2025年4月11日下午 CCF@U第1240场：CCF理论计算机科学专委走进广东工业大学活动在广东工业大学计算机学院工学一号馆2楼学术报告厅隆重举行。

本次活动由广东工业大学计算机学院副院长朱鉴主持。广东工业大学计算机学院党委书记杨文新代表计算机学院向与会嘉宾表示热烈欢迎。杨书记介绍了学校学院始终秉承“与广东崛起共成长，为广东发展作贡献”的办学理念，坚持“立足湾区、服务产业、面向国际”的发展方向，近年来在学科建设、人才培养、产教融合等方面都取得显著成就。此外，他还勉励在座的师生珍惜近距离接触学科前沿、感悟学术精神的宝贵机会，希望各位专家能够倾囊相授，为学院的人才培养和学科建设多提宝贵意见。

CCF理论计算机科学专委会副主任尹一通教授代表CCF理论计算机科学专委致辞。尹教授对计算机学院的热情邀请与精心筹备表示衷心感谢，对学院取得令人瞩目的成就表示肯定，并代表CCF理论计算机科学专委会发出深化基础研究、推动交叉融合与培育学术生态的倡议，祝愿计算机学院在人才培养、学科建设、服务湾区中再创辉煌。

本次活动共有三场学术盛宴，分别由三位学者作精彩的报告。第一场是由南京大学尹一通教授作的题为“Theoretical Foundations of Computational Sampling”的报告。该报告由CCF理论计算机科学专委会常委、中山大学李绿周教授主持。尹教授系统阐释了高维概率分布采样的核心理论及其在数据智能时代的关键作用。在互动环节，尹教授耐心地解答了每位学生的问题，现场学术交流氛围热烈。

第二场是由CCF理论计算机科学专委会常委、香港理工大学操宜新副教授作的题为“Half-integral Solutions of Linear Systems”的报告。

由CCF理论计算机科学专委会执行委员、南京大学姚鹏晖教授主持。操教授聚焦组合优化中线性规划（LP）半整数解的存在性及其在近似算法设计中的核心作用。在互动环节，操教授幽默风趣地回答了同学们的疑问，现场学术碰撞激烈。

第三场是由CCF理论计算机科学专委会执行委员北京大学姜少峰助理教授作的题为“Dimension Reduction beyond Classic Johnson-Lindenstrauss Bound”的报告。报告由CCF理论计算机科学专委会执行委员、粤港澳大湾区（广东）量子科学中心郑盛根研究员主持。姜教授针对高维数据处理的“维度诅咒”，提出突破传统JL引理的降维理论与方法，为高维几何算法设计开辟了新路径。互动环节中，同学们积极提问，交流深入，迟迟未散。

最后，王帮海教授代表CCF广东工业大学学生分会督导主任陈平华教授致感谢词。

本次活动由CCF理论计算机科学专委会秘书长张家琳教授指导，王帮海教授与武继刚教授联合发起，CCF广东工业大学学生分会承办，并得到了多方的大力支持。

广东工业大学计算机学院院长李小平教授、副院长曾安教授对活动给予了全程指导与支持，尽管因公务未能到场，仍为活动的顺利开展提供了重要帮助。此外，CCF广东工业大学学生分会督导主任陈平华教授、湖南强智科技物联网事业部总裁覃志远先生现场指导，为活动增添了宝贵支持。

活动吸引了200余名本校师生参与，同时还有来自香港大学等兄弟院校的研究生踊跃参加，现场学术氛围热烈。

附讲座嘉宾简介：

尹一通教授，南京大学计算机科学与技术系教授、博导，国家优青获得者，中国计算机学会青年科学家奖得主。领衔理论计算机科学研究组，聚焦计算采样理论、高维概率分析及随机算法，在STOC、FOCS等顶会发表论文50余篇。其创立的“计算相变临界模型”为吉布斯采样与约束满足问题构建普适理论框架，相关成果应用于芯片容错布局优化及社交网络模拟，显著提升工业计算效率。主持国家重点项目“数据科学基础理论”，获教育部自然科学一等奖等荣誉，兼任国际算法会议特邀主讲人，推动理论计算机与产业应用的深度交叉创新。

操宜新教授，香港理工大学计算机系副教授，曾任匈牙利科学院博士后研究员，并赴布朗大学等国际机构访学。长期致力于算法图论与组合优化研究，2024年创新提出基于McConnell翻转机制的弦圆弧图理论框架，破解Durán团队2011年遗留的核心难题，为复杂图类分析建立统一方法论。其研究成果发表于《Theoretical Computer Science》、STOC等顶刊顶会，对本地着色问题NP-hard性的证明完善了计算复杂性理论体系。主持RGC/NSFC项目8项，研发的高维吉布斯采样模型将芯片容错布局效率提升40%，图论技术同步应用于基因网络建模及社交网络传播动力学模拟。现任中国计算机学会理论计算机专委会常务委员，推动算法理论与工业应用交叉创新，累计发表论文50余篇，获SPAA优秀论文奖、教育部新世纪人才等荣誉。

姜少峰博士，现任北京大学前沿计算研究中心助理教授，博士生导师，北京大学博雅青年学者，于2021年6月正式加入中心。他于2017年在香港大学取得博士学位，曾在以色列魏茨曼科学研究学院（Weizmann Institute of Science）进行为期三年的博士后研究，并曾在芬兰阿尔托大学（Aalto University）任助理教授。他博士在读期间获微软亚洲研究院PhD Fellowship提名奖，博士后研究获魏茨曼杰出博士后研究成果奖。他的研究方向为理论计算机科学，近期侧重于大数据算法及其在机器学习中的应用，并已经在包括FOCS，SICOMP，SODA，ICML，NeurIPS等的主流国际期刊和会议上发表论文多篇。姜少峰博士现致力于理论计算机科学、数据科学理论基础等方面的教学和科研，并与国际知名机构积极展开合作，积极推进相关方向的人才培养和科研产出，提升中心的国际影响力。