为进一步促进我院与大湾区高校在教育与科研领域的交流合作，2024年3月6日，我院邀请深圳北理莫斯科大学计算数学与控制系的张晔教授和Budak Boris副系主任等到校交流，我院执行院长段金桥讲席教授携学院青年教师们共同参加本次会议。   段金桥教授代表理学院向张晔教授一行的到访表示热烈欢迎，并介绍理学院数学系的建设进展，希望未来双方在学术交流、科研合作和学生互访等方面进行深入合作，并就未来可能合作项目展开讨论。 随后，Budak Boris副系主任也介绍了深圳北理莫斯科大学计算数学与控制系的发展概况，以及院系的师资队伍、课程设置等情况。并且表示希望通过此次交流，可进一步加强两院系师生间的学术互动，推动学术创新和发展。 本次交流会不仅增进了双方的相互了解，并加强了双方教师的学术交流，期待未来两院系之间的合作能够蓬勃发展，为师生带来更多的交流机会和合作成果。

2月6日，大湾区大学（筹）举行2023年度部门述职与工作研讨会。学校筹建负责人田刚院士，行政负责人戴长亮、教学负责人李晓明等出席会议。行政部、财务部、人力资源部、科学研究部、综合技术部、发展办公室负责同志分别汇报了2023年重点任务开展及2024年工作考虑，与会人员就相关主题展开深入研讨。 2023年，学校围绕办学申报核心工作，推进落实“大学+”办学模式，加强校内外沟通协作，积极争取各方支持。努力拓展对外宣传渠道，讲好湾大故事，传递湾大声音。精心编制办学申报材料和学校十年发展规划，顺利通过省级专家组现场评议。 这一年，校区建设快速发展、日新月异。按照“一校两区”建设思路，全力打造共享融合、人文交互、智慧互联、低碳绿色的现代化文明校园。松山湖校区，实现全面封顶，教学生活区完成验收交付使用，统筹开展收楼查验，为今年3月全面入驻做好充分准备。滨海湾校区，设计方案不断优化，校园规划基本稳定，顺利办理一期用地不动产权证及立项审批，启动一期工程。 这一年，卓越学者与青年英才加速集聚、逐梦湾大。夏志宏、王煜、叶锦武、刘少敏、邓宁等一批国际知名学者鼎力加盟，理学院、信息科学技术学院、先进工程学院相继成立；全年新增国家级人才11人，2个海外引才类项目入选总数位居广东省高校前列；获批省级博士后创新实践基地，开启博士后招收培养序幕；打造近悦远来人才沃土，实施项目聘用政策、年金制度、人才补充医疗、往来港澳人才签注等举措，助力人才事业发展乘风破浪。 这一年，科学研究工作乘势而上、成绩斐然。成立东莞市大湾区高等研究院，新增广东省普通高校重点实验室及东莞市重点实验室等5个省市平台。国家级科研项目实现自主立项，获批国家自然科学基金7项，签订百万级横向经费合作项目。 这一年，研究生培养先导计划顺利开展、枝繁叶茂。与中山大学、哈尔滨工业大学（深圳）等6所知名高校开展研究生联合培养，在读博士、硕士生超百人。与香港中文大学、澳门大学等高校2024年的博士联合培养工作正加快推进，学校链接粤港澳大湾区科技创新要素的能力不断增强。 这一年，资产采购与资源建设有序推进、日渐丰沛。开通各类采购平台，高效搭建采资一体化平台，实现业务全流程线上办理。有序组织设备验收，完成资产划拨及入账盘点。高水平推进文献资源建设，购置中外文电子书127万余册、电子期刊55万余册、数据库34个，不断满足教学科研需求。 这一年，财务管理与校区开办提质增效、保障到位。聚焦办学申报和学校筹建，做好财务管理和内控建设，健全财务制度，细致核算经费；提升财务信息化服务水平，优化财务报销流程，完成账务系统对接传输；配合完成学校免税资格申请，拓展对外交流合作，不断探索新型研究型大学经费保障新路径。 田刚院士在总结中对大家一年来的工作进展与阶段成绩予以肯定，并对新一年的规划设计与重点工作提出部署。他指出，大湾区大学致力成为“国际水准、开放包容、湾区特色”的新型研究型大学，更是贯彻落实党的二十大精神，服务国家重大发展战略，支撑粤港澳大湾区建设国际科技创新中心和人才高地的需要。2023年是大湾区大学起笔落墨、解题破题、开创新局的关键之年，这一年在一流人才汇聚、科研成果产出、青年人才培养、校区建设保障等方面均取得重要突破。他还指出，新的一年更需大家砥节砺行、履践致远、再创新业。“马行千里，不洗尘沙”，希望大家以更加昂扬的斗志与进取的锐气迎接新的挑战，把学校各项事业不断推向前进。

