2026年1月11日上午10:00，南京邮电大学中兴报告厅迎来一场跨越学科边界的国际学术盛宴。本次专题报告会邀请了来自人工智能、优化算法与医学领域的三位顶尖专家，围绕长尾数据学习、线性规划新方法与AI辅助药物研发等前沿议题展开深度分享，吸引了校内外师生及科研人员的积极参与。
上篇：前沿洞察：多领域专家共话创新突破
上午10时，香港浸会大学人工智能讲席教授、欧洲科学与艺术学院院士张晓明教授率先登场，带来题为《Deep Long-tailed Data Learning towards Visual Recognition》的报告。作为人工智能与视觉计算领域的国际权威，张教授深入剖析了现实世界中长尾分布数据对深度学习模型的挑战，系统梳理了该领域的代表性研究方法，并探讨了在罕见病诊断、异常检测等场景中的潜在应用。他结合自身团队的研究成果，提出了针对长尾数据的优化思路，为解决 “尾部类别性能衰退” 这一行业痛点提供了新的方向。
图 1：张晓明教授演讲
随后，澳大利亚昆士兰大学麻醉学系主任 André van Zundert 教授带来《人工智能助力逆向麻醉药物的研究和临床应用》的专题分享。他聚焦麻醉药物研发的痛点，介绍了如何利用 AI 技术加速逆向麻醉药物的筛选与验证，大幅降低传统药物研发的时间与成本。报告中，他分享了团队在神经递质受体靶点研究中的最新进展，以及AI在推动中澳医学领域合作中的实践成果，为现场师生展现了交叉学科研究的巨大价值。
图2：André van Zundert 教授演讲
最后，优化算法领域资深专家吕皓中博士带来《解析中心下落算法：一种线性规划的新方法》的报告。他提出的解析中心下落算法，通过水平平面切割可行域并迭代缩小范围，可高效逼近线性规划问题的最优解，为单纯形法与内点法提供了新的竞争方案。吕博士结合实验数据展示了该算法在效率与稳定性上的优势，为优化算法的发展提供了全新思路。
图3：吕皓中博士演讲
中篇：深度交流：共促跨学科合作新机遇
图4：何静教授与各位专家深入交流
报告会中，会议主办人何静教授与三位专家进行了深度交流，围绕多学科交叉研究、国际合作项目推进及人才联合培养等议题展开探讨。何静教授表示，本次报告会不仅为师生带来了前沿学术成果，更希望以此为契机，推动南京邮电大学与香港浸会大学、澳大利亚昆士兰大学等高校在人工智能、优化算法与医学应用领域的长期合作。专家们也对后续的学术交流与联合研究表达了浓厚兴趣，为未来的跨学科合作奠定了坚实基础。
终篇：学科交融：搭建国际学术合作新桥梁
本次报告会的成功举办，不仅为南邮师生带来了多学科交叉的前沿知识，更搭建了国际学术交流的重要平台。三位专家的分享涵盖了人工智能、优化理论与医学应用的核心突破，展现了跨学科研究的创新活力。参会师生纷纷表示，通过本次报告拓宽了学术视野，对后续研究与实践具有重要启发。
未来，南京邮电大学将持续引入国际顶尖学术资源，推动多学科深度融合，为师生创造更多与全球专家交流的机会，助力学校在前沿领域的科研创新与人才培养。
报告人简介：
张晓明，香港浸会大学人工智能讲席教授、欧洲科学与艺术学院院士，人工智能与视觉计算领域国际权威专家。深耕该领域逾数十年，积淀了深厚的学术功底与丰富的研究经验，聚焦长尾数据学习、视觉识别等核心方向，产出多项具有国际影响力的研究成果，为人工智能技术在跨领域场景的应用提供了重要理论支撑与实践指引。
André van Zundert，澳大利亚昆士兰大学麻醉学系主任、医学与人工智能交叉领域专家。长期致力于AI技术在麻醉药物研发、临床麻醉应用等方向的研究，牵头多项中澳国际合作项目，在神经递质受体靶点研究、逆向麻醉药物筛选等领域取得突破性成果，为医学与人工智能的深度融合提供了宝贵实践经验。
吕皓中，优化算法领域资深专家，深耕线性规划、算法设计与优化等研究方向多年。凭借扎实的理论基础与创新思维，提出解析中心下落算法这一线性规划新方法，在算法效率与稳定性方面展现出显著优势，为优化算法领域的创新发展注入新活力，相关研究成果具有重要学术价值与应用前景。
（图文：何静 初审：黄海平 编辑：贾佳 审核：尹志丽）
