本网讯（大数据与交叉科学研究院 供稿）6月7日至8日，学校举办第二届大数据驱动的智能评价与智慧决策理论及实践国际研讨会。会议以“数据技术驱动的统计建模与决策理论及实践”为主题，共同探讨了大数据时代下智能评价与智慧决策的前沿进展与应用实践。党委副书记、校长马秀颖出席开幕式并致辞，副校长杨楠主持开幕式。

开幕式上，马秀颖介绍了吉林财经大学的发展历史、学科建设情况以及大数据与智能决策领域的研究与发展，并表示智能评价与智慧决策作为大数据和人工智能的重要应用领域，已成为学术界广泛关注的领域。希望本次会议为行业同仁搭建一个开放、共享的交流平台，为相关领域的理论创新与实践探索注入新的活力。

特邀主旨报告共设置8场高质量报告，涵盖大数据情景下的评价理论、方法及应用等多个不同主题。北京大学数学科学学院艾明要教授分析了从“静态数据”到“数据流”，面向大数据的优化子抽样技术；新西兰奥塔哥大学Brendan McCane教授聚焦数据集规模对深度学习的影响，分析了数据增强技术在某些场景下看似无效的原因，并给出应对策略；吉林财经大学大数据与交叉科学研究院常务副院长木仁教授结合最优化理论对统计学中的回归分析、判别分析及聚类分析等理论展开了新视角下的探索，并介绍了混合整数规划模型在数据科学领域中的潜在推广应用价值；中国科学技术大学管理学院副院长吴杰教授以数据包络分析（DEA）方法为例，分析了大数据时代的崭新特征及其对评价科学带来的挑战和机遇；北京交通大学孙会君教授作了题为“数据驱动的共享出行合乘匹配问题研究”的报告，论证了如何通过模型与方法提升合乘匹配的效率，降低乘客成本的策略；中国科学院文献情报中心杨立英教授作了题为“大数据赋能学术期刊评价——《中科院期刊分区表》的实践”的报告；德国哥廷根大学于晓华教授分析了不同国家食品价格通胀的时空异质性及其驱动因素，并构建动态预测模型以刻画其演化趋势；英国曼彻斯特大学陈玉旺教授分享了关于构建社会群体决策与行为建模分析整体框架的研究。主题报告环节分别由中国科学院数学与系统科学研究院孙六全研究员、吉林财经大学统计学院院长李国荣教授、长春工业大学大数据科学研究院院长秦喜文教授、长春理工大学数学与统计学院院长成丽波教授、北京工业大学理学部统计与数据科学系程维虎教授、吉林大学商学与管理学院邓创教授、长春大学数学与统计学院副院长陈锋教授、东北师范大学图书馆馆长高巍教授主持。

主旨报告后，围绕“统计理论与实践”“农业大数据分析”“人工智能方法与实践”“评价与决策理论及其实践”“冰雪旅游大数据分析”“数字经济”设置了6个平行分论坛，各分论坛现场讨论热烈，推动了跨学科交叉融合，为培养大数据与智能决策领域的新生力量注入了强劲动力。

本届国际研讨会由大数据与交叉科学研究院、统计学院、统计咨询与大数据研究重点实验室、经济运行研究中心、统计与数据科学学科群共同举办，通过高水平的学术报告和深入的分论坛研讨，成功搭建了大数据与智能决策领域的学术交流平台，不仅展示了前沿理论成果和创新实践，更促进了跨学科思想碰撞与产学研深度融合。我校将持续推动大数据研究，为培养高素质交叉学科领域人才、服务国家战略需求贡献智慧与力量。

初审：木仁

复审：李元元

终审：李栋栋