11月22日至25日，我院成功举办“2019年机器学习与压缩感知理论及其应用研讨会”。参加本次会议的有来自清华大学、浙江大学、南开大学、复旦大学、天津大学、西安交通大学、华中科技大学、西北大学、中国科学院数学与系统科学研究院、北京应用物理与计算数学研究所、广东工业大学、广东财经大学、浙江师范大学、河南师范大学、杭州师范大学等56所高校和科研院所的149位专家学者。

受学院院长翁健教授的委托，学院党委卢健民书记代表学院致开幕辞，对各位专家学者的到来表示热烈的欢迎，并向与会嘉宾简要介绍了暨南大学的悠久历史、办学特色、办学成就和信息科学技术学院/网络空间安全学院近年来取得的成绩。他希望，通过此次论坛的成功举办，能增进暨南大学与各高校和科研院所在网络安全、压缩感知和人工智能等领域的合作与交流，促进我国信息科学事业的发展。

图2：出席研讨会的领导、嘉宾和专家学者合影

会上，多位知名学者分别作了学术专题报告。

国家著名学者浙江大学求是特聘教授李松作了题为“Projected Subgradient Methods under Sparsity Constraints”的报告，探讨了压缩感知及其他相关领域中出现的非凸、非线性和非光滑模型。

中科院数学与系统科学研究院研究员许志强作了题“The performance of quadratic models for phase retrieval”的报告，指出相位检索是近年来研究的热点。

许教授利用压缩感知和概率论的工具，研究并比较了二次模型和最小二乘模型的性能。

科技部国际科技合作计划评议专家华中科技大学李红教授作了题为“Local One Dimensional Embedding for Hyperspectral Image Classification”的报告，提出了一种新的多尺度空间信息融合(MSIF)框架，并在四个广泛使用的HSI数据集上作了相关实验，实验结果结果表明李教授提出的方法与其他状态光谱空间分类方法相比，具有更高的分类精度。

清华大学电子工程系长聘教授谷源涛教授作了题为“基于主角保持性质的压缩子空间学习”的报告，介绍了其在该领域的最新工作——证明了随机矩阵的子空间主角保持(canonical angle preserving,CAP)性质，并将以子空间聚类、活动子空间检测和子空间可视化等应用为例数值验证CAP性质，对压缩子空间学习有重要意义。

陕西省统计学学会副理事长西北大学数学学院教授张海教授作了题为“Differential Privacy for Sparse Learning Algorithms”的报告，提出了一种统一的稀疏正则化算法的差分隐私框架，这个框架可以应用于具有差分隐私的机器学习算法中。

国务院学科评议组成员广州大学彭济根教授、国家杰出青年基金获得者南开大学孙文昌教授等42位专家分别上台通过报告的形式讲述了对压缩感知、机器学习的最新科研成果以及在研究中遇到的难题，使得参会嘉宾了解了目前压缩感知和机器学习领域的学术前沿，了解了目前待解决的行业难题有哪些。

会后，专家们就遇到的难题展开了深刻的讨论，对压缩感知和机器学习的理论及应用，以及两者的结合迸发了很多的新颖想法，对下一步做什么、怎么做有了更明晰的方向。

此次会议得到了国家自然科学基金的资助。会议的成功举办为学术界和产业界的研究人员带来了更多新思想、新成果、新贡献，为我国信息科学事业的发展开拓新的局面做出了重大贡献。同时，此次会议也开拓了参会研究人员的科研思路，激发灵感，丰富、发展了当前研究的内容，优化、扩展了学术研究体系。