爲了慶祝澳門科技大學成立22周年，計算機科學與工程學院于2022年4月7日在N座N211演講廳舉辦了一場學術講座。為遵守防疫指引及要求，論壇採用線上線下的方形式同步進行。本次講座特別邀請了中山大學智能工程學院王偉副教授、燕山大學海洋科學與工程研究院院長畢衛紅教授、海南數字孿生與智網互聯創新實驗室主任羅訓教授以及北京郵電大學人工智能學院馬占宇教授。計算機科學與工程學院70餘名師生出席了此次校慶活動。
王偉副教授做了題爲“融合人工智能和物聯網的心理生理健康狀况監測”的演講。隨著人工智能和物聯網技術的快速發展，我們可以獲取和處理大量的數據，而這些數據又可以幫助我們提高健康監測能力。這種健康監測不僅包括身體健康，還包括心理健康。心理生理健康監測關係到每個人，尤其是在生活節奏很快的21世紀，人們面臨著巨大的壓力。在他的演講中，他分享了在基于AI物聯網技術的心理生理健康監測方面的一些研究進展，其目標是基于非干擾性模式提供準確的健康監測和識別服務。
畢衛紅教授做了題為“海洋立體移動監測發展的機遇與挑戰”的演講。在她的演講中，她主要介紹了她的團隊在完成科技部重點研發專項“海水總有機碳光學原位傳感器及在綫監測儀研發”（2017YFC1403800）和“秦皇島海域生態灾害多發原因及監測預警系統研究”（2019YFC1407900）過程中所取得的最新研究成果，重點有：高精度、低功耗的TOC光學原位傳感器、基于光學成像的水母數量與類別的監測技術、基于三維熒光的有毒赤潮藻的濃度監測技術、基于高光譜儀的海洋綠潮監測技術、海上無人機起降與充電技術和立體移動監測系統。
羅訓教授做了題為“南海數字孿生-探索與進展”的演講。地球表面的70%是海洋。和海洋的浩瀚比起來，人類對它們的瞭解還非常有待深入。傳統的深海研究依靠潜水員或及機器人進行，在研究空間廣度和時間粒度上都有較大的局限。在海南，他們綜合海洋研究和信息技術，采用數字孿生的方法，對南海魚類、珊瑚礁、紅樹林等進行數字化建模和參數化仿真，取得了較好的效果。研究成果已經在中國（海南）南海博物館投入實際應用，幷與拉美地區科學家進行協作進行了國際推廣。
馬占宇教授做了題為“基于概率模型表達的深度神經網絡優化”的演講。作爲深度學習的重要組成，深度神經網絡存在著結構過于複雜、注意力等功能機制不明確以及觀測數據不完備等問題，其優化方法的研究面臨著挑戰。他的團隊聚焦基于概率模型表達的深度神經網絡優化方法研究。針對基于傳統分布的Dropout正則化引入系統偏差、傳統注意力機制的可解釋性較弱以及觀測數據的不完備導致的泛化能力不足等問題，提出了基于非高斯先驗的深度神經網絡正則化框架、基于非高斯先驗的深度神經網絡注意力機制和基于混合模型的輸出特徵不確定性估計方法等，有效的降低了網絡複雜度、較好的解釋了模型的注意力機制，幷提升了預測結果的可信程度。
王偉副教授在演講
畢衛紅教授在演講
羅訓教授在演講
馬占宇教授在演講