张俊，武汉大学电气与自动化学院教授、博导，武汉大学“弘毅青年学者”，国家级海外高层次引进人才，“杨嘉墀科技奖”获得者，现任中国自动化学 会副秘书长、武汉市自动化工程技术研究中心主任、武汉产业创新发展研究院智能工业软件研究所副所长。张俊教授研究领域包括新型电力系统领域中复 杂系统建模、人机混合增强智能、生成式人工智能大模型、多源异构数据和知识的融合计算和处理等理论方法。张俊教授近 5 年主持或参与二十余项国家 年主持或参与二十余项国家 级、省部级、行业科技项目，包括承接科技创新 2030“新一代人工智能”重大项目。近 5 年，张俊教授发表了 5 篇专著（章节），SCI 收录论文四十余篇， 发表 ESI 和知网中文高被引论文 5 篇。近 5 年张俊教授获国际、省部级、行业奖项十余项。张俊教授现任 IEEE 武汉分会主席、《智能科学与技术学报》 副主编、《自动化学报》（中英文版）编委会成员， IEEE Transactions

怀着“为农业农村农民做点事”的朴实情怀 ，创办来三斤数 字乡村大数据平台 ，致力于解决农产品上行难题与城市居民消费升级需求， 倾力打造数字乡村农文旅新零售平台第一股。 核心团队 n 武汉大学珞珈特聘教授 n 国家重点研发计划项目牵头人 n 武汉大学信息管理学院副院长 ，博士生导师 n 武汉大学电子商务研究与发展中心主任 n 湖北省电子商务学会秘书长 n 西藏电子商务特聘专家。 n 华中科技大学博士 的组建团队并发展壮大； 超过 10 年互 联 网资深运营经验。 核心团队 胡忠义 n 博士 ，武汉大学副教授。 n 主持国家自科基金青年项目、 中国博士后科学基金等项目。 n 在国内外重要期刊发表学术论文 40 余篇 ，专著 1 部。 刘霄泉 n 北京第二外国语学院旅游科学学院副教授。 n 主要研究领域： 乡村旅游与乡村振兴。 n 主持国家社会科学青年基金 1 项， n 主持参与旅游规划横向课题 网络安全等领域。 n 曾在 IEEE 、 ACM 等期刊发表多篇学术论文。 危小超 n 博士 ，武汉理工大学副教授。 n 主持国家自科基金青年项目、 中国博士后科学基金等项。 n 参与国家重点研发计划项目、 国家自科基金等科研项目。 蒋国银 n 博士 ， 电子科技大学教授。 n 主持国家自然科学基金、 国家重点研发计划课题等项目。 n 在国内外期刊发表论文 80 余篇 ， 出版专著

怀着“为农业农村农民做点事”的朴实情怀，创办来三斤数 字乡村大数据平台，致力于解决农产品上行难题与城市居民消费升级需求， 倾力打造数字乡村农文旅新零售平台第一股。 陈坤祥 / 创始人 /董事长 核心团队 n 武汉大学珞珈特聘教授 n 国家重点研发计划项目牵头人 n 武汉大学信息管理学院副院长，博士生导师 n 武汉大学电子商务研究与发展中心主任 n 湖北省电子商务学会秘书长 n 西藏电子商务特聘专家。 n 华中科技大学博士 善用电子化数据库与传统文献方法相结合的方式梳理材料 n 国家重点研发计划项目成员。 技术团队 胡忠义 n 博士，武汉大学副教授。 n 主持国家自科基金青年项目、中国博士后科学基金等项目。 n 在国内外重要期刊发表学术论文40余篇，专著1部。 刘霄泉 n 北京第二外国语学院旅游科学学院副教授。 n 主要研究领域：乡村旅游与乡村振兴。 n 主持国家社会科学青年基金1项， n 主持参与旅游规划横向课题20余项。 生物特征识别及验证、网络安全等领域。 n 曾在IEEE、ACM等期刊发表多篇学术论文。 危小超 n 博士，武汉理工大学副教授。 n 主持国家自科基金青年项目、中国博士后科学基金等项。 n 参与国家重点研发计划项目、国家自科基金等科研项目。 蒋国银 n 博士，电子科技大学教授。 n 主持国家自然科学基金、国家重点研发计划课题等项目。 n 在国内外期刊发表论文80余篇，出版专著4本。 徐周灿

