为了庆祝澳门科技大学成立22周年，计算机科学与工程学院于2022年4月7日在N座N211演讲厅举办了一场学术讲座。为遵守防疫指引及要求，论坛采用线上线下的方形式同步进行。本次讲座特别邀请了中山大学智能工程学院王伟副教授、燕山大学海洋科学与工程研究院院长毕卫红教授、海南数字孪生与智网互联创新实验室主任罗训教授以及北京邮电大学人工智能学院马占宇教授。计算机科学与工程学院70余名师生出席了此次校庆活动。
王伟副教授做了题为“融合人工智能和物联网的心理生理健康状况监测”的演讲。随着人工智能和物联网技术的快速发展，我们可以获取和处理大量的数据，而这些数据又可以帮助我们提高健康监测能力。这种健康监测不仅包括身体健康，还包括心理健康。心理生理健康监测关系到每个人，尤其是在生活节奏很快的21世纪，人们面临着巨大的压力。在他的演讲中，他分享了在基于AI物联网技术的心理生理健康监测方面的一些研究进展，其目标是基于非干扰性模式提供准确的健康监测和识别服务。
毕卫红教授做了题为“海洋立体移动监测发展的机遇与挑战”的演讲。在她的演讲中，她主要介绍了她的团队在完成科技部重点研发专项“海水总有机碳光学原位传感器及在线监测仪研发”（2017YFC1403800）和“秦皇岛海域生态灾害多发原因及监测预警系统研究”（2019YFC1407900）过程中所取得的最新研究成果，重点有：高精度、低功耗的TOC光学原位传感器、基于光学成像的水母数量与类别的监测技术、基于三维荧光的有毒赤潮藻的浓度监测技术、基于高光谱仪的海洋绿潮监测技术、海上无人机起降与充电技术和立体移动监测系统。
罗训教授做了题为“南海数字孪生-探索与进展”的演讲。地球表面的70%是海洋。和海洋的浩瀚比起来，人类对它们的了解还非常有待深入。传统的深海研究依靠潜水员或及机器人进行，在研究空间广度和时间粒度上都有较大的局限。在海南，他们综合海洋研究和信息技术，采用数字孪生的方法，对南海鱼类、珊瑚礁、红树林等进行数字化建模和参数化仿真，取得了较好的效果。研究成果已经在中国（海南）南海博物馆投入实际应用，幷与拉美地区科学家进行协作进行了国际推广。
马占宇教授做了题为“基于概率模型表达的深度神经网络优化”的演讲。作为深度学习的重要组成，深度神经网络存在着结构过于复杂、注意力等功能机制不明确以及观测数据不完备等问题，其优化方法的研究面临着挑战。他的团队聚焦基于概率模型表达的深度神经网络优化方法研究。针对基于传统分布的Dropout正则化引入系统偏差、传统注意力机制的可解释性较弱以及观测数据的不完备导致的泛化能力不足等问题，提出了基于非高斯先验的深度神经网络正则化框架、基于非高斯先验的深度神经网络注意力机制和基于混合模型的输出特征不确定性估计方法等，有效的降低了网络复杂度、较好的解释了模型的注意力机制，幷提升了预测结果的可信程度。
王伟副教授在演讲
毕卫红教授在演讲
罗训教授在演讲
马占宇教授在演讲