7月15日上午，2026年多粒度智能计算学术研讨会暨中国人工智能学会粒计算与知识发现专委会走进重庆师范大学学术交流活动在致用楼102学术报告厅举行。活动由人工智能与前沿交叉学院、计算机与信息科学学院、类脑认知计算与特殊儿童教育康复重庆市重点实验室承办。浙江海洋大学吴伟志教授、湖北民族大学詹建明教授、江苏科技大学杨习贝教授和苏州科技大学刘克宇博士应邀作学术报告，西南大学徐伟华教授与张晓燕教授作为特邀嘉宾参会，相关学院教师及研究生代表参加活动。
2026年多粒度智能计算学术研讨会现场
开幕式由王军书记主持。由崔少国院长致辞，对各位专家的到来表示热烈欢迎，并希望以此次活动为契机，进一步加强学术交流与科研合作，共同推动多粒度智能计算及相关领域的发展。
王军书记主持开幕式
崔少国院长致辞
学术报告分为上下半场，分别由冉瑞生院长和徐伟华教授主持。前半场中，吴伟志教授首先作题为《多尺度数据知识获取的粒计算研究》的报告，围绕多尺度信息系统、多尺度决策表及不同尺度下的知识获取方法展开介绍，重点讲解了广义多尺度信息系统中的尺度组合、最优尺度选择及相关研究进展。随后，詹建明教授作题为《面向时序预测的趋势模糊信息粒化方法研究》的报告，系统梳理了模糊信息粒化的理论框架与发展脉络，介绍了区间粒化、趋势粒化、距离度量和预测推理等内容，并分享了面向多元时间序列和长期预测的多尺度趋势模糊信息粒化方法。
冉瑞生院长主持上半场学术报告
浙江海洋大学吴伟志教授作学术报告
湖北民族大学詹建明教授作学术报告
学术报告进入下半场，杨习贝教授作题为《可信图学习初探：构建鲁棒和公平的图神经网络》的报告，围绕图神经网络的鲁棒性与公平性展开介绍，分享了基于图结构优化、多视角信息融合的鲁棒图学习方法，以及面向偏见传播问题的公平表示学习方法。刘克宇博士作题为《粗糙特征选择：现状与展望》的报告，系统回顾了基于粗糙集理论的特征选择研究，重点介绍了渐进策略、增量方法、多粒度机制和弱监督范式，并分析了现有方法在因果推理、高阶表示、类别不平衡和多模态感知等场景中面临的挑战。
江苏科技大学杨习贝教授作学术报告
苏州科技大学刘克宇博士作学术报告
每场报告结束后均设置提问交流环节。与会师生围绕多尺度数据中的尺度选择、趋势模糊信息粒化、图神经网络的鲁棒性与公平性、粗糙特征选择及多粒度机制等问题踊跃提问。四位专家结合报告内容和自身研究实践，对相关问题进行了耐心细致的解答，现场交流深入，学术氛围热烈。
与会师生围绕报告内容开展提问交流
与会师生围绕报告内容开展提问交流
闭幕式由徐伟华教授进行总结发言。他对四位专家的精彩报告表示感谢，并指出，本次研讨会集中展示了粒计算及相关领域的最新研究成果，为师生拓宽学术视野、深化科研交流提供了良好平台。
本次活动促进了粒计算、机器学习、图神经网络和特征选择等研究方向的交流融合，对推进学科建设、科研创新和人才培养具有积极意义。
西南大学徐伟华教授主持闭幕式
拍摄：翁文欣、朱庆平 撰稿：翁文欣