决多个电压源并联运行 问题，并将采用该方案的分布式电源命名为“grid forming battery inverters”。 在 2012 年，奥尔堡大学的 Frede Blaabjerg 教授在《Control of Power Converters in AC Microgrids》中，从微电网的视角对众多控制 策略进行了分类与定义，包括：（1）GFM 控制技术，其典型策略为 V/F 进技术相结合，可以提升大规模高比例新能源接入的电力系统稳定性， 进一步提高未来电力系统的新能源接入比例极限。 在 2020 年，奥尔堡大学王雄飞教授将基于检测电压实现并网同 步的控制定义为跟网型控制技术，而将采用功率同步机制的电压源型 控制定义为构网型控制技术。 在 2020 年，徐政教授团队引入了 GFM 概念到国内，并在《高 比例非同步机电源电网面临的三大技术挑战》中将电压源类控制策略 均定义为 GFM 验室（NERL）讨论并定义了“高比例可再生能源情景”为可再生能源 占 比 达到 80%以 上 [1] 。 2017 年 ， 美国 国 家 可 再 生能 源 实 验 室 KROPOSKI, B 教授将超高占比可再生能源（VRE, variable renewable energy）定义为：在同步电力系统中，VRE 的年渗透率超过 50%，并 且瞬时渗透率（某一时刻）可高达 100%。年渗透率是指

智能金融： AI 驱动的金融变革 郑小林 教授 浙江大学人工智能研究所 2025 年 03 月 24 日 提纲 新一代人工智能 新一代 AI 展望 金融智能研究 金融智能应用 AI 的核心问题：建构能够跟人类似甚至超卓的推 理、知识、计划、学习、交流、感知、移动 、 移物、使用工具和操控机械的能力等。 —— 维基百科 定义：人工智能（ Artificial Intelligence 强化学习的目标是得到一个策略，用于判断在 什么状态下选取什么动作才能得到最终奖赏。 3 月 5 日公布了 ACM 图灵奖获得者 Andrew Barto （ MIT 教授） 和 Richard Sutton （强化学习之父 ，阿尔 伯塔大学 教授， DeepMind 科学家） 折扣因子 监督微调 强化学习 图源自《 ReFT: Reasoning with Reinforced 数学竞赛 科学能力 音乐 空间 自省 自然 辨识 多元智能理论（ Theory of multiple intelligences ， 简称 MI ） 是由美国哈佛大 学 教育研究院教授霍华德 · 加德纳（ Prof. Howard Gardner ） 于 1983 年所提出的教 育 理论。 每种智能 ，都可以透过持续的学习或训 练 ，从而到达一定的水平！ —— 《心智的架构》

Yongliang Shen, Kaitao Song, Xu Tan, Dongsheng Li, Weiming Lu, Yueting Zhuang. NeurIPS 2023 • 获得斯坦福客座教授吴恩达、英伟达 GEAR Lab 主任 Jim Fan 、 OpenAI 研究员等科学家的博文推荐； • 论文一年被引 600 余次 ，获得 WAIC 青年优秀论文奖； • 开源仓库获得 推出相 应 的 产品和 功能： Transformers Agent 、 Langchain HuggingGPT 和 ModelScope Agent 。 斯坦福大学客座教授吴恩 达的推荐和解读 Bengio Y, Hinton G, et al. Managing ai risks in an era of rapid progress[J] 使能技术、赋能社会：人工智能是引领这一轮科技革命、产业变 革和社会发展的战略性技术，具有溢出带动性很强的头雁效应， 其作始也简，其将毕也必巨 致天下之治者在人才，成天下之才者在教化，教化之所本者在学校 谢谢！ 肖俊 博士、教授、博士生导师 浙江大学计算机学院人工智能研究所 电子邮件： junx@zju.edu.cn 手机： 13867424906

