信息学院举办主题为“From Big Data to Big Science:The Power of LLMs”的学术讲座

（通讯员：李承窈 唐韩宇 侯欣岑）7月2日上午，应湖南师范大学信息科学与工程学院邀请，Brunel University的王子栋教授为大家做了主题为“From Big Data to Big Science:The Power of LLMs”的学术报告，本次报告由信息科学与工程学院肖林教授主持，2024级和2025级研究生及相关老师参加。

报告开始，王子栋教授首先围绕大数据分析中高质量标注难以获取的问题，系统介绍了深度学习在实际应用中常见的类别不平衡与小样本学习挑战。他从基本概念、关键技术、典型应用和现实难点等方面展开讲解，指出在复杂工业场景中，少数类别样本不足、异常样本稀缺以及数据分布差异等问题，会直接影响模型的训练效果和泛化能力。接着，王子栋教授重点介绍了其团队针对上述问题提出的三类前沿算法：一是面向少数类数据增强的对比式对抗网络，通过生成更具判别性的少数类样本缓解类别不平衡；二是基于子域对齐的数据增强方法，用于缩小不同数据分布之间的差异，提升模型对复杂样本的适应能力；三是面向弱样本学习的原型辅助对比式对抗网络，通过引入类别原型信息增强小样本条件下的特征表达。随后，王子栋教授结合管道故障诊断应用，展示了相关算法在实际任务中的有效性，并对主要研究贡献和未来发展方向进行了总结。

报告结束之后，王子栋教授与现场师生展开了深入交流。不少老师和同学围绕类别不平衡、小样本学习以及工业智能诊断中的实际应用问题积极提问，王子栋教授耐心细致地逐一解答，现场学术氛围浓厚。参与讲座的同学们表示，通过此次报告，对深度学习在复杂数据环境下的建模方法和应用价值有了更加深入的认识。

主讲人简介：

王子栋，现任英国伦敦Brunel University讲席教授，欧洲科学院院士，欧洲科学与艺术院院士，IEEE Fellow，International Journal of Systems Science主编，Neurocomputing主编。多年来从事控制理论、机器学习、生物信息学等方面研究，在SCI刊物上发表国际论文七百余篇。现任或曾任十二种国际刊物的主编、副编辑或编委。曾任旅英华人自动化及计算机协会主席、东华大学国家级领军人才、清华大学国家级专家。

编辑：李承窈 唐韩宇  侯欣岑

一审：于小海

二审：娄小平

三审：肖林