人工智能工程学院

学院新闻College News

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2026-10

人工智能工程学院召开《机器学习》教材编写工作推进会

10月26日，人工智能工程学院召开《机器学习》教材编写工作推进会。会议由学院副院长徐立祥主持，教材编写团队骨干教师参加。会上，徐立祥强调，教材编写要坚持基础性、前沿性、实践性原则，融入课程思政内容，契合应用型本科人才培养目标。编写教师就教材整体框架、编写思路与进度安排作了汇报，并围绕章节设置、案例选取、重难点安排、配套习题与实验内容展开研讨，进一步统一了编写规范。会议进一步明确了编写分工和时间节点，要求严把教材内容质量关，注重理论讲解与工程应用相结合，融入行业前沿案例。学院将按照会议确定的分工与进度安排推进教材编写，以优质教材支撑专业教学，提升人工智能人才培养质量。（图、文/孙文君初审/孔颖复审/马磊磊终审/徐立祥）
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2026-10

人工智能工程学院联合主办2026人工智能前沿学术会议

10月16日至18日，以“智汇前沿洞见未来”为主题的2026人工智能前沿学术会议在合肥举行。本次会议由安徽省科学技术协会指导，合肥理工学院人工智能工程学院为主办单位之一，学院副院长徐立祥教授担任论坛主席，学院多名师生参加会议并开展学术交流。本次会议汇聚了来自国内高校、科研院所及产业界的专家学者，围绕人工智能基础理论、前沿技术与产业应用等方向开展深入交流。会议设置主旨报告、平行分论坛、学术墙报及成果展示等环节，为人工智能领域的科研创新与学术合作搭建了交流平台。会议期间，与会专家学者在八个平行分论坛中，围绕人工智能与城市安全、智能驾驶、智慧健康与服务机器人、工业智能与智能制造、多模态视频理解与人类行为分析、人文智能、图机器学习及具身智能等前沿方向展开研讨，分享相关领域的最新研究进展与应用成果，促进不同研究方向之间的学术交流与合作。此次会议的举办，进一步加强了学院与国内高校、科研院所及行业组织的交流联系。人工智能工程学院将以此次会议为契机，持续加强学科建设与科研合作，积极搭建高水平学术交流平台，推动科研创新与人才培养协同发展。（供稿/孔颖初审/孙文君复审/孔颖终审/徐立祥）
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2026-10

湖滨讲堂（第十一讲）—— 全球高被引科学家Amir Hussain教授来校作学术报告

10月14日下午，全球高被引科学家、《Cognitive Computation》创刊主编Amir Hussain教授应邀来我校，在行政楼一楼报告厅作题为《负责任且可信赖的人工智能：真实世界应用案例、挑战与机遇》的学术报告。报告会由人工智能工程学院副院长徐立祥主持，学院相关专业师生参加。报告会上，Amir Hussain教授介绍了负责任且可信赖的人工智能技术，并结合真实世界应用案例，展示了相关技术在医疗健康和工业领域的应用潜力，探讨了实际应用面临的挑战与机遇。在互动交流环节，同学们围绕报告内容及人工智能实际应用中的相关问题积极提问，现场气氛热烈。学院将继续依托“湖滨讲堂”等平台，邀请更多国内外专家学者开展高水平学术报告，为师生搭建开放、多元、前沿的学术交流平台。（供稿/孙文君初审/孔颖复审/马磊磊终审/徐立祥）
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2026-10

我院与合肥智能社会治理研究院开展会议筹备交流

为做好2026智能社会数据治理创新交流会筹备工作，10月12日，人工智能工程学院与合肥智能社会治理研究院代表在学院525会议室举行座谈交流，围绕会议筹备及相关合作事宜进行沟通。交流中，双方结合会议方案，围绕2026智能社会数据治理创新交流会筹备工作及相关合作事宜交换意见。根据会议方案，2026智能社会数据治理创新交流会拟于10月28日在合肥法务区举办，由合肥理工学院、合肥智能社会治理研究院共同主办。会议以人工智能技术应用和数据治理体系建设为重点，聚焦法治与教育两大领域，旨在搭建跨行业、跨领域交流平台，促进政产学研用多方合作，推动人工智能与数据治理深度融合，赋能社会治理创新。此次座谈加强了双方在会议筹备方面的沟通，为后续工作有序推进奠定了基础。下一步，学院将持续发挥学科优势，加强与合肥智能社会治理研究院的协同配合，推进相关筹备工作，并围绕智能社会治理、数据要素开发和数据安全等方向探索合作，推动研究成果与实际应用相结合，为地方社会治理与数字经济发展贡献力量。（图/孙文君文/孔颖初审/孙文君复审/马磊磊终审/徐立祥）
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2026-10

我院徐立祥教授团队合作成果在中科院一区Top期刊Pattern Recognition上发表

近日，我院徐立祥教授团队与德国明斯特大学合作完成的研究成果《Fission-based Dynamic Hypergraph Neural Network》（基于节点裂变的动态超图神经网络）在中科院一区Top期刊Pattern Recognition上正式发表。徐立祥教授为论文通讯作者，合肥理工学院为合作完成单位。该期刊为模式识别领域历史最悠久、影响力最大的顶级期刊之一，影响因子为9.1。超图神经网络能够通过一条超边连接多个节点，有效刻画数据中的高阶关联，在节点分类、视觉对象识别等任务中具有广泛应用前景。然而，现有动态超图神经网络在超边数量及节点与超边连接关系的自适应调整方面仍存在不足，难以充分挖掘特征与拓扑结构中的潜在信息。同时，传统方法依赖相邻节点具有相似特征或标签的同配性假设，在低同配性数据上的表现受到限制。针对上述挑战，研究团队提出基于节点裂变的动态超图神经网络FDHNN。该模型通过受控节点裂变生成节点的多个视图，细化局部邻域结构；利用协同网络融合节点特征与拓扑信息，学习节点与超边之间的软关联，并依据超图饱和度自适应调整超边数量，减少结构冗余；同时，将小波Kolmogorov–

通知公告
Announcements

AI领航论坛AI Vanguard Forum

湖滨讲堂（第十一讲） —— 负责任且可信赖的人工智能：现实应用场景、挑战与机遇

Amir Hussain

2026年10月14日星期三 14:00

行政楼一楼报告厅
CCF-AI走进合肥理工学院报告会
合肥理工学院湖滨讲堂（第九讲）——我经历的人工智能

唐远炎

2026年5月20日星期三14:00

行政楼一楼报告厅
合肥理工学院湖滨讲堂（第六讲）——具身视觉与SLAM：在线学习的途径

查红彬

2026年4月27日星期一08:30

行政楼一楼报告厅
AI领航论坛：人工智能通识课

田野

2026年1月7日星期三13:30

合肥理工学院文化艺术中心
AI领航论坛：人工智能通识课

苏喻

2026年1月6日星期二13:30

合肥理工学院文化艺术中心

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