2019年4月18日上午，联邦科学与工业研究组织的资深科学家、悉尼大学附属研究员金慧东教授与苏黎世联邦理工学院博士后研究员王彧弋博士应邀来访我院，在院201报告厅为相关师生分别做了题为《Bayesian spatio-temporal models for frost risk analysis and projection》和《Relational Marginal Problems : Theory and Estimation》的学术报告。

图为金慧东教授

图为王彧弋博士

报告中，金慧东教授详细介绍了关于一种空间动力学预测模型，其包括空间变化和时间动态参数的混合。这些模型后来用于预测2048年霜冻频率如何变化，这为冬季作物形成气候适应策略提供了证据。王彧弋博士向同学们介绍了网络关系型数据挖掘的理论和关系，并展示了算法的理论证明。

专家简介：

金慧东在西安交通大学理学院完成本科和硕士教育，师从徐宗本教授。随后赴香港攻读博士，师从香港中文大学计算机科学与工程学系梁广锡讲座教授，获得博士学位。后到澳大利亚工作。现在是联邦科学与工业研究组织的资深科学家(Senior Research Scientist)，也是澳大利亚悉尼大学附属研究员（Adjunct Fellow）。现在领导着一个项目，致力提高澳洲季节性气候预测技术。研究兴趣包括数据挖掘，机器学习，统计建模，大数据,智能计算,及其在气候预估,气候适应,金融,环镜生态等上的应用。已经在这些领域发表了90多篇学术文章和50来篇技术报告，其中60多篇学术文章已被SCI索引,有20来篇发表在国际著名杂志和会议上。2篇国际会议文章获最佳论文奖。他的研究成果在2005年获得澳大利亚联邦科学与工业研究组织数学信息研究所创新奖。他是多个国际会议的组委会成员。他成功指导过20多位学生，包括博士后，澳大利亚国立大学的博士生和硕士生，悉尼大学的博士生。

王彧弋博士，苏黎世联邦理工学院博士后研究员，于2015年从比利时鲁汶大学获得博士学位，2011年从新加坡国立大学获得硕士学位，2009年本科毕业于华中科技大学。现在的研究兴趣包括理论计算机科学和机器学习，发表了30余篇学术论文，并且在FOCS，AAAI，IJCAI，UAI，FC和WINE等顶级学术会议做报告。理论计算机关注在线计算、分布式计算和并行计算。机器学习方面则更注重统计学习理论，尤其是关系型数据（非i.i.d.）上的学习理论。