2025年12月11日14:30，武汉纺织大学“机器学习与大数据处理”前沿学术论坛在YG04-101会议室顺利举行。本次论坛以学术交流为核心，聚焦机器学习与大数据处理领域前沿动态，特邀华中农业大学陈洪教授、湖北大学彭江涛教授、华中师范大学魏艳涛教授三位业内专家担任主讲嘉宾，吸引了学院相关研究团队及全校相关专业师生踊跃参与。论坛伊始，足球下注
副院长郑仟教授致辞，对三位专家的到来表示热烈欢迎，并阐述了本次论坛对推动学科交叉融合、助力师生科研能力提升的重要意义。随后由足球下注
江健教授全程主持。
论坛报告环节内容扎实、亮点纷呈。首先，华中农业大学陈洪教授以《Bilevel Additive Models》为题作报告。针对传统可加模型过度依赖先验知识、损失函数设计缺乏自适应性、噪声特征干扰流形学习效果的核心痛点，陈洪教授创新性提出双层可加模型构建方案。该模型通过双层优化框架实现数据驱动的知识挖掘，相关理论分析与多组实验数据均验证其在函数逼近与变量选择性能上显著优于传统模型，为机器学习领域自适应建模提供了新范式。
紧接着，湖北大学彭江涛教授带来《高光谱图像跨场景分类》的专题分享。针对遥感图像处理中“标记样本有限甚至无标记时，跨场景高光谱图像分类困难”等关键问题，彭江涛教授指出，利用遥感数据相似性特性，借助领域自适应技术可有效解决该困境。报告中，他详细介绍了基于生成对抗网络和对比学习的无监督领域自适应网络等相关先进方法和理论，实现了跨场景分类性能的显著提升，为农业监测、环境评估等遥感应用提供了技术支撑。
随后，华中师范大学魏艳涛教授以《面向课堂的学习投入智能评测研究》为题作报告。针对课堂学习投入自身的“复杂、内隐、动态”等特点导致真实复杂课堂情境精准评测难的问题，魏艳涛教授提出了融合教育学、认知心理学、计算机视觉、自然语言处理等多维实时智能评测体系。通过课堂行为识别、情感分析等技术，实现对学生学习投入的多维度量化。该体系为教学干预、学情监测提供了数据支撑，对提升课堂教学质量具有重要实践意义。
本次论坛内容兼具前沿性与实用性，既有聚焦领域核心技术难题的专题报告，也有贴近实际应用的方案解析。交流互动环节中，与会师生围绕报告中的模型优化方向、技术落地路径、跨学科融合思路等内容积极提问、深入探讨，现场学术氛围十分浓厚，思想碰撞频繁。
此次论坛的成功举办，不仅搭建了武汉纺织大学师生与省内外高校知名专家学者学术交流的优质平台，也进一步推动了数学、统计学、计算机等相关学科的交叉融合。论坛聚焦“机器学习与大数据处理”前沿方向，有效促进了相关领域的学术思想碰撞与科研经验分享，为推动该领域学术研究创新、深化校际科研合作、激发师生创新思维发挥了重要作用，为后续相关领域的研究与应用注入了新的活力。
