基于系统动力学原理建立了一个创新性框架，通过设计不同的模块，在行业内首次量化了“气候变化-城市化-土壤条件-农业管理实践”对农作物生产力的定量化影响，相关成果有利于对全球变化和农业系统之间的相互作用进行更深刻的诠释。
庄庆威同学自2013年加入中国共产党，至今已有10个年头，在本科、硕士、博士期间累计担任党支部书记超过5年时间。在此担任党支部书记期间，除了常规的“三会一课”学习外，他积极探索工作新思路、创新工作方法，多次组织跨学院、跨支部和支部内的党员进行实地学习。学习足迹涉及江西瑞金长征出发地、江西南昌八一纪念塔、新四军军部旧址、湖北洪湖、辛亥革命纪念馆等多个省市的革命教育基地。通过一次次红色教育之行，传承红色基因，让支部党员在实践中了解党史、学习党史，牢记初心使命，弘扬青年力量！此外，在建党一百周年和喜迎二十大等重大事件中，他设计了朗诵比赛、知识竞赛等多种活动形式激发大家的学习兴趣，取得了良好的学习效果。
作为一名青年党员，庄庆威深知自己身上的责任与使命，他积极参加志愿服务活动，在平凡的岗位上坚守着自己的初心。空间智能学术研讨会、迎接新同学、抗疫先锋队等现场都少不了他的身影。作为高年级的博士生，他深知初入科研的迷茫和深耕科研的艰辛，学习科研之余他经常与低年级的同学谈心，帮助他们寻找科研兴趣点，鼓励他们坚定读研读博的初心，并在论文撰写、项目申报等方面提供力所能及的帮助。此外，庄庆威同学有着广泛的兴趣爱好，在课题组内组建了羽毛球队，在忙碌之余带动同学们进行体育锻炼，体育锻炼逐渐成为他生活中的重要组成部分，同时也是释放压力的一种有效途径。
仰望璀璨星河，他志存高远，敢于不断拼搏；俯瞰万家灯火，他心怀天下，善于实现自我。
张嘉旭
张嘉旭，男，甘肃兰州人，目前是武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室2023级硕博连读研究生，主要研究领域为3D计算机视觉，包括以人体运动为核心的3D动作识别、运动生成与迁移。硕士期间以一作或共同一作发表高水平论文5篇，其中1篇发表于CCF A类会议（CVPR 2023），3篇发表于SCI中科院一区或二区期刊（TMM, T-CSVT, CAAI-TIT），谷歌学术被引量130+。曾两次获得国家奖学金，两次获得武汉大学优秀学业奖学金一等奖，一次获得王之卓创新人才奖。长期担任硕士和博士班学习委员，担任人工智能与图形学顶级会议AAAI，SIGGRAPH，期刊T-CSVT，TOG等审稿人。
（1）高精度视频人体动作识别。基于骨骼关键点的人体动作识别与群体行为分析在视频内容理解、智能安防、智慧交通等领域有着广阔的应用前景。其主要难点在于人体骨架数据图结构、长时序、抗噪声、多层级的运动特征提取与自监督先验信息挖掘。为解决以上难点，张嘉旭同学从长时序无标签骨架人体动作的时空运动信息挖掘、个体-人群多层级骨架运动语义理解两个角度展开研究工作，分别发表两篇高水平论文。相关研究成果在大型公开数据集中取得国际领先的测试精度。
（2）高保真虚拟角色运动迁移。3D角色运动重定向（运动迁移）是动画、游戏、元宇宙内容创作领域的关键问题。张嘉旭同学从动作语义与角色几何两个方面入手，设计了端到端的蒙皮角色运动重定向模型R2ET。其能够从无标签数据中通过自监督方式感知源运动的语义与目标角色的几何形状，从而更好地维持重定向动作的真实性与准确性。相关研究成果被计算机视觉顶级会议CVPR2023接收。
实践是检验真理的唯一标准，张嘉旭同学长期致力于将自己的科研成果应用于实际。张嘉旭同学曾参加国际计算机视觉大会ICCV 2021 MMVRAC (多模态视频内容理解)挑战赛并获得双赛道亚军，其中在“骨架人体动作识别”赛道中为第一完成人。竞赛期间，他将自己最新的科研成果-多流融合的人体骨架运动特征提取网络应用在主办方发布的多视角数据集中，并结合数据本身的特点设计了具有针对性的预处理模块，最终取得了显著的精度提升。在与国家能源集团的合作项目中，张嘉旭同学基于骨骼关键点的视频人体行为检测方案也取得了良好的应用效果，最终顺利完成的项目落地。
在与腾讯公司的项目合作中，张嘉旭同学聚焦于工业界实际遇到的痛点问题“虚拟角色运动重定向的自穿模”问题，设计了行业首个能够端到端感知运动语义与目标角色身体形状的重定向网络，并以腾讯AI Lab自研虚拟偶像“艾灵”为平台进行算法测试，为数字虚拟人的自动化动作捕捉、动作复用提供新的方案。在后续的合作中，他继续着眼于“无骨骼绑定角色的文本驱动运动生成”问题，助力于腾讯的AIGC大模型研究，相关的研究均取得了较为理想的成果，并应用于数字虚拟人、元宇宙工业界的前沿问题。
此外，张嘉旭同学长期担任国重实验室硕士班与博士班的学习委员，热心服务同学，帮助同学们解答学习和生活中的问题。在2022年疫情期间，他也参加了社区的防疫志愿者，协助返乡登记，受到了社区的表彰。在国重实验室一年一度的开放日活动中，张嘉旭同学担任了讲解员，为前来参观的各年龄段的嘉宾介绍最前沿的科学进展。
