统计与数据科学学院 吴彤 报道
2025年7月9日，我院2025年暑期学术报告系列在崇真楼报告厅举行。活动汇聚海内外顶尖学者，通过前沿学术报告与深度座谈交流，为学院师生带来一场统计与机器学习交叉融合的思想盛宴，报告会由周兴才教授主持。
上午的学术报告环节密西根大学曾冬林教授率先开讲，聚焦个性化医疗决策难题，创新性提出Group Outcome Weighted Learning (GROWL)方法。该技术突破性地通过单一优化过程，同步解决治疗方案分组与最优治疗规则制定两大关键问题，并引入强化角度多类别支持向量机框架，为处理复杂治疗方案开辟新路径。作为国际数理统计学会和美国统计学会双会士，曾冬林教授通过严谨理论证明和丰富实证数据，展示了该方法在提升治疗效果方面的显著优势。
随后，滑铁卢大学桑培俊副教授带来网络分析前沿突破。他将经典随机块模型拓展至函数型数据领域，创造性构建函数型随机块模型，成功应用于国际贸易网络和健康社交网络等场景。其团队开发的变分检验方法不仅实现高效社区检测，更为函数节点信息提供统计显著性评估工具，为分析带有时序特征的网络数据奠定理论基础。
阿尔伯塔大学王亚飞助理教授报告了她们有关强化学习最新研究成果，有限时域噪声线性二次强化学习的统计推断，系统建立策略梯度估计量的精确渐近理论，创新地采用在线自助法构建最优策略的置信区间，填补了强化学习在统计推断领域的理论空白，为智能决策系统的可靠性评估提供关键支撑。
下午的崇真楼报告厅学术氛围热烈。在学术交流座谈会与指导活动中，三位国际专家与青年教师、研究生进行了深度交流。硕士生许子楠、博士生荆朝阳与刘文慧分别就公平高斯图模型推断、基因-影像-临床数据超高维分析、函数线性模型检验等前沿课题进行汇报，获得专家针对性指导。在统计与机器学习前沿融合主题研讨环节，与会者围绕学科交叉创新点进行交流，共同探索人工智能时代统计学科的发展新机遇。
本次学术活动搭建了与国际前沿接轨的交流平台，不仅展示了统计方法在医疗健康、网络科学、智能决策等领域的强大生命力，更激发了青年学者的创新热情。据悉，统计与数据科学学院暑期学术报告系列将持续开展，为学科发展注入新动能。
