讲座时间：2026年10月20日（星期二）下午15:00

讲座地点：西南交通大学犀浦校区图书馆二号报告厅

主讲人：康 昭 教授

主持人：李天瑞 教授

主讲人简介：

康昭，电子科技大学教授、博导，美国南伊利诺伊大学博士，四川省高层次青年人才，百度首届全球高潜力“AI华人青年学者”，入选全球前2%顶尖科学家“终身科学影响力”榜单。主要研究图机器学习、大语言模型。以第一或通讯作者身份发表ICML，NeurIPS，IEEE Trans等 CCF-A类和中国科学院1区论文60余篇，ESI前1%高被引论文10篇，谷歌学术引用9500余次，H-index 54。主持某委重点、基金重点、自科重点课题等项目8项，成果获教育部和新疆维吾尔自治区科学技术进步一等奖、某委技术发明一等奖。受邀担任Pattern Recognition，Neural Networks期刊编委。

内容简介：

随着现实世界数据日益复杂，传统图神经网络在异配性与跨域泛化上面临瓶颈。本报告将介绍我们在构建图基础模型路径上的最新进展：首先，通过双重滤波机制统一处理图的同配与异配性，夯实底层算子的鲁棒性；其次，提出以结构为中心的迁移范式，利用多域拓扑对齐突破特征空间不兼容的限制；最后，介绍基于几何基底的通用架构，利用 Gromov-Wasserstein 距离在度量空间内实现异构图的表征对齐。