2025年6月26日，计算机与软件工程（大数据与人工智能）学院顺利开展科研能力提升月系列活动之主题讲座分享第三场，安徽大学计算机科学与技术学院副教授严远亭受邀参加，学院科研秘书刘剑琴老师主持会议。严远亭副教授是博士生导师、中国人工智能学会粒计算与知识发现专委会委员，在粒度计算与机器学习领域具有深厚的学术造诣。本次讲座吸引了学院多名教师参加，现场学术氛围浓厚。

（图为刘剑琴介绍严远亭）

严远亭从不平衡数据分类的研究意义与现状切入，系统阐述了传统分类算法在医疗诊断、欺诈检测等实际应用中面临的挑战。他指出，数据层面的复杂性会显著加剧分类难度，并重点介绍了团队提出的三大创新方法：基于三支决策的代价敏感重采样技术；基于空间分布的欠采样框架（SDUS）；马氏距离驱动的极不平衡数据采样。

严远亭还以团队发表在IEEE TKDE、Information Sciences等顶级期刊的论文为例，展示了这些方法在38个数据集上优于SMOTE、ADASYN等经典算法的实验结果。

（图为严远亭介绍不平衡数据分类）

在讲座后半程，严远亭结合自身科研经历，分享了“做研究与写论文的体会”。他强调，科学研究需以问题为导向，建议青年学者从四类创新路径：老问题和老方法、老问题和新方法、新问题和老方法、新问题和新方法中寻找突破口。此外，他还详细讲解了论文写作的结构化框架，鼓励教师通过“模仿-迭代”提升学术表达能力。

在互动环节，现场教师就论文的撰写与投稿等问题与严副教授展开深入讨论。学院何灏老师表示：“严远亭副教授的研究兼具理论深度与应用价值，为学院的学科建设提供了重要参考。”

（图为讲座结束全体教师合影）

未来，学院将持续推进高水平学术交流平台建设，通过引进前沿学术讲座和专题研讨活动，为全体教师提供拓展学术视野、提升科研创新能力的高质量平台。严远亭的精彩报告不仅系统性地提升了与会教师对不平衡数据分类领域的认知深度，更在学术思想碰撞中为校际科研协同创新开辟了新的合作空间。