应151amjs澳金沙门电力工程系邀请，美国佛罗里达大西洋大学电气工程与计算机科学系助理教授唐宇飞博士于2019年5月30日上午9:30在151amjs澳金沙门第四会议室作题为“网络表征学习方法及海洋新能源应用”的学术报告，报告由电力工程系系主任杨军教授主持。

报告首先以“网络”这一词语作为切入点，介绍了网络的基本概念及其在经济学、社会科学、电力系统、电信等领域的相关应用。接着，唐宇飞博士介绍了近年来网络表征学习方法的关键进展，网络表征学习方法消除了繁琐的特征工程需要，并在基于网络的任务(如节点分类、节点聚类和链接预测)中获得了最先进的结果。同时，唐宇飞博士介绍了其科研团队在该领域的相关工作，包括多标签网络表征学习和局部网络嵌入。

最后，唐宇飞博士分析了深度学习在海洋新能源发电系统故障诊断与健康管理中的应用，展示了该领域在现阶段的研究现状并给出了相应的未来展望。在交流提问环节中，唐宇飞博士就同学们所提的各个问题，如如何理解网络表征学习方法中的损失函数及如何细化故障诊断结果等给出了详细的回答。会后杨军老师、彭晓涛老师等与唐宇飞博士进行了学术探讨交流。

本次报告为同学们提供了一个和行业专家接触的机会，开拓了视野。报告在同学们热烈的掌声中结束，同学们表示在此次报告中收获颇丰。

撰稿：李高俊杰 摄影：李高俊杰审稿：杨军张慧责编：彭赟