为促进大湾区大学（筹）与深圳大学联合培养师生的交流，1月29日，大湾区大学（筹）信息科学技术学院邀请深圳大学计算机与软件学院的联培导师吴定明、廖好，以及6名联培学生来校，在松山湖校区举办了大湾区大学（筹）—深圳大学联合培养师生交流会议，会议由大湾区大学（筹）信息科学技术学院院长李晓明主持。 图1：与会师生合照 在会议的第一阶段，6名同学依次汇报了学习的收获与心得体会。同学们分享了半年以来的学习和生活经历，包括所学课程的理解与应用、对研究内容的探索与思考，以及课余时间参加的各类活动。通过本次汇报分享，同学们展现了他们在学术和个人发展上的成长和进步。 图2：6名同学依次汇报分享 在会议的第二阶段，老师和学生们基于前面分享的内容展开了交流与讨论，深入探讨了同学们的课程和研究内容。老师们也针对同学们的学习生活规划和汇报展示给予了宝贵的指导性建议。 在会议的最后，李晓明教授对会议内容进行了总结，对6名同学的学习方法和成果给予了肯定，并表达了对于同学们今年夏天来湾大学习的期待。 图3：与会师生交流讨论 会后，与会人员一同参观了松山湖校区，活动取得圆满成功。本次联合培养交流活动不仅促进了师生之间的沟通与了解，也为老师们之间的学术交流搭建了良好的桥梁，为未来的深度合作奠定了坚实的基础。 图4：师生于校区合照

11月16日，大湾区大学（筹）信息科学技术学院邀请密歇根大学梅俏竹教授来我校访问，并开展了计算机方向的学术讲座，由信息科学技术学院代理院长李晓明教授主持，学院教师和研究生积极参加。 图1：徐志伟（左）、梅俏竹（中）、李晓明（右） 梅俏竹教授的讲座主题为“Teach Large Language Models to Personalize”。在本次讲座中，梅教授首先从以人为中心的数据科学出发，介绍了人机协作的概念，并指出高效的人机协作的前提是理解并掌控大型语言模型的行为，从而根据用户需求训练个性化模型。 图2：梅俏竹教授介绍以人为中心的数据科学 随后，梅教授介绍了几种模型个性化的方案。其中，由用户指定所有需求和约束或使用基于用户反馈的强化学习等方法，都会对用户带来较大的负担。而梅教授的团队则从写作教育中获取了灵感，提出了一种新的模型个性化方法。 当学习写作时，我们首先需要查找、阅读并精准阐释参考文献，同时需要评估文献的权威性和相关性，随即通过引用和总结等方法重述文献的观点，整合多篇文献的素材并加入自己的观点，最后创造出新的文本。 同样地，大型语言模型也可以通过检索、排名、摘要、综合和生成，通过多阶段多任务设置来得到更符合用户需求的文本。 图3：梅俏竹教授介绍模型个性化方法 而当大型语言模型被冻结，人们只能通过API进行访问时，通常只能通过手动修改文本提示来调整模型。对于这种情况，梅教授介绍了一种新的方法来自动修改提示，利用多阶段框架生成初始提示，并通过总结和综合个性化文本来进行重述。 图4：梅俏竹教授介绍自动修改提示方法 在讲座的最后，梅教授介绍了利用大型语言模型来准确衡量个性化生成文本质量的评估方法，并分享了对大型语言模型和信息检索研究之间联系的看法。 图5：梅俏竹教授进行讲座 在本次讲座中，梅教授深入浅出的讲解帮助在座师生更好地学习了大型语言模型个性化的前沿知识，引发了参会人员的踊跃提问和积极互动，促进了信息科学技术学院计算机方向的学科发展。     专家介绍 梅俏竹 密歇根大学信息学院和工程学院教授，曾担任应用数据科学硕士项目的创始主任。他的研究团队开发了机器学习、数据挖掘、信息检索和自然语言处理领域的新方法，并将其应用于网络、社交媒体、医疗保健和教育等社会领域，从而改善人们的日常生活。梅教授曾多次在ICML、WWW、WSDM、KDD等主流计算机领域会议上获得最佳论文奖。梅教授是ACM杰出会员，曾任ACM SIGIR 2018会议的联合主席，目前在Journal of Machine Learning Research和ACM Transactions on the Web期刊编委会任职。

