2023年12月30至31日，为促进统计学、运筹优化与学习等领域的融通共进，由中国运筹学会数学规划分会、中国现场统计研究会、北京应用统计学会和北京交通大学、北京工业大学、首都师范大学、中国人民大学、中国科学院数学与系统科学研究院等联合主办的“第八届统计优化与学习国际研讨会”采用线上线下结合的方式成功举办。

12月30日上午，举办线上统计优化与学习国际研讨会开幕式。北京交通大学副校长赵鹏，中国现场统计研究会理事长、北京工商大学校长郭建华，中国运筹学会理事长、中国科学院数学与系统科学研究院副院长戴彧虹出席开幕式并致辞，哈佛大学、宾夕法尼亚州立大学帕克分校、卡内基梅隆大学、新加坡国立大学、香港理工大学、香港中文大学、中国人民大学、中国科学院大学、大连理工大学、北京交通大学等国内外知名院校专家学者参加会议。会议开幕式由北京交通大学数学与统计学院院长于永光主持。

赵鹏介绍北京交通大学学科建设情况，肯定了统计优化作为新兴学科对数据科学、管理科学、交通运输等领域的重要作用，希望研讨会能够促进思想交流、协同创新，促进统计与优化、统计与学习等领域融通共进。

郭建华简要介绍学会的发展历程，肯定了统计优化与学习系列研讨会为统计学、运筹优化与学习等学科的融合起到的巨大促进作用，并强调在数据时代，多个学科的交叉是科研领域的新趋势、新方向，希望通过研讨会推进国内统计学科的发展。

戴彧虹认为统计和优化学科的融合对运筹学同样具有深刻的影响，希望通过学科交流来推动应用数学和统计优化的发展。他再次强调了统计优化与学习国际研讨会的宗旨——为国内外学者提供一个思想交流、碰撞的平台，同时也希望会议能够帮助大家找到有价值的研究方向。

12月30日上午，大会报告由曼尼托巴大学教授王力群和北京工业大学教授徐大川主持。大会邀请了宾夕法尼亚州立大学Eberly Family讲座教授、教育部长江讲座教授、国际著名统计学家李润泽进行报告。李润泽介绍了一种借助M估计的高维矩阵检验方法及当潜在分布在较为一般情形下的大维Tyler的M估计的谱统一理论。该方法不仅在数值实验中具有良好的数值表现及稳健性，也在投资组合的实证分析中得到了应用。

加拿大阿尔伯塔大学教授孔令龙的报告介绍了分布强化学习在面对有噪声状态观察时的训练鲁棒性。明尼苏达大学助理教授孙举的报告重点关注了深度学习的稳健性，提出了一个用于评估深度学习模型稳健性的软件包，并介绍了一个轻量级、通用的选择性分类方法。哈佛大学教授柯峥副的报告关注了高维多项式的文本分析与检验，给出了在零假设下具有渐近标准正态分布的检验统计量及测试问题的最优检测边界。香港理工大学助理教授袁雁城介绍了凸聚类模型的一些最新进展，重点介绍了一些可以通过合适方式利用模型结构的降维技术和利用深度学习技术来增强凸聚类模型的聚类性能的方法。

12月30日下午，大会报告由首都师范大学教授崔恒建、中国科学院大学教授郭田德和中国人民大学教授朱利平主持。大会邀请了香港理工大学应用数学系数据科学与分析教授黄坚进行报告，黄坚通过考虑深度神经网络的近似能力和深度学习的泛化误差来解释深度学习的优势。新加坡国立大学教授Kim-Chuan Toh报告了随机Bregman梯度方法及其在深度学习中的应用。复旦大学副教授郦旭东提出了一种有效的原始对偶算法，来解决具有期望约束的极小极大优化问题。湖南大学副教授谭发龙基于加权残差经验过程及其在回归模型中的鞅变换，介绍了一种新的方法来检验均值和方差函数的参数形式。首都师范大学博士吴玖静提出了一种基于Hellinger距离的综合无模型特征筛选过程。香港理工大学教授孙德锋通过介绍非光滑分析与稀疏优化的一些基本概念，并介绍了如何使用非光滑分析来设计高效的稀疏非光滑牛顿方法和水平集割线方法。

12月31日上午，大会报告由中国科学院数学与系统科学研究院研究员丁超和清华大学教授邢文训主持。大会邀请了IMS Tweedie奖、美国国家科学基金会杰出青年职业奖获得者金加顺进行报告。金加顺介绍了他们的最新研究成果，利用收集到的期刊文献引文和参考文献数据构建被引网络模型从而分析学者的研究兴趣。佛罗里达大学副教授苏之华介绍了一种基于包络的偏最小二乘方（PLS）。加州大学伯克利分校教授崔莹介绍了一种可以高速求解具有超分位数约束大规模优化问题的新型求解器。康涅狄格大学教授陈昆以具有稀疏数据特征的微生物研究引入，强调了特征选择的重要性。加州大学圣地亚哥分校教授聂家旺介绍了（弱）帕累托值的几何形式，以及如何使用线性标量化和切比雪夫表量化求解（弱）帕累托点和检测（弱）帕累托点的存在性。

12月31日中午，2023年统计优化与学习国际研讨会圆满闭幕。闭幕式由北京交通大学孔令臣教授主持。香港数学会会长、香港理工大学数学系主任孙德锋教授作闭幕式致辞，祝贺本次会议圆满举行。孙德锋回顾了统计优化与学习国际研讨会的发展历程，希望研讨会能够为各学科的融合起到促进作用。孔令臣对研讨会的报告人表示感谢，希望大家多行深知，为统计优化学习建立良好的发展环境，为中国的运筹与统计的学科发展做出贡献。

参加此次线上线下学术盛会的有来自美国、加拿大、新加坡等国家和地区，以及全国高校和研究机构的学者，累计参会600人次。在大会报告前期举办了为期4天的短期课程并邀请了中国科学院张新雨研究员讲授“模型平均前沿选讲”课程，北京交通大学周声龙教授讲授“稀疏优化二阶算法”课程、美国明尼苏达大学吕召松教授讲授“机器学习的优化”课程，中国科学院张羊晶助理教授讲授“大规模图模型的优化算法”课程。短期课程累计听课1500余人次。自2013年以来，统计优化与学习国际研讨会已经连续召开了八次。系列会议为来自不同国家和地区的专家学者提供了一个高水平的学术交流平台，促进了统计学、运筹优化、机器学习等学科的融通发展，为国家大数据战略实施做出了积极努力。

责任编辑：李雪 糜飘

审核：袁芳 王瑞霞