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5月22日下午，基础交叉沙龙第28期举行，新加坡国立大学沈佐伟教授带来了一场主题为“数据科学中的数学”的精彩学术报告，以前沿视角剖析了数学在数据领域的底层驱动逻辑，系统展现了数学工具对数据科学范式突破的引领作用。
在当今大数据时代，面对挖掘数据价值的复杂性，以及对数据价值高应用期望性的挑战，沈佐伟教授指出，数学是破解数据科学发展的关键要素。他以小波理论为切入点，阐释其在图像视频处理、压缩感知等领域的创新应用，利用数学模型提高数据特征提取解析的精准性；以机器学习为例，将实际问题转换为数学问题，使用数学工具分析解决问题，重点展示了数学在大数据时代的关键作用。沈佐伟教授通过深入探讨数学如何驱动数据科学的发展，强调数据科学正在驱动第四次工业革命，数学家亟需突破大数据模型对教育、科研等方面的挑战，将数学思维与数据科学深度融合，构建面向未来的科研生态。
在交流研讨环节，沈佐伟教授与在场师生们就小波理论等数学工具的交叉应用等话题展开了深入交流，进一步深化对数据科学本质的认知，激发与会者对大数据时代学科交叉创新的新思考。
本次沙龙活动由基础交叉研究院“数学+”交叉研究领域召集人包刚院士主持，来自数学科学学院、控制科学与工程学院等院系40余名师生参加。
图文 | 刘露
