2023年11月16日，CCF YOCSEF 济南举办了走入山东建筑大学暨“特殊场景下数据自适应稳健处理与恢复探讨”CLUB活动。本次活动在山东建筑大学计算机科学与技术学院开展，邀请到了CCF YOCSEF 青岛委员施章磊博士（中国石油大学）围绕“信号处理中非高斯噪声场景下如何实现数据的自适应稳健处理与恢复”展开了一系列的交流讨论。
图1 山东建筑大学校园一角
本次活动由CCF YOCSEF济南AC委员、山东建筑大学计算机科学与技术学院宋立莉和CCF YOCSEF济南AC委员、山东建筑大学计算机科学与技术学院李成龙主持，CCF YOCSEF济南前任主席刘新锋、CCF YOCSEF委员刘旭雅、陈关忠和计算机科学与技术学院乔立山、王琳等教师、计算机学院研究生出席参加了会议。首先，由山东建筑大学院长助理李成龙介绍了目前学院的发展状况。针对深度学习特别是利用深度卷积神经网络分析海量数据、解决智能感知问题邀请中国石油大学理学院计算数学系施章磊博士做了报告。
图2 施章磊博士作报告
施章磊博士指出非高斯噪声的模型下进行数据分析、挖掘和恢复，已成为学术界研究的热点。讲座中，施章磊博士首先介绍了稳健信号处理的基本概念，并以图像处理中的稳健椭圆拟合以及定位问题中的稳健多输入多输出雷达定位问题为例，与基于最小二乘法的传统信号处理方法相比较，验证基于L1或L0范数的稳健信号处理方法能够产生良好的信号处理结果，说明了稳健信号处理方法对于野值点（被严重污染的样本点）的不敏感性。
图3 CCF YOCSEF委员、计算机学院教师、研究生认真听取报告1
图4 CCF YOCSEF委员、计算机学院教师、研究生认真听取报告2
图5 现场嘉宾积极讨论
接下来，大家围绕复杂场景下数据如何自适应稳健处理与恢复展开了热烈的讨论。其中，山东建筑大学，计算机科学与技术学院乔立山教授结合脑功能数据分析中的数据的自适应稳健处理与恢复提出了基于L1或L0范数的稳健信号处理算法的鲁棒性等问题。山东建筑大学计算机科学与技术学院苏静，提出大数据背景下，数据维度增高，数据如何自适应稳健处理与恢复并保证算法的有效性等热点关注问题。施章磊博士与现场嘉宾分别从理论、实践等角度展开了热烈的讨论。
图6 Club活动合照
本次CLUB在热烈的讨论中结束。通过这次走进山东建筑大学的CLUB活动，加深了CCF YOCSEF 济南和CCF YOCSEF青岛的交流与合作，为将来开展更加深入的合作打下了坚实的基础。针对特殊场景下数据自适应稳健处理与恢复的探讨，施章磊博士以自己的科研成果为基础与老师同学们进行了深度的交流，使同学们拓展了视野, 了解了最新的科研动态，收获颇丰。
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