中國(guó)科學(xué)院院士、數(shù)學(xué)家徐宗本應(yīng)中國(guó)石油大學(xué)邀請(qǐng)來(lái)校，為師生做“大數(shù)據(jù)分析技術(shù)圖譜與研究舉例”的在職研究生學(xué)術(shù)報(bào)告。

　　徐宗本以大數(shù)據(jù)之“大”引入，從獲取、存儲(chǔ)、管理和分析方面對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行闡釋，指出擁有大數(shù)據(jù)是時(shí)代特征、解讀大數(shù)據(jù)是時(shí)代任務(wù)、應(yīng)用大數(shù)據(jù)是時(shí)代機(jī)遇。當(dāng)下人人都在談大數(shù)據(jù)，都在用大數(shù)據(jù)，與大數(shù)據(jù)相關(guān)的案例不絕于耳，但是對(duì)大數(shù)據(jù)的使用多停留在查詢層面，他認(rèn)為，大數(shù)據(jù)在職研究生的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的信息，而在于對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析處理。分析基礎(chǔ)被破壞、計(jì)算模式受到拷問(wèn)、處理算法不可用、真?zhèn)闻卸ㄈ鄙贅?biāo)準(zhǔn)，這些都決定了大數(shù)據(jù)時(shí)代分析處理面臨著巨大挑戰(zhàn)。

　　大數(shù)據(jù)分析與處理依賴特定的計(jì)算模式與全新的計(jì)算方法(稱為大數(shù)據(jù)算法)，設(shè)計(jì)創(chuàng)新的大數(shù)據(jù)計(jì)算模式與大數(shù)據(jù)算法是大數(shù)據(jù)的最核心技術(shù)，也是一個(gè)全新的領(lǐng)域。徐宗本通過(guò)引進(jìn)大數(shù)據(jù)算法的圖譜和最優(yōu)化理論與方法中的ADMM(Alternating Direction Method of Multipliers)作為大數(shù)據(jù)計(jì)算模式與算法設(shè)計(jì)的基本框架，應(yīng)用于大數(shù)據(jù)回歸、超大規(guī)模線性方程組等問(wèn)題展示ADMM方法的有效性。為了解決深度學(xué)習(xí)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)確定難和ADMM難以用于模型族的問(wèn)題，徐宗本將ADMM理論與深度學(xué)習(xí)方法結(jié)合，形成一類全新的“模型與數(shù)據(jù)”雙驅(qū)動(dòng)的大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)技術(shù);運(yùn)用新技術(shù)學(xué)習(xí)MRI壓縮感知成像取得目前已知最好的效果，驗(yàn)證了新技術(shù)的可用性與高效性。

　　徐宗本，中國(guó)科學(xué)院院士，數(shù)學(xué)家、信號(hào)與信息處理專家、西安交通大學(xué)教授。主要從事智能信息處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)建�；�礎(chǔ)理論研究。提出稀疏信息處理的L(1/2)正則化理論，為稀疏微波成像提供了重要基礎(chǔ);發(fā)現(xiàn)并證明機(jī)器學(xué)習(xí)的“徐-羅奇”定理，解決了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模擬演化計(jì)算中的一些困難問(wèn)題，為非歐氏框架下機(jī)器學(xué)習(xí)與非線性分析提供了普遍的數(shù)量推演準(zhǔn)則;提出基于視覺(jué)認(rèn)知的數(shù)據(jù)建模新原理與新方法，形成聚類分析、判別分析、隱變量分析等系列數(shù)據(jù)挖掘核心算法，并廣泛應(yīng)用于科學(xué)與工程領(lǐng)域。獲國(guó)家自然科學(xué)二等獎(jiǎng)、國(guó)家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)、中國(guó)CSIAM蘇步青應(yīng)用數(shù)學(xué)獎(jiǎng)，在世界數(shù)學(xué)家大會(huì)(2010，印度)上作特邀報(bào)告。