2023年11月24日，由中国自动化学会主办，中国自动化学会网络计算专委会、山东科技大学承办的“CAA网络计算专委会走进山东科技大学”在计算机学院蓝光报告厅成功举办。作为“网络计算专委会走进高校系列活动”的第一站，专委会主任同济大学丁志军教授，副主任东南大学宋爱波教授、中科院计算所蒋树强研究员、中科院自动化所王硕研究员、北京化工大学韩永明教授，秘书长东华大学王鹏伟副教授等来到计算机学院，并为学院师生带来了四场精彩的学术报告。

首先，山东科技大学计算机学院倪丽娜教授介绍了出席此次活动的嘉宾并对参会的专家学者及师生表示热烈的欢迎。随后，计算机学院李豪杰副院长致辞，详细介绍了网络计算专委会与我院的历史渊源及紧密联系，并代表学院对自动化学会网络计算专委会专家学者们的到来表示诚挚的感谢。

接下来，同济大学丁志军教授作了题为“大规模跨地域算力网络调度关键技术”的报告。丁教授在报告中指出，算力已经成为数字经济时代最核心的生产力之一。报告介绍了“东数西算”工程概况，并就其背后的大规模跨地域算力网络统筹调度的关键问题和技术进行了深入分析和探讨。最后，丁教授还向大家介绍了研制的大规模算力网络模拟器CPNSim，并对未来研究方向进行了展望。

东南大学宋爱波教授作了题为“网络表格计算”的报告。宋爱波教授表示，近年来网络上的表格数据越来越多，网络表格与数据库表格虽然表现相同，但具有本质区别，前者无固定模式，更接近于半结构化数据。报告介绍了网络表格计算的一些主要研究工作，并重点讨论了网络表格的主列理解。

中科院计算所的蒋树强研究员作了题为“视觉-语言关联学习及智能服务”的报告。蒋研究员在报告中介绍了视觉-语言关联学习的研究背景、关键技术、下游任务及最新研究动态。他提到视觉-语言关联学习是人工智能领域重要的研究方向，在多媒体检索、智能交互、具身智能、人机协同等领域有重要应用价值。视觉语言关联学习通过对齐多模态信息，充分利用视觉模态和语言模态之间的互补性，以学习到更好的特征表示，可支持多模态信息理解和各种下游任务，从而赋予AI系统从多模态数据中获取有效信息的能力。

北京化工大学的韩永明教授带来了题为“数据和机理融合驱动的石化过程智能建模与优化控制方法及应用”的报告。通过研究数据和机理融合驱动的石化行业生产过程中建模、优化及自动化智能控制的关键科学问题，韩教授提出了领域知识-生产数据协同驱动的三层次、时空协同的过程模型动态、实时构建方法。同时，针对石化工艺物料流、能量流、信息流、价值流关系复杂，难以最优调配的难题，构建了复杂石化系统多层次、多维度的智能优化方法。对于石化生产自动化控制中非线性模型抗干扰能力和鲁棒性能不稳定的难题，构建了线性和非线性的状态空间机理模型，提出了线性和非线性控制器融合技术，建立了基于状态空间模型的变结构非线性模型预测控制方法并应用于生产实际，取得了良好的经济和社会效益。

活动最后，倪丽娜教授作了活动总结，对中国自动化学会网络计算专委会专家们的到来再次表示了诚挚的欢迎，并对他们带来的精彩报告表示由衷的感谢！

本次活动促进了我校在网络计算和智能服务领域的科学研究，为与会的各位专家、学者以及学生提供了互相交流、互相学习的机会，对青岛高校和科研院所的网络计算领域的科研发展起到了促进和带动作用。（通讯员：亓亮 冯芝超 张伟  摄影：李睿阳）