Global Experts Gather in Longgang to Discuss 'Mathematics and Artificial Intelligence'

与会专家学者作主题分享。 学校会议在深圳北理莫斯科大学圆满落幕。本次会议吸引了来自俄罗斯、意大利、法国等海外高校的院士专家，会聚了复旦大学、哈尔滨工业大学（深圳）等国内高校的专家学者，共建共享国际交流平台。 活动期间共组织了30场精彩纷呈的学术报告，主题包括张量分解的新算法与理论、高级优化技术、随机化技术及噪声数据处理、低秩张量及其优化在数据科学中的应用、张量与优化方法在无线通信中的应用。 据了解，在人工智能与机器学习的数学框架中，张量方法已成为描述和计算的核心语言。从线性代数中的向量与矩阵出发，张量方法将人工智能的数学语言推广至任意维度，构成了深度学习时代的计算基石。作为标量、向量、矩阵的自然延伸，张量以“多维数组”的形式统一了图像、文本、图结构等异质数据的表示，使得神经网络能够在同一套框架下处理现实世界的复杂性。更重要的是，张量运算不仅是现代GPU并行加速的核心单元，更通过分解、逼近等理论工具为模型压缩、隐变量分析与算法设计提供了深层洞见。如今，张量方法已超越单纯的表示手段，成为连接数学抽象与工程实践的关键桥梁，重塑了人工智能问题的建模与求解范式。 此次大会为人工智能与张量研究领域的专家学者提供了一个高水平的交流和合作平台，参会嘉宾通过积极讨论和交流，进一步推进该研究领域的沟通与互鉴。深圳北理莫斯科大学校长李和章表示，学校将继续发挥中俄合作办学优势，深化与全球顶尖院校、科研机构及产业界的协作，推动建立常态化交流、联合科研与人才培养机制。接下来，学校将以本次大会为起点，进一步凝聚学界共识，加速张量方法成果转化，让前沿科技更好地服务经济社会高质量发展。