11月14日下午，计算机科学教研室在10号教学楼301举办“大数据在机器学习中的应用”科研分享研讨会。会议由王亚慧老师主讲，教研室全体专任教师参会，围绕该领域科研实践、技术突破及未来方向展开深度交流。

　　教研室主任张文华老师在开场中强调，大数据与机器学习的融合是人工智能科研的核心方向，是破解行业难题、推动科技进步的关键。提升教师在此领域的科研能力，对突破技术瓶颈、产出高质量成果及培养科研人才至关重要，明确了本次会议的学术与实践价值。

　　王亚慧老师围绕大数据与机器学习融合的核心技术逻辑、自身团队在智慧医疗数据建模中的科研实践、大数据特征工程对模型性能的提升作用，以及当前主流机器学习框架在海量数据处理中的适配技巧等内容展开分享，结合具体案例剖析了技术应用中的关键点与常见误区。

　　会上，教师们结合自身科研实际，就应用难题及课题协作等问题进行深入探讨。在“大数据预处理效率影响模型精度”“小样本大数据场景算法优化”等问题，众人共研路径，提出引入分布式计算框架、探索迁移学习应用等具体方案，为科研推进提供支撑。

　　此次会议为教师搭建了高效科研交流平台，助力整合资源、提升整体科研水平。未来，教研室将持续开展此类活动，完善协作机制与指导体系，为教师在相关领域实现科研突破创造有利条件。