12月17日 ，2023数据科学国际研讨会（MIIS 2023）在深圳举办。为期两天的学术研讨会旨在集结全球数据科学领域的杰出科学家、研究人员和工程师，共同探讨信息科学和大数据领域的新思想、新理论、新技术以及新应用，推动数据科学理论和产业应用的高质量发展。

本次研讨会由深圳市大数据研究院主办，并得到香港中文大学（深圳）、深圳国际工业与应用数学中心、清华大学深圳国际研究生院、西安交通大学、西安电子科技大学、雷达信号处理全国重点实验室、深圳北理莫斯科大学、国家健康医疗大数据研究院（深圳）、深圳市大数据研究院无锡创新中心、广东省大数据计算基础理论与方法重点实验室的协办支持。

19位来自学界的顶尖数学及数据科学领域专家，包括陈志明、Yurii Nesterov、许进超、孙德锋、马毅、Takashi Tsuchiya等，受邀分享人工智能、机器学习、大语言模型、网络优化、科学计算等领域的最新科研成果，吸引了超过200名科学家、研究人员、工程师和学生的参与。

在开幕式上，香港中文大学（深圳）副校长、深圳市大数据研究院院长、中国工程院外籍院士罗智泉教授在致辞中表示，信息科学和相关技术的显著进步对各个领域产生了极为重要的影响。MIIS已举办十二年，一直致力于促进全球顶尖专家学者分享最新科研成果，推动共享前沿研究理念，以解决在信息和数据科学、大数据分析和人工智能方面的挑战。

清华大学深圳国际研究生院数据与信息研究院院长、加拿大工程院院士张晓平教授在致辞中表示，在过去的十余年里，MIIS会议已然成为数据科学领域的一盏灯塔，为国内外科学家、研究人员、工程师提供了一个重要的多元思想融合与碰撞的舞台。

深圳北理莫斯科大学党委书记朱迪俭强调，数据科学正成为全球科技创新和社会发展的关键推动力，MIIS会议将推动学科交流与合作，为数据科学领域的发展注入新的活力。

MIIS会议大会主席、深圳国际工业与应用数学中心执行主任王筱平教授表示，MIIS会议促使与会者深入思考人工智能时代面临的前沿数据科学问题，并对会议对人工智能、数据科学等技术的推进作用给予了热切展望。

论坛正式开场，世界顶尖科学家协会奖“智能科学或数学奖”获得者Yurii Nesterov教授分享了题为《优化—人工智能的基础理论》的报告，详细介绍了人工智能技术的实现及其在计算数学领域的应用。

香港数学学会会长、香港理工大学孙德锋教授以《非光滑分析与稀疏优化》为题，阐述了非光滑分析对于大规模稀疏优化的重要性，并介绍了如何利用非光滑分析设计高效的算法，解决机器学习中的大规模计算模型。

香港大学计算机系主任马毅教授以《人工智能的过去现在和未来：从黑盒子到透明盒子，从开环到闭环》为题，为过去十年人工智能实践梳理了一个更系统、更有基本的视角。他表示，优化将为基于深度网络的人工智能实现与应用提供了一个统一的透明解释，包括卷积神经网络（CNNs）、残差网络（ResNets）和变换器（Transformers）。

国际计算数学领域权威学者、沙特阿卜杜拉国王科技大学许进超教授以《突破机器学习中的维度灾难》为题，通过深刻的理论分析结果澄清和解释了机器学习中高维问题的常见误解。

根据会议安排，接下来的两天将还有来自学界与业界的15位世界顶尖数据科学及数学领域专家进行主题报告，为MIIS 2023会议增添更多亮点。

南方+记者 刘越亚

主办方供图