为提高学院科研水平，提高学生专业素养，12月20日计算机科学与工程学院邀请潍坊学院教授、泰山学者青年专家宋广景，作“Low Multi-Rank Third-order Tensor Completion by Riemannian Conjugate Gradient Descent Method”学术讲座，讲座由张传栋老师主持，学院近500名老师和学生参加。

首先，宋广景通过生动的实例引出了张量填充问题的重要性和挑战性。以广为人知的Netflix 问题为例，展示了如何从海量用户对电影的稀疏评分数据中挖掘潜在信息，完成张量填充以实现精准的推荐系统，这一问题的解决有望带来巨大的商业价值和用户体验提升。同时，视频前景和背景分离等实际应用场景也凸显了张量填充在计算机视觉领域的关键作用，激发了听众对该研究的浓厚兴趣。其次，宋广景介绍了基于黎曼共轭梯度下降法的低秩三阶张量填充方法，证明了在非相干条件下，算法能够以高概率精确地完成低多秩张量的填充，并用实验数据说明方法的有效性。最后，同学们结合报告内容和学习及未来发展情况与宋广景教授进行了深入的交流，宋广景教授耐心细致地解答了每一个问题，并且鼓励大家在以后的学习中要认真学习数学和英语等相关课程，时刻关注科技发展。通过此次讲座，大家对张量填充的理论以及在图像处理、视频处理、推荐系统、自然语言处理等领域的应用有了更为深刻的认识，进一步拓宽了视野。

宋广景，潍坊学院教授，泰山学者青年专家，上海大学计算数学博士，香港浸会大学博士后，香港大学，新加坡国立大学高级访问学者，曲阜师范大学兼职硕士生导师，山东科技大学兼职博士生导师。主要从事张量分析及其应用研究，目前从事大模型等人工智能的理论与应用研究。近五年以第一作者或通讯作者在《NUMER MATH》、《SIAM J MATRIX ANAL A》、《APPL COMPUT HARMON A》、《IEEE T KNOWL DATA EN》等国际一区期刊上发表多篇论文，其中高被引论文2篇，SCI他引600余次，相关成果在牛津大学等国际著名高校和学术会议上做过交流报告。已主持完成国家自然科学基金、中国博士后基金、山东省自然科学基金和山东省高校科技发展计划各一项。现主持在研国家自然科学基金面上项目和山东省自然科学基金重点项目各一项。

（撰稿：卓硕硕     摄影：刘一诺     审核：刘军、张颖     责编：卓硕硕）