能使⽤的軟體。在台灣出⽣、成⻑，到美國取得博⼠學位後留在矽⾕ ⼯作，⼆○⼀八年返回台灣任職，⼆○⼆⼆年加入微軟，帶領團隊探索 充滿未知的AI世界。 陳宜秀 現任政治⼤學傳播學院數位內容學程專任副教授，並開設有「設 計思考與⼈⼯智慧」課程。哥倫比亞⼤學社會⼼理學博⼠，曾服務於 美國AT&T Labs（其中的⾙爾實驗室）、Avaya和Verizon Wireless等公 司，以及擔任HTC⻄雅圖設計中⼼研究總監。 語⾔模型，⻑期在AI領域觀察最新科技發展趨勢。 教育界 李吉仁 現任誠致教育基⾦會董事⻑、台灣⼤學國際企業學系名譽教授， ⼆○⼆⼆年⼗⼆⽉初，在誠致教育與研華文教兩基⾦會共同贊助下， 帶領全台灣最⼤公辦實驗教育聯盟KIST學校的校⻑、主任和國教院研 究員，以及⼤學教授共三⼗多⼈，到美國加州推動PBL專題式學習最 久、最全⾯的Hign Tech High（HTH）學校取經，進⾏五天蹲點式深 並認為由 於科技快速發展，孩⼦在⾼中之前學習科技固然重要，但更關鍵的核 ⼼是「活成真正的⼈」，對⽣命擁有敏銳的感知⼒，這些才是應對AI 時代最豐厚的⽣命底蘊。 胡筱薇 東吳資料科學系專任副教授，是台灣知名的資料科學及⼈⼯智慧 專家，不僅培養出許多相關領域⼈才，同時也擔任多家企業的諮詢顧 問，協助科技製造業與零售餐飲業進⾏數位轉型。更重要的是，她也 是三個孩⼦的媽媽，孩⼦⽬前分別是國⼩三年級、⼆年級及⼆歲半。

• 学校管理者：教师教学工作量分析模型 • 学校管理者：人力资源开发与培养模型 • 学校管理者：职称、性别、时间分配结构模 型 • 学校管理者：全职教授与兼职教授分析模型 • 学校管理者：教师退休流动预测模型： • 师生：奖励分析 • 师生：资助分析 • 学工部门 ：队伍分析 • 校级领导：指标异常监测台

数据。接下来通过机器学习，可以对收集到的数据进行清洗和修复。通过建立数据模型，算 法可以识别出数据中的错误、重复和异常值，并进行自动纠正，找出可能存在错误的记录， 甚至通过推理发现数据之间的逻辑关系，补充缺失的数据。比如潘锋教授团队构建了锂离子 电池正极材料知识图谱，并预测出潜在的正极材料 Li₂TiMn₃O₈。 ➢ 高通量机器人+AI 驱动的生产流程革命：成本与精度双突破 AI 可以对生产流程进行全方位的“管理” 好地适应不同类型的材料数据，提高预测的准确性和可靠性。 请务必阅读报告末页的重要声明 12 / 29 行业研究|行业深度研究 目前国内已有相关研究成果。近日，哈尔滨工业大学（深圳）刘兴军教授和张海军教 授等人在 Science China Materials 发表综述论文，系统地梳理了材料科学中小样 本学习策略的研究进展，包括集成学习、无监督学习、主动学习和迁移学习，并提出 了未 识发现，也能帮助研究人员更有效地基 于已有成果继续研发。 请务必阅读报告末页的重要声明 17 / 29 行业研究|行业深度研究 基于此，北京大学深圳研究生院新材料学院潘锋教授课题组结合机器学习和依赖匹 配算法发展了一套高精度且高效的同名消歧以及信息搜索的框架，在材料科学领域 中建立了主体（作者）与客体（材料）之间的对应关系，构建了名为 MatKG 的材料知 识图谱。构建流程包含四个模块：基于