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第二届智能计算与数据挖掘国际学术会议(ICDM 2025)在广州圆满落幕

2025-11-05
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2025 年 10 月 24-26 日,第二届数据挖掘与智能计算国际学术会议(ICDM 2025)在广州成功举办。本届大会由广州航海学院、汕头大学、广东省数智科技研究会联合主办,由广州航海学院人工智能学院、广州航海学院科研部承办,由广东省计算机学会物联网与网络专委会、广州奥松电子股份有限公司、广东省示范性现代产业学院-软件与智能物联产业学院协办,并由 AiScholar 艾思科蓝提供全流程技术服务保障。


大会创新采用线上线下融合模式,累计呈现4场专家前沿主题报告、11场青年学者报告及12组海报展示,构建起涵盖主题报告、海报展示、口头报告与即时互动的学术生态圈。会议期间高频次的知识碰撞与深度对话,吸引了来自范德堡大学、中国海洋大学、广东工业大学、澳门理工大学、广东财经大学、广东技术师范大学、珠海科技学院、广州市腾龙信息科技有限公司、广州积步智遥软件服务有限责任公司、广州奇大教育科技有限公司、北方自动控制技术研究所等50余所高校和科研院所的专家学者参与多维学术交流。


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会议合影


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会议现场


大会开幕式

10 月 25 日上午,第二届数据挖掘与智能计算国际学术会议(ICDM 2025)举行开幕式。由广州航海学院副校长 张劲文 教授及广东省计算机学会理事长、广东省数智科技研究会名誉理事长 韩国强 教授为大会作开幕致辞,对与会嘉宾表示热烈欢迎,强调“数据挖掘与智能计算是数字经济时代的核心驱动力,本届会议将为产学研融合搭建关键桥梁”,并寄语大会推动领域创新突破。

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广州航海学院副校长张劲文教授致辞

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广东省数智科技研究会名誉理事长韩国强教授致辞致辞

主题报告环节

主题报告环节分别由广州航海学院人工智能学院院长向丹教授及广州航海学院洪英汉教授主持。本次大会有幸邀请了清华大学国家杰出青年科学基金获得者 王凌 教授;汕头大学党委副书记、校长,教育部智能制造技术重点实验室主任 郝志峰 教授;聊城大学人事处处长,山东省教学名师 桑红燕 教授;华南理工大学国家级青年人才计划入选者 黄翰 教授共四位专家分享创新研究成果与前瞻性思考,激发了与会学者的热烈讨论与思维碰撞,现场学术氛围浓厚。主题报告环节结束后,由广东省计算机学会副理事长兼秘书长、广东省数智科技研究会秘书长 黄轩 正高级工程师作会议总结。

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广州航海学院人工智能学院院长向丹教授主持

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清华大学王凌教授作主题报告
《Learning Mechanisms Driven Scheduling Optimization for Smart Manufacturing》

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汕头大学校长郝志峰教授作主题报告
《Reflections and Explorations on Machine-Automated Recommendation of Mathematical Models》

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广州航海学院洪英汉教授主持

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聊城大学桑红燕教授作主题报告
《Collaborative Scheduling of Smart Manufacturing and Transportation》

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华南理工大学黄翰教授做主题报告
《Knowledge Representation and Application of Micro-scale Searching: from Artificial Intelligence to Machine Intelligence》

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广东省计算机学会副理事长兼秘书长黄轩正高级工程师作会议总结

口头报告环节

此外,本次会议特别设置口头报告与海报展示环节,旨在为参会学者搭建深度学术交流与成果落地探讨的专属平台。口头报告环节分别由广州航海学院人工智能学院副院长曹辉教授、华南理工大学向毅副教授及广州航海学院洪英汉教授主持。来自广州航海学院、广东开放大学及珠海市人民医院等的高校及科研院所的学者积极参与,围绕计算智能、算法优化、数据挖掘、智能技术应用等会议核心方向,依次展示最新研究进展与实践成果,并针对技术瓶颈突破、跨领域融合路径等关键议题展开深入研讨,最终形成多项具有前瞻性的学术观点,进一步丰富了会议的学术交流生态。

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广州航海学院人工智能学院副院长曹辉教授主持

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华南理工大学向毅副教授主持

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口头报告

会议闭幕

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闭幕式

本次会议是一场汇聚前沿智能计算与数据挖掘创新、推动智能技术赋能全球产业变革的学术盛会,取得了丰硕的跨领域成果。会议的成功举办,不仅为智能算法优化、大规模数据预处理、多模态数据挖掘、隐私计算与数据安全等领域指明了新的研究方向,也为全球金融风控、医疗智能诊断、智慧交通调度与产业数字化升级提供了关键动力与技术支撑。

未来,我们将持续发挥跨学科交叉优势,深化与全球顶尖高校、科研机构及行业领军企业的战略合作,重点推进智能计算模型优化、高维数据流挖掘、深度学习可解释性、跨领域数据融合等方向的创新突破。通过凝聚国际学术界与产业界的智慧力量,共同探索智能计算与数据挖掘技术重塑未来数据驱动社会的新范式,助力全球科技创新与产业智能化转型。


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