4月1日下午，学院在25-1320举办【弘毅零一】学术前沿报告会。本次报告特邀国家级青年人才、北京理工大学李荣华教授，以“复杂场景下的可扩展图学习”为题展开学术分享。报告会由复杂系统与交叉科学应用团队负责人贾韬教授主持，吸引了学院40余名师生参与。

李荣华教授聚焦图学习技术的前沿挑战，指出当前图神经网络（GNN）在社交网络分析、生物制药等领域的广泛应用中，面临异配图、有向图及联邦学习等复杂场景下的可扩展性瓶颈。他系统阐述了课题组最新研究成果，提出通过空域与频域分析法的深度融合框架，突破传统GNN的局部特征局限，实现动态图拓扑结构和时序特征的高效捕捉研究团队开发的算法库已集成图傅里叶变换、图卷积网络等20余种工具，支持快速搭建跨场景图学习模型，在金融风控场景中实现预测精度提升15%-20%。结合团队承担的国家自然科学联合基金重点项目经验，李教授还剖析了图学习与大模型融合的四大技术路径：基于LLM的语义增强、图结构特征对齐、跨模态联合训练及轻量化部署方案。

活动现场学术氛围热烈，与会师生就动态图建模的实时性优化、联邦学习场景下的隐私保护等议题展开深入探讨。本次报告会为复杂图数据处理提供了新思路，进一步推动了图学习技术在多学科交叉领域的创新应用。

供稿：张维勇

供图：张维勇

初审：梁华珍

复审：廖剑伟

终审：王一晖