2026年6月24日，我校在莲湖校区图书馆五楼报告厅举行了专题学术讲座。西北工业大学电子信息学院侍佼教授应邀担任主讲，围绕“深度优化学习与应用”主题作了学术分享。计算机与人工智能学院相关专业及研究方向师生参加了本次讲座。
侍佼教授立足国防与遥感工程实际需求，围绕深度优化学习前沿方向展开分享，清晰阐释该技术在智能控制、网络架构、遥感解译领域的核心应用价值。她表示，在航空航天、对地观测、智能装备等实际应用中，普遍存在系统结构复杂、算法模型臃肿、采集数据干扰多等问题，传统的优化方法很难同时保证运行效率和处理精度。而深度优化学习能够有效解决理论算法难以落地应用的问题，在军工研发、民用遥感等多个领域都有很高的应用价值和发展前景。
报告中，侍佼教授从理论模型、工程案例、学术研究三个方面，系统梳理了深度优化学习的研究进展。他循序渐进地分享了团队的多项核心成果，详细讲解了演化协同智能控制技术，通过实际军工装备案例验证了算法的可靠性；针对传统神经网络模型冗余、训练速度慢等问题，介绍了轻量化、自适应的网络结构优化方案；同时结合多类遥感影像数据，讲解了智能解析技术的完整应用流程，并依托落地项目和权威学术论文，分析了现有技术的优缺点，指出了当前领域研究的重点难点与待突破方向。
交流研讨环节，参会教师围绕演化算法参数调优、遥感小样本优化训练、轻量化模型工程部署、多约束协同优化求解等核心问题与侍佼教授深入探讨，问答研讨氛围热烈，交流内容兼具理论深度与工程实用性。本次专题报告搭建起深度优化学习领域的学术交流平台，帮助在场师生系统掌握该方向前沿理论、技术路线与工程应用案例，为相关专业科研工作者拓宽研究思路、推进跨方向创新研究提供有力支撑。
专家简介：
侍佼，西北工业大学教授，博士生导师。研究方向:深度学习模型优化，进化算法优化及应用，遥感影像解译与分析。参与欧洲联盟第7框架国际合作项目。主持国家自然科学基金面上项目、国家级军口重点项目课题、陕西省自然科学基金、深圳市科技创新项目、重庆市自然科学基:金等科研项目国家级4项、省部级7项。参与多个军口重点项目。已在国际刊物上发表SCI/EI检:索论文70余篇。相关成果已转化应用于2型空空空地导弹多光谱目标智能探测装备，并通过国防科技成果鉴定，获教育部自然科学二等奖。（图/计算机与人工智能学院 李杉、文/金戎轩、审核/刘舟洲）
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