报告1：北太天元工具箱研发及应用

时间：9月24日14:00

主讲人：王永刚实验师

摘要：受国外出口管制影响，国内科学计算软件遭遇“卡脖子”。我校作为首家地方院校参与北太天元国产科学计算软件建设，自主研制图像处理、计算机视觉、医学图像、小波四大工具箱，适配多类操作系统与芯片架构。产品已服务三百余所高校与数十家企业持续推进医学影像临床应用落地，推动国产基础软件实现从 “可用” 到 “好用” 跨越。

报告2：基于形式概念分析的异常检测方法研究

时间：9月24日14:30

主讲人：胡谦

摘要：异常检测（AnomalyDetection），又称离群点检测（Outlier Detection），是数据挖掘、机器学习与数据分析领域的核心技术之一，核心目标是从海量正常数据中识别出不符合预期模式、偏离整体规律、具有显著差异性的数据点、事件或行为。随着无标签不确定性异构数据的增多，现有异常检测技术面临着巨大挑战。德国数学家Wille提出的形式概念分析（又称为概念格理论）是粒计算理论中的一个重要的数学模型。概念格理论扩充了格论，特别是在知识表示和知识发现方面。因此概念格理论是一种表达和处理概念与概念层次的数学理论，也是进行数据分析的有效数学工具。本报告探讨了基于形式概念分析的异常检测方法，该方法不仅解决现有技术不能有效处理分类型与混合型数据的不足，而且扩展了形式概念分析在无监督知识发现等领域的应用范围。

报告3：人工智能+能源催化基于多学科交叉融合的研究探索

时间：9月24日15:00

主讲人：王长洪

摘要：本报告以“人工智能+能源催化”为主题，围绕国家“双碳”战略和氨氢新能源发展需求，系统展示能源催化、量化计算、机器学习与多模态大模型深度交叉融合的研究探索。报告以NO电催化合成氨、电化学反应电压调控机制和数据驱动催化机制研究为代表，阐述如何将催化化学问题转化为可计算、可学习、可预测的跨学科科学问题。在能源催化方面，聚焦清洁能源驱动的氨合成反应；在量化计算方面，利用第一性原理和GC-DFT方法从原子尺度解析反应路径、吸附活化行为及电压调控机制；在人工智能方面，通过特征工程、机器学习模型和多模态大模型处理结构化与非结构化科研数据，实现催化材料筛选、性能预测和文献知识挖掘。报告展示了“实验表征—理论计算—机器学习—人工智能”的协同研究范式，为复杂能源催化体系的机制理解、性能优化和材料理性设计提供了新思路。

王永刚，男，主要研究数字图像处理、脑电信号分析与深度学习。长期从事实验室建设与实验教学工作，主讲实验课程，具备丰富的实验教学管理经验。科研方面，主持多项省级科研及教改项目，参与国家级、省级及横向课题十余项。发表SCI论文5篇，参编教材2部，获得专利、软件著作权共计二十余项。他曾在京津冀计算数学学术交流会作专题报告，核心参与国产科学计算软件“北太天元”工具箱研发，相关成果已应用于高校实验教学。从事教育信息化研发工作，指导学生斩获学科竞赛一等奖。

胡谦，副教授、硕士研究生导师，研究方向为：粒计算、数据挖掘、异常检测。2022年博士毕业于西南交通大学，2023年入职河北师范大学计算机与网络空间安全学院。中国人工智能学会粒计算与知识发现专业委员会委员、中国计算机学会青年学者论坛保定分论坛学术委员。主持国家青年基金项目一项、河北省教育厅青年基金项目一项。现发表学术论文20余篇，其中SCI收录15篇（第一作者10篇，通讯作者2篇），以第一作者在中科院一区TOP期刊《Information Fusion》《PatternRecognition》《FuzzySetsandSystems》《Information Sciences》《Knowledge-BasedSystems》发表论文5篇。

王长洪，河北师范大学副教授，南开大学博士，主要从事“能源催化+量化计算+人工智能”等多学科交叉融合研究。曾任天津理工大学讲师、天津大学助理研究员，2022年以“精英二层次”人才入职河北师范大学，现负责“人工智能+能源催化”实验室建设。其研究围绕国家“双碳”战略，聚焦清洁能源驱动的氨氢新能源技术，利用第一性原理计算、机器学习和多模态大模型等方法，开展能源催化反应机制解析与材料理性设计。课题组近年来发表SCI论文60余篇，其中以第一作者或通讯作者发表中科院一区论文30余篇，总被引10000余次；主持国家自然科学基金、河北省自然科学基金等项目，并担任《RareMetals》等期刊青年编委。