为搭建师生学术交流平台，营造浓郁的学术氛围，提高研究生科研水平和科研能力，11月23日下午，数学学院在楠竹报告厅举办“数苑论坛”第六十期活动暨研究生学术月专家报告，中国科学院数学与系统院王启华研究员作了题为“Distributed Nonparametric Regression Imputation for Missing Response Problems with Large-scale Data”的学术报告，140余名研究生参加报告会，数学学院副院长夏志明教授主持本次活动。

 在大数据时代，非参数回归插补在处理缺失数据方面具有重要地位，但高维度数据带来的“维度诅咒”也使其面临挑战。为应对这一问题，王启华教授分享了两种前沿的分布式非参数回归插补方法。王教授指出，基于核平滑法的分布式插补方法在保持出色插补效果的同时，具有极低的通信成本，但子机器台数受到限制；而基于筛分法的分布式插补方法则在本地机器上更具适应性，能灵活满足不同计算环境需求，机器台数可以不受限制从而降低了计算时间，同时由于克服了矩阵通讯的难题使得通信成本也得到降低。最后，他强调这些创新方法不仅是对传统技术的升级，更是对数据科学领域在大数据背景下不断演进的回应，它们为处理高维度缺失数据提供了新的理论支持和工具，推动了数据分析方法的发展和进步。

 临近讲座结束，夏志明教授、胡俊英老师等就此次演讲内容与王启华教授展开热烈讨论。最后，夏志明教授对此次讲座进行总结并对王启华教授的精彩分享以及在场听众的参与和互动表达了诚挚的感谢。

 本次讲座，让同学们了解到复杂数据处理在实际应用中的重要性，并提供了处理复杂数据的新视角，帮助同学们更加清晰地认识大数据处理领域的研究方向，对大家今后的科学研究和应用具有重要意义。