 “东南代数几何研讨会”旨在促进东南地区的代数几何学者和学生的交流学习，每学期由厦门大学、中山大学、浙江大学、南方科技大学、及大湾区大学（筹）轮流主办。 一、会议内容 本次会议邀请了北京大学北京国际数学研究中心的訚琪峥和西湖大学魏传豪讲授短课，介绍近年来perverse sheaf 和Hodge理论的进展。另外还邀请了刘永强、汪志威、张诗卓、张子宇、张泽宝做报告。 二、会议相关事宜 会议时间: 2023 年 11月 18 日-19 日；17日12点至18 日 22点报到。 会议地点: 东莞市松山湖中集行政公寓。 参会回执: 参会者请在11月13日前向会务组提交回执。 三、会议食宿安排  会议主办方提供食宿。交通费原则上由参会人自理。会议地点到达路线和方式参见附件。 四、会务组联系方式 会务事宜：胡晓文    邮箱：huxw06@gmail.com, huxiaowen@gbu.edu.cn 住宿接待：殷旭      邮箱：yinxu@gbu.edu.cn 五、报名方式 1、点击下面链接或扫描二维码报名： https://www.wjx.cn/vm/eqaVTjn.aspx# 2、扫描下面二维码报名 六、交通指引 交通指引 七、附件 会议手册

8月19日，大湾区大学（筹）信息科学技术学院邀请普渡大学殷明教授来校开展计算机方向的学术讲座，由信息科学技术学院老师杨斯崑主持，在校师生踊跃参加。 近年来，人工智能技术发展迅速，人类与人工智能联合决策的方式也得到了广泛关注。在这种场景中，基于人工智能的决策辅助工具能为人类提供建议，人类可选择是否听取其建议，并做出最终决策。因此，了解在人机交互过程中人类与人工智能如何协作，以及如何提升这种协作关系的有效性，是非常有必要的。 在本次讲座中，殷明教授首先介绍了在人们通常的认知中，人工智能模型性能如何影响人类对其信赖程度，并且通过精妙的实验介绍了在没有人工智能性能信息的情况下，人类又会如何决定是否信赖人工智能。   殷明教授通过其深入浅出的讲解，揭示了一件非常有趣的事实——人类对人工智能的信赖程度不仅取决于模型的准确率等性能指标，还取决于模型做出的判断是否与自己意见一致。这种确认偏误便导致人类可能会过度信赖或质疑人工智能给出的建议，不利于人类做出正确的决策。 为降低确认偏误带来的风险，殷明教授对人类是否采用人工智能建议的情况进行建模，从而定量地描述人类与人工智能之间的互动情况。结果表明，人类的独立判断在多个步骤中都对其是否采用人工智能建议产生影响。 基于模型结果，殷明教授通过比较人类和人工智能判断正确的可能性，设计干预措施来影响人类与人工智能的协作结果，从而有效提高了人机系统的表现，帮助人类更好地扬长避短。 在此次的讲座中，殷明教授带来的精彩报告引发了参会人员对于人机交互问题的思考，吸引了各位师生的踊跃提问与热烈互动，得到了师生们的广泛好评，本次活动取得圆满成功。   专家介绍 殷明 普渡大学计算机科学系助理教授，目前的研究兴趣包括人智交互、众包与社会计算以及计算社会科学。其于2011年获得了清华大学学士学位，并于2017年获得了哈佛大学计算机科学博士学位，后在微软研究院纽约实验室任博士后研究员。其研究成果在CHI, CSCW, WWW, AAAI, IJCAI等国际高水平会议上发表，曾获得CHI, CSCW和HCOMP的最佳论文奖，并担任了AAAI HCOMP 2022会议联合主席。  

Topics This frontier workshop focuses on dynamical aspects of stochastic partial differential equations (SPDEs). We present some of the advancesexplore new perspectives for SPDEs. Moreover, we will discuss new techniquesopen problems in dynamics of SPDEs.   Workshop Date August 15 –August 16, 2023   Workshop Place 中国东莞，大湾区大学 51爆料, Dongguan, China   Invited Speakers 段金桥 (大湾区大学)   开场致辞 高洪俊（东南大学）   DynamicsWong-Zakai approximation for the stochastic differential equation driven by rough path 王伟（南京大学）   Complex system on microscopic scale 陈晓鹏（汕头大学）   Computing the random Conley index 张琦（北京雁栖湖应用数学研究院）   The principal eigenvalue for the nonlinear Schrödinger equation with singular random potential in d=2 付红波 (武汉纺织大学)   The limit distribution for SDEs driven by α-stable Lévy processes 郭仲凯（中南民族大学）   Averaging principle for distribution-dependent fractional SDEs with Hölder diffusion coefficients 张奥 (中南大学)   Global solutionblow-up for the stochastic fractional Schrödinger equation 袁胜兰（大湾区大学）   Controlling mean exit time of stochastic dynamical systems based on quasipotentialmachine learning   Organizers 段金桥, 51爆料, China袁胜兰, 51爆料, China   School of Sciences, 51爆料 Dongguan, Guangdong 523000, ChinaEmail: sciences@gbu.edu.cn Tel: 86-769-22898721