Kaiyun官方网站 Kaiyun官方登录2025年第17届机器学习与计算国际会议(ICMLC 2025)在广州举行，汇聚了全球高校、科研机构及产业界的专家学者。

　　2.会议采用线上线下融合模式，为期四天，设有4场特邀、17个专题论坛及线.

　　2025年2月14日至17日, 由深圳大学和大数据系统计算技术国家工程实验室共同主办, 丹佛大都会州立学院、西南交通大学、哈尔滨工程大学、思克莱德大学、澳门大学和雷丁大学等国内外高校支持的第17届机器学习与计算国际会议（The 17th International Conference on Machine Learning and Computing，ICMLC 2025）在广州隆重举行。本次会议采用线上线下融合模式，汇聚全球高校、科研机构及产业界的专家学者、科研人员及行业代表近一百六十人，围绕机器学习与计算领域的前沿技术突破、创新应用场景等核心议题展开深度研讨。

　　环节，四位领域内知名专家学者作精彩主旨。上海交通大学徐雷教授（IEEE /IAPR Fellow）以《从混合专家到混合领域：双向智能与搜索推理的新范式》为题，综述AI中MoX技术的发展：从霍夫变换、混合线性/高斯模型，到MoE、生成/扩散模型混合，以及AlphaGo式双向智能推理，并探讨其与ChatGPT-4、Deepseek-R1的关联。

　　南方科技大学刘德荣教授(IEEE/INNS/IAPR Fellow)以《基于人工智能的自学习控制方法》为题，探讨了基于人工智能的自学习控制方法的基本原理、关键方法（如自适应动态规划和并行控制）及其在机器人、自动驾驶和工业自动化等领域的应用，并分析了学习效率、实时适应性和部署可行性之间的权衡及元控制的概念。

　　北京科技大学邱波教授围绕《人工智能在天文学中的应用实例》，介绍了天文学中人工智能的应用实例，涵盖不同望远镜（如LAMOST、SDSS）的任务、数据格式和实际需求，展示了AI在处理天文大数据中的重要作用。

　　中国上海交通大学黄晓霖教授以《学习动态：理解泛化与记忆机制的关键》为题，探讨了学习动态在深度模型中的重要性，指出其对泛化性能和记忆机制的影响，并强调了其在机器遗忘领域的关键作用。

　　本届会议学术活动精彩纷呈，大会为期四天，除四场高规格主旨外，还设置4场特邀、17个专题论坛及线上平行会议。会议主题涵盖自适应系统、神经网络与支持向量机、商业智能、混合动力和非线性系统、生物统计学等研究领域等前沿方向，通过论文宣讲、技术展示等多元形式，构建了立体化的学术交流矩阵。与会者们就各自的研究课题深入交流探讨并展开深度对话，现场研讨气氛热烈，产学研协同创新成效显著。

　　作为机器学习与计算领域拥有较高影响力的国际学术会议之一，ICMLC历经十六载发展，已形成良好的口碑效应与学术引领力。本届会议依旧延续了往届高水平的学术传统，为与会专家学者提供了一个碰撞思想、推动创新、相互学习的交流平台，更为推动机器学习与计算技术的深度融合与广泛应用以及相关领域的研究与发展注入了新的活力。（图片由深圳大学授权提供）