2025年11月6日晚，由教师发展中心精心组织的“机器学习科研经验交流座谈会”在明德坊顺利举行。本次座谈会聚焦“机器学习研究：从研究现状、算法到应用方向”这一前沿主题，吸引了来自多个单位的教师踊跃参与，现场学术交流氛围浓厚，为推动机器学习领域的科研创新与跨学科合作搭建了重要平台。

开场致辞：强调核心地位，鼓励多元交流

活动伊始，教师发展中心主任隋延力发表了热情洋溢且富有前瞻性的开场致辞。她指出，在当今科技飞速发展的时代，机器学习已成为推动各领域变革的核心驱动力之一，其影响力渗透到科学研究、产业应用和社会生活的方方面面。跨学科合作与前沿技术探索不仅是科研创新的必由之路，更是培养适应时代需求的高素质人才的关键所在。隋主任鼓励与会教师积极打破学科壁垒，分享各自的研究成果与经验，在思想的碰撞中激发创新灵感，共同拓展机器学习研究的深度与广度，为学校的学科建设和科研发展贡献力量。

前沿动态剖析：交叉学科新视野

实验室管理中心徐义爽老师以“机器学习的前沿动态与研究方向”为题，进行了深入而系统的分享。徐老师凭借其在机器学习领域的深厚造诣和前沿洞察，详细剖析了当前该领域的热点问题和发展趋势，特别是在交叉学科中的应用前景。她通过具体案例，展示机器学习与物理学、生物学、医学等多学科的深度融合，如何为解决复杂科学问题提供新的思路和方法。其中，徐老师分享的将物理定律嵌入神经网络模型以实现金属导热系数测量的实践经验，引起与会教师的广泛关注和热烈讨论，为跨学科研究提供了宝贵的借鉴。

算法架构优化：实践应用双驱动

信息工程学院王芳老师围绕“神经网络算法的架构与优化”展开了精彩分享。王老师从神经网络的基本模型演进入手，深入剖析了其核心思想和优化策略。她结合自身在图像识别和自然语言处理领域的丰富实践经验，详细介绍了如何根据不同的任务需求进行模型选择、结构设计和算法优化。通过实际案例分析，王老师展示优化后的神经网络算法在提高模型性能、降低计算成本方面的显著效果，引发了与会教师对算法改进和多场景适配的深入思考和讨论。

跨学科融合探索：材料物理化学新突破

基础部王刚老师以“机器学习势函数与分子动力学模拟的融合探索”为题，为与会教师带来了一场跨学科的研究盛宴。王老师深入探讨高精度势函数的构建方法和训练数据的生成策略，以及如何将这些技术与分子动力学模拟相结合，在材料科学和物理化学领域实现更大尺度、更高精度的分子模拟。他通过具体的应用案例，展示了这种跨学科方法在研究材料性质、化学反应机理等方面的巨大潜力和挑战，为在座的研究者提供了全新的研究思路和方法。

自由交流：思维碰撞，共解难题

在自由交流环节，现场气氛达到了高潮。与会教师围绕报告内容，结合自身的研究方向和实际工作中遇到的问题，踊跃提问，积极交流。讨论的话题涵盖了模型可解释性、小样本学习、多模态数据处理等多个热门领域。教师们各抒己见，分享自己的见解和经验，在思维的碰撞中寻找解决问题的新途径。现场既有理论层面的深入探讨，也有实际科研难题解决方案的交流，充分体现了学术交流的开放性和互动性。

活动总结：收获颇丰，展望未来

本次座谈会内容丰富、针对性强，为教师们提供了一个深入了解机器学习前沿动态、分享科研经验、探讨跨学科合作的宝贵机会。通过与会教师的积极参与和深入交流，大家不仅加深了对机器学习领域最新研究成果的理解，还获取了宝贵的跨学科合作灵感，为今后的科研与教学创新提供了新的思路和方法。

未来学院将继续组织系列学术活动，搭建更多高质量的学术交流平台，推动科研创新与团队协作，为学校高水平学科建设注入新的动力。相信在全体教师的共同努力下，学校的机器学习研究将取得更加丰硕的成果，为推动科技进步和社会发展做出更大的贡献。