2024年6月13日上午，应郑州大学电气与信息工程学院邀请，教育部长江学者讲座教授、IEEE Fellow、AAAS Fellow、IET Fellow、AAIA Fellow、BCS Fellow、香港浸会大学(HKBU)计算机科学系讲座教授(人工智能)、继续教育研究院(IRACE)院长张晓明教授到我院进行学术交流，并作《Imbalanced Data Learning: From Class Imbalance to Long-tailed Data Classification》学术报告。

报告中，张晓明教授深入探讨了数据不平衡对机器学习模型性能的影响，并重点介绍了贝叶斯不平衡影响指数(Bayes Imbalance Impact Index)在类不平衡学习中的应用。其次，张教授进一步探讨了长尾数据分类问题。与类不平衡问题类似，长尾数据分类在许多实际应用中也具有重要意义。张教授介绍了相关研究进展，并分享了他团队在这一领域的最新研究成果。此外，张教授还分享了他在这一领域的最新研究成果和实践经验。张教授通过具体的实例，详细讲解了这些技术在不同领域中的应用效果和挑战，并提出了未来研究的方向和可能的解决方案。

报告结束后，张晓明教授与与会师生进行了热烈的交流和学术讨论。这次学术交流不仅拓展了我院师生的科研视野和思路，还为他们提供了宝贵的学习机会。此外，张晓明教授还参观了河南省优化与智能控制技术工程研究中心，就研究方向发展、科研项目申请等方面给出了指导性意见。（供稿人：毕莹）

专家简介：

张晓明教授，香港浸会大学(HKBU)计算机科学系讲座教授(人工智能)、继续教育研究院(IRACE)院长、计算与理论研究所副所长、教育部长江学者讲座教授、IEEE Fellow、AAAS Fellow、IET Fellow、AAIA Fellow、BCS Fellow、IEEE CIS杰出讲师。曾获香港研究资助局高级研究员奖，得到为期60个月的资助，金额高达780万港元。自2019年以来连续五年被斯坦福大学评为人工智能和图像处理领域的全球前1%顶尖科学家。担任期刊《IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence》主编。

张晓明教授的研究主要集中在机器学习和视觉计算以及它们在数据科学、模式识别、多目标优化和信息安全方面的应用。在国际权威期刊和会议如TPAMI、TNNLS、TIFS、TIP、TMM、TKDE、TCYB、CVPR、IJCAI、AAAI上发表论文250多篇。创新工作在2017年瑞士日内瓦国际发明展上从40多个国家700多个队伍的1000个新发明和产品中脱颖而出，获得金奖和瑞士汽车俱乐部奖。先后获香港浸会大学2023-2024年度杰出学术工作总统奖、2023年APNNS杰出成就奖、WI-IAT'2020最佳理论论文奖、SEAL'2017、ISICA'2017、ICNC-FSKD'2014、IEEEIWDVT'2005最佳论文奖等荣誉。

张晓明教授是IEEE香港计算智能学会香港分会的创始主席和IEEE计算机学会智能信息技术社区主席。曾在多个顶级国际会议如IJCAI'2021、ICPR'2020、ICDM'2017和2018、WCCI'2016、WI-IAT'2012、ICDM'2006和WI-IAT'2006等兼任组织委员会主席、程序委员会主席、程序委员会区域主席和财务主席等职务。担任多个国际期刊的编委，包括《IEEE Transactions on Cybernetics》、《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》等。