作者：严都力    核稿：马乐荣     摄影：焦 瑞

本网讯 6月13日，由中国人工智能学会、延安大学、延安市科学技术协会、延安市数学与计算机学会联合主办，延安大学科技处、数学与计算机科学学院共同承办的“中国人工智能学会走进延安大学”活动在延安大学新城校区行政楼举办。本次活动以“智能系统优化与学习推理融合：赋能革命老区创新发展”为主题，邀请CAAI人工智能逻辑专业委员会主任委员、华东师范大学陈仪香教授，CAAI人工智能逻辑专业委员会副主任委员、深圳大学裴继红教授、吉林大学张永刚教授以及郑州轻工业大学陶红伟教授等带来7场精彩的学术讲座。延安大学副校长吕磊、延安市科学技术协会秘书长刘旸等出席开幕式，开幕式由延安大学数学与计算机科学学院院长马乐荣主持。

开幕式上，吕磊代表学校致辞。他介绍了延安大学作为中国共产党创办的第一所综合性大学的特殊历史地位及其优良办学传统，并阐述了新时期推进“更有特色、更有水平”大学建设的创新实践。他期望通过本次活动深化前沿学术交流与产业融合，借力学会资源提升学科建设水平，服务老区产业发展。

陈仪香教授致辞并做题为“智能系统优化设计”的报告。采用人工智能逻辑进行系统建模，运用线性规划实现软硬件划分优化，并基于软硬件异构芯片完成交通标识识别系统的设计与实现，有效提升了系统性能。裴继红教授做题为“深度卷积神经网络的结构压缩优化方法研究”的报告。聚焦深度卷积神经网络（DCNN）结构化剪枝研究，探索了多种卷积核与滤波器剪枝方法，并创新性地提出剪枝后网络的清洗技术，有效移除了冗余结构，在保证模型精度基本不变的前提下显著提升了网络运行效率，实现了模型轻量化。张永刚教授做题为“约束推理与智能规划历史与研究进展”的报告。系统回顾约束求解与智能规划发展历程，从达特茅斯会议符号主义起源到STRIPS规划系统演进。重点探讨“学习－推理”融合新范式。同时剖析LLM在自主规划中的局限性，提出LLM-Modulo验证框架，并展示在路径规划、芯片布局等领域的应用创新。陶红伟教授做题为“基于代码图语义的软件缺陷预测研究”的报告。利用BiLSTM提取程序控制流图（CFG）与依赖图（PDG）语义特征，并应用图神经网络（GNN）提取抽象语法树（AST）语义特征，将两者用于高效预测软件缺陷。延安大学数计学院何进荣教授做题为“跨域小样本高光谱图像分类中的原型对齐方法研究”。提出语义引导原型学习框架，设计多级原型对齐架构，融合特征对齐、原型对抗训练及元学习，实现层次化域适应。显著增强原型区分度与跨域泛化能力。数计学院牛永洁副教授做题为“非线性层次编辑：一个强大的人脸编辑框架”。通过无监督识别潜空间非线性编辑路径，结合属性评估器自动解析路径语义；采用逐层评分定位关键编辑层，仅修改语义相关层实现精准控制。数计学院陈新庄老师做题为“代数连通度在多智能体系统一致性研究中的应用”。阐明代数连通度对多智能体系统一致性的关键作用，同时总结连通度优化方法并提出若干开放问题。

会后，CAAI专委会委员与数计学院部分师生举行了座谈会，围绕教学改革、科研攻关、学科凝练、实验室优化、科研基地建设以及博士点申报进行了深入交流，提出了具体指导建议，推动学科内涵式发展，助力科研创新与资源整合优化，为学院高质量发展把脉赋能。

CAAI走进高校系列活动是学会集聚专家资源促进我国智能科学创新发展的关键举措，旨在打造高校学术交流平台、助推学科专业水平提升、加速复合型人才培养、强化产学深度融合。本次活动走进延安大学，为我校注入AI与计算机视觉领域新动能，搭建产学研合作桥梁，对助力延安大学的智能科学基础研究和理工、医工结合应用创新具有重要作用。