第二届智能驾驶与智慧交通国际学术会议（2025 International Conference on Intelligent Driving and Smart Transportation, IDST）于2025年11月24日至26日在意大利米兰理工大学举办。我院硕士研究生秦连康受邀参会并在主会场宣读学术论文，与来自全球的顶尖学者围绕领域前沿展开深度交流，充分展现了我院在智能交通领域的科研积淀与人才培养成效。

作为智能驾驶与智慧交通领域颇具影响力的国际学术会议，IDST会议聚焦“智能驾驶与智慧交通：创新、协同与可持续发展”核心主题，汇聚了学术界知名专家、工业界技术精英及青年学者，共同探讨自动驾驶、车路协同、智慧交通系统优化、人工智能技术落地等关键议题，为推动全球智能交通领域的创新发展搭建了高端学术交流平台。

会上，我院硕士研究生秦连康以《Bayesian Deep Q Learning From Demonstrations for Traffic Signal Control》为题进行主会场报告，系统阐述了其团队提出的基于演示的贝叶斯深度Q学习交通信号控制方法（BADQN-FD）。该方法针对传统强化学习在交通信号控制中易陷入“探索-利用困境”的核心问题，创新性地融合贝叶斯推理与演示学习机制，有效提升了复杂交通场景下信号控制的适应性与优化效率。报告内容引发与会专家学者的广泛关注，现场围绕技术细节、应用场景拓展等方面展开热烈讨论。

此次国际学术交流活动，不仅是我院科研成果在国际舞台的重要展示，更为学生提供了与国际一流学术力量直接对话的宝贵机会，对拓宽学生学术视野、提升学术表达与科研创新能力具有重要意义。未来，我院将持续推动研究生参与高水平国际学术交流，以学术交流促进科研创新，助力培养更多具有国际视野的高素质科研人才。