统计学在人工智能时代的应用 - 统计学广泛应用于商业、医学、工程、社会科学等领域，数据科学即"统计学+应用场景" [1] - 人工智能面临算法模型可解释性不足、框架安全漏洞、数据标注不规范等挑战 [1] - 统计学可从数据不确定性中归纳稳定、可解释的算法，提升模型可靠性 [2] 统计学与人工智能的融合 - 人工智能应用偏工程化，需统计学确保算法在医学、建筑工程等领域的稳定性 [1] - 人类仍需掌握程序运行逻辑，统计学在纠错和问题定义中发挥关键作用 [2] - 近25%的学术报告主题涉及机器学习与人工智能，显示学科交叉趋势 [1] 统计学人才培养与发展 - 统计与数据科学专业供不应求，需提升高校培养能力并留住人才 [2] - 中国作者在国际顶级统计期刊的发表份额位居世界第二，学科发展迅速 [2] - 全国统计与数据科学联合会议国际化显著，15%参会学者来自国外 [2] 行业活动与产学研合作 - 第三届全国统计与数据科学联合会议吸引21国专家，举办600多场学术报告 [1] - 组委会计划加强工业界联系，推动学科与应用创新融合 [2]

顶尖学者回国发展 - 著名数学家林华新在美国生活近40年后回国 在上海数学与交叉学科研究院(SIMIS)担任全职教授 现年69岁 去年年底加入[1] - 林华新在俄勒冈大学担任30年教授 专攻算子代数 在解决C*-代数理论长期问题中发挥关键作用 该理论为量子力学等提供理论基础[1] - 林华新表示一直梦想在上海全职工作 SIMIS提供难得机会 工作重点是培养SIMIS和复旦大学学生 本学期在复旦教授本科课程[1] - 核物理学家刘畅回国 担任北京大学物理学院重离子物理研究所助理教授 2017年获普林斯顿大学博士学位 曾在普林斯顿等离子体物理实验室工作[2] - 刘畅主要研究等离子体物理与核聚变 关注磁约束聚变装置中逃逸电子和高能粒子物理问题 包括托卡马克装置破裂现象[2] - 刘畅拟继续开展等离子体物理前沿研究 为下一代核聚变装置设计缓解破裂和逃逸电子的可靠方案[3] - 科学家胡懿娟教授从美归国 去年7月入职北大 任北京国际数学研究中心教授 回国前任美国Emory大学教授[4] - 胡懿娟研究专注于统计学、微生物学和遗传学交叉领域 致力于解决实际生物医学数据分析问题[4] 学术机构发展 - 上海数学与交叉学科研究院(SIMIS)由数学家丘成桐担任理事长并领导 旨在推进数学基础研究及其跨学科应用[1] - 北京大学物理学院重离子物理研究所引进刘畅等海外人才 加强等离子体物理与核聚变领域研究[2][3] - 北京国际数学研究中心引进胡懿娟等统计与生物交叉学科人才 强化生物医学数据分析能力[4]