2023年5月底，我参加了在意大利罗马国际会议中心La Nuvola举办的电气与电子工程协会国际通信大会（IEEE International Conference on Communications，IEEE ICC）。在这次会议上，我与我的导师周勇教授以及众多学者们共同探讨了当前的热点话题，并通过口头报告分享了我最新的研究成果。这次会议不仅对我的学术发展有所帮助，也为我与其他研究者建立了重要的联系。
在会议期间，我进行了题为《Learning to Beamform for Dual-Functional MIMO Radar-Communication Systems》的口头报告。这项研究是我与课题组的合作者赵逸飞同学共同完成的，我在其中担任第二作者的角色。在我的报告中，我向与会的学术界和工业界同仁介绍了我们的研究成果。该研究聚焦于感知通信和人工智能的交叉领域，探索了机器学习在提升无线通信性能方面的应用。具体而言，我们通过深度学习的方法，建立了从导频信号到感知通信设计的端到端映射。这项研究的目标是降低算法复杂度，并有效减小低精度无线信道估计所带来的累积误差影响。在问答环节中，我回答了与我们研究相关的问题，例如算法训练复杂度、鲁棒性和实际应用落地等方面的提问。我的回答得到了场内主席和提问者的认可和赞赏。同时，我也向其他与会者提出了问题，并从他们的回答中受益匪浅。这种互动交流为我在学术上的成长提供了宝贵的机会。
与会期间，我还参与了与其他研究者的交流和互动，了解了其他学者在当前无线通信领域的热门话题上的研究成果。我特别关注了无线通信与机器学习相结合的研究成果，这也是我博士期间主要关注的方向。通过现场参与和聆听问答，我对我所研究的方向有了更广泛的认识。我积极参与了其他高校研究者的报告，并聆听了他们在该领域的最新工作。除了学术界的最新动态，我还特别留意了华为公司的主题演讲，题为《The Effectiveness Communications – a m2mGPT》。该演讲侧重于当前生成式机器学习模型的兴起，并对未来智能有效通信进行了展望和探讨。演讲中提到，未来我们可以利用机器学习模型在发送端对原有信息进行高度抽象和概括，根据服务类型和目的进行优化，从而降低传输数据的大小，减少通信开销和缓解网络压力。同时，在接收端，利用机器学习模型可以对高度概括的信息进行解析和恢复，实现高效率和高质量的通信服务，推动智能无线网络的发展。这次演讲让我对未来通信技术发展方向有了新的思考。此外，我还参加了一个专题讨论会，主题是“Security for AI”。其中，有一篇文章讨论了如何利用设备调度与空中计算技术在联邦学习场景中实现差分隐私保护。这恰好与我自己的研究方向有一定的重合。在专题讨论会结束后，我有幸与该文章的作者进行了短暂的交流，我们讨论了一些场景和潜在的研究内容。这次交流对我来说是一次有益的经验，进一步明确了我对该领域的思考方向，并启发了我未来可能的研究方向。这些经历拓宽了我的视野，使我对当前无线通信领域的研究前沿和热点问题有了更深入的了解。
除了学术交流，这次会议还为我提供了与其他研究者建立联系的机会。我结识了来自加拿大英属哥伦比亚大学、新加坡国立大学和德国慕尼黑工大等知名高校的硕士和博士生，并与他们成为了朋友。此外，我也有幸与许多知名学者交流，并向他们介绍了我们的研究。这些学者对我们的工作表达了浓厚的兴趣，这对于我来说是一个重要的认可。参加IEEE国际通信大会对我的学术发展产生了积极的影响。我通过与导师和其他研究者的交流，加深了对无线通信和人工智能领域的理解。这次会议还为我提供了广泛的学术网络和合作机会，为我未来的研究和发展打下了坚实的基础。
通过与同行们的交流，我不仅对自己的研究方向有了更深入的认识，也增强了对未来研究方向的信心。我相信，通过持续的学习和努力，我能够在该领域取得更多的突破和成就。参加IEEE国际通信大会的经历让我深刻体会到学术界的活力与魅力。最后，我要衷心感谢上海科技大学和周勇老师对我的培养和支持，让我有机会参加IEEE ICC 2023。
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