10月24日，温州肯恩大学Gaurav Gupta教授与Guanchao Tong教授应邀来我院开展学术访问。两位教授分别围绕人工智能在医学图像分析与海洋学海平面预测中的前沿应用作了专题报告。报告内容兼具学术深度与实践价值，展示了人工智能技术在不同学科领域的创新应用与跨界融合，充分体现了深度学习赋能科学研究与推动技术革新的强大潜力。此次学术交流不仅拓宽了师生的科研视野，也为今后在相关领域的合作研究奠定了良好基础。

Gaurav Gupta教授曾任温州肯恩大学数学系主任，曾在印度空间研究组织（ISRO）从事科研工作，并在CVPR等国际顶级会议及高水平期刊发表科研论文60余篇。他在学生培养方面成果显著，指导过多名博士、硕士及本科毕业生。

在此次交流中，Gupta教授作了题为“The Future of Diagnostics: AI-Powered Medical Image Analysis”的学术分享。Gupta教授详细介绍了其团队提出的新型UDA-VAE++无监督域适应模型，该模型能够实现医学图像在CT、MRI、US、PET等多模态数据上的跨域学习，有效提升了模型的泛化能力与诊断精度。研究结果显示，该方法在多个基准数据集上均取得了优于传统算法的性能表现。报告最后，Gupta教授还展望了大语言模型在医学影像智能分析与辅助诊断领域的前沿发展方向。

Guanchao Tong教授是温州肯恩大学数学系助理教授，长期从事数据分析、时间序列预测与气候变化及医学数据的交叉研究，致力于利用先进的统计和机器学习技术解决全球可持续发展与公共健康领域的关键问题。

在此次交流中，Guanchao Tong教授作了题为“Prediction of Regional Sea Level Using Satellite and Tide Gauge Data by Classic Statistic and Deep Learning Algorithms”的分享。Tong教授团队基于生成式对抗网络（GAN）对全球海平面时间序列数据进行数据增强，有效提升了预测精度。报告系统介绍了研究方法、模型构建及实验结果，并探讨了深度学习算法在海洋环境监测与气候变化研究中的应用前景。

交流现场氛围热烈。在问答环节中，与会师生围绕数据来源、模型参数、训练效率、预测能力、硬件条件等科研核心问题展开深入交流。

此次学术交流不仅拓宽了学生的科研视野，提升了专业英语水平，更激发了学生对人工智能、机器学习与深度学习在时间序列与图像处理方向的浓厚兴趣。未来，我院将继续加强高层次国际学术合作，搭建更高质量的科研与人才培养平台，助力学术创新发展。