5月25日下午，经济管理学院在四楼报告厅成功举办了“Efficient and Adaptive AI for Time Series Data Analytics”学术讲座。此次讲座特邀新加坡科技局陈正华高级研究员主讲，吸引了学院师生及科研人员到场聆听。马长伟副院长主持讲座。

在讲座中，陈正华教授系统介绍了时序数据分析在机械故障诊断、健康信息学等领域的重要作用，并深入剖析了当前时序数据分析面临的关键挑战，包括数据标注的高难度与高成本、环境变化及设备异构带来的领域迁移问题，以及边缘设备算力有限对实时监测的约束。

围绕“高效与自适应”这一主题，陈教授分享了其团队在解决上述难题方面的最新研究进展。报告重点展示了如何开发具备高泛化能力、易于部署的AI模型，以实现小样本条件下的时序数据分析，并确保模型在多变环境中的鲁棒性。相关研究不仅提升了时序数据分析的工程应用效率，也为智能诊断和健康管理等领域的技术落地提供了创新思路。互动交流环节，师生们踊跃提问，现场气氛热烈。与会人员纷纷表示，此次讲座内容丰富，具有很强的前瞻性和实用价值，为今后在人工智能与时序数据分析领域的研究和应用提供了新的启发。

【专家简介】陈正华，博士，新加坡科技研究局资深科学家、高级研究员和实验室主任。研究领域为高效机器学习及其在时间序列数据分析中的应用。近年来发表国际知名期刊或会议论文100余篇（包括顶级期刊IEEE TPAMI、TNNLS、Tcyber、TIE、TII和CCF A类会议AAAI、IJCAI、KDD、ICCV、NeurIPS等）、编写英文专著三部；论文谷歌学术引用12,000+，H-index 50；受邀担任知名期刊Neurocomputing副总主编和IEEE TII、IEEE TIM等期刊编委；连续五年入选全球前2%顶尖科学家、曾荣获新加坡工程师学会杰出工程成就奖、IEEE TIM 杰出副主编奖、A*STAR职业发展奖、维纳综述奖、CCF A类会议CVPR 2021 UG2+挑战赛冠军、IEEE ICIEA 2022和IEEE SmartCity 2022最佳论文奖等；目前担任IEEE传感器学会新加坡分部主席。