近日，2024首屆數學與人工智能問題中的張量方法國際學校會議在深圳北理莫斯科大學圓滿舉行。該會議共分為三個子論壇，由俄羅斯科學院計算數學研究所、莫斯科國立大學、深圳北理莫斯科大學、莫斯科 RTT 算法實驗室主辦。會議吸引了來自俄羅斯、法國、加拿大等多國海外高校的院士專家，匯集了中國科學院、北京大學、北京師范大學等國內高校的專家學者，共建共享國際交流平臺。近260名參會人員齊聚一堂，深北莫計算數學與控制系俄方主任布達克主持會議。

肩負元首使命，拓寬國際道路。開幕式上，深圳北理莫斯科大學校長李和章向遠道而來的專家學者表示熱烈歡迎。他在致辭中強調作為中國與俄羅斯合作辦學的高等教育機構，深圳北理莫斯科大學自成立以來，一直致力于推動中俄兩國在教育、科研和創新方面的深度合作。學校肩負著培養國際化創新人才、促進兩國學術交流與技術合作的特殊使命。能夠舉辦這樣一場高水平的國際學術會議，不僅是對學校在中俄合作辦學中取得的成果的肯定，更能對學校繼續推動國際化教育合作與學術交流提供強大動力。

深圳北理莫斯科大學第一副校長伊萬琴科表示，非常開心能夠邀請到來自全球的頂尖學者和業界精英，共同分享大家的研究成果、經驗和心得。通過合作平臺，將進一步推動數學與人工智能研究的創新與應用，讓中俄兩國乃至全球的科研力量助力科技的蓬勃發展。

莫斯科 RTT 算法實驗室主任陳冰致寄語青年學者把握機遇，關注前沿、聚焦應用，并預祝大會順利舉辦。

匯國際學術大師，傳數學學科之道。會議期間，三個分論壇共組織74場精彩紛呈的學術報告。俄羅斯科學院計算數學研究所自然科學院院士特爾特什尼科夫作題為“張量與優化”的開場報告。介紹了與張量分解相關的優化問題，以及基于張量列分解的一種通用全局優化算法。俄羅斯科學院通訊院士、俄羅斯國際數學中心主任卡巴尼欣介紹了“正則化：從代數方程到神經網絡”。他講到正則化是構造數學物理和神經網絡逆病態問題解的近似的最有效方法之一。經典正則化方法有助于在正態和偽解的意義上構建神經網絡線性部分的最佳權重矩陣。牛津大學Julien Berestycki（朱利安-貝里切茨基）教授作題為“分枝選擇粒子系統和選擇規則”的報告。介紹了一類帶選擇規則的分枝粒子系統以及相關性。

這些報告聚焦于張量方法的前沿研究和應用，深度剖析了張量分解的最新算法、優化技術、噪聲數據處理、低秩張量在數據科學的應用等議題。

連接國際學術，開創未來之路。會議為人工智能與張量研究領域的專家學者提供了一個高水平的交流和合作平臺，參會嘉賓通過積極討論和交流，進一步推進了該研究領域的溝通與互鑒。會議的成功舉辦，不僅為參會人員在人工智能與張量研究領域的未來合作打下了堅實基礎，也為推動中俄兩國在教育、科研和創新方面的深度合作提供了強大動力。深圳北理莫斯科大學將匯聚國際學校的更大合力，充分發揮人工智能等新興技術的賦能作用，以新一輪科技革命為世界經濟注入強勁動力。堅持把大學的科技成果造福全人類理念，幫助更多國家加強科技能力建設，助力知識和技術全球流動！