学校71周年“校庆学术报告月”活动中，我院积极动员各个科研团队，共邀请复旦大学张新鹏教授、中国地质大学李军教授、湖南大学曾湘祥教授、南京信息工程大学刘青山教授、阿里巴巴集团吕乐博士、印度统计学院（Indian Statistical Institute）Umapada Pal教授、重庆邮电大学李伟生教授、浙江大学周昆教授和上海交通大学熊红凯教授为我院师生带了9场高水平、高质量的主题学术报告。

9月28日，复旦大学张新鹏教授以“神经网络水印”为题，讨论基于权重的白盒神经网络水印、基于触发集的黑盒神经网络水印、基于输出结果的无盒神经网络水印等主流方法，并展望神经网络水印的未来发展。

10月12日，中国地质大学李军教授以“异构地理大数据融合研究”为题，介绍了一种地理最优传输理论来实现非结构化遥感数据与结构化社交媒体数据的融合观测。她指出社交媒体数据基于网络空间服务，能够突破传统传感器和观测条件的限制，从社会信息层面上进行“对地观测”，并在诸如土地利用分类、灾情感知、目标识别等领域中有着重要的意义，因此两者的融合可以突破实时响应和成像条件的屏障。

10月13日，湖南大学曾湘祥教授以“知识与视觉驱动的药物发现”为题，介绍湖南大学DrugAI课题组在知识图谱、分子视觉大模型方面的工作，以及在药物重定位、药物组合、抗菌肽发现等领域的应用。

10月20日，南京信息工程大学刘青山教授以“机器视觉特征学习研究”为题，回顾了视觉特征学习的发展，并结合团队近年来的研究，重点介绍其研究团队在深度视觉特征学习方面的研究进展及其在人脸图像分析和遥感图像分析方面的应用研究。

10月21日，阿里巴巴集团达摩院医疗人工智能团队负责人吕乐博士以“人工智能在慢病和肿瘤诊疗中的一些应用”为题，对深度学习在新型慢病和肿瘤临床诊断工作中的应用进行总体介绍。他指出人工智能可以成为协助医生对病人进行更为优惠、简便和精确管理的有用工具，并主要描述了胰腺癌成像解决方案中的三个关键问题路线图：早期筛查、精确的鉴别诊断和对患者生存预测的深度预后。还介绍了精准肝脏成像、OPSCC预后和肿瘤治疗应对管理等方面的临床关键议题。

10月26日，重庆邮电大学李伟生教授以“多模态医学图像处理的多维可视化方法”为题，介绍其利用临床CT、MRI、PET等多模态医学影像建立多维可视化的数字化结构解剖模型，实现对器官及组织的各个参数的精确测量，通过扩展现实技术增强医学影像的可靠性、稳定性及容错能力。

10月26日，印度统计学院（Indian Statistical Institute）Umapada Pal教授以“Handwriting Recognition and its Application in Air Writing Recognition”为例，讨论手写识别及其在空中书写识别中的应用。他结合自身主要研究领域，重点讲解了“Air writing”、“Mobile OCR”、“Brain computing by EEG”、“Document retrieval”、“Document fraud detection”等几项应用的关键技术，并针对每个应用都做了演示。

10月28日，浙江大学周昆教授以“从计算机图形学到智能图形学”为题，介绍其实验室所建立的复杂物体表观采样重建的联合优化理论，将表观函数的物理采集和计算重建完整映射为可微分的深度神经网络，通过采集硬件和重建软件的端对端联合优化，实现了复杂物体表观函数的高效稀疏采样和高精度重建，研制了系列自主知识产权的表观数字化仪器，促进了三维数字化技术与应用的发展。

10月28日，上海交通大学熊红凯教授到访信息楼，以“研究往何处去：数学与智能——从分析讲起”为题，与在场师生深入互动，从深度学习的数学基础、优化、信号处理思想入手，基于信号处理的分析角度，着重介绍来自数学分析的小波理论，发展基于谱图小波框架变换的多尺度图卷积网络。它不同于图卷积网络受制于离散尺度的低通滤波形式，设计每个图卷积层由单个低通滤波器和一系列尺度连续放缩的带通滤波器组成，具有顶点域与图频域的联合局域性；通过显式推演的多尺度图卷积层的框架界，从理论上保证模型的平稳性和可解释性；对于潜在的图拓扑扰动与图信号震荡，网络中带通滤波器会缓解深层网络结构中由于长程低通滤波所导致的过平滑问题。进而发展基于提升结构的可逆自编码器设计，基于卷积网络的提升算子、预测算子为多层卷积神经网络，在理论上证明满足框架界的完美重构，且对维度变化和噪声具有鲁棒性。最后展望了新的数学智能研究发展。

至此，我院校庆学术系列报告圆满收官。报告嘉宾都是领域学术带头人，优秀学者，每场报告学术水平高，内容充实，信息饱满，不仅促进了师生、生生之间的学术交流与共享，更有助于激发师生对科学问题的提出与研究创新的思考，为优秀的科研工作创造交流氛围。