3月9日上午，电子科技大学赵熙乐教授在济明楼C416会议室作了题为“Continuous Modeling Perspective for Data Science”的学术报告。报告由理学院副院长王振希主持，相关专业师生50余人聆听了报告。

赵熙乐教授围绕成像科学中的正则化方法这一核心问题，系统梳理了全变分、低秩及非局部等经典正则化器的理论基础，并深入剖析了传统人工设计正则化器在表达能力、适用性和灵活性等方面存在的局限。针对上述挑战，赵教授创新性地提出了成像科学的连续建模范式，通过深度神经网络对离散数据进行连续表示，实现了对经典正则化器的灵活解构与重构，并展示了该方法在多种成像逆问题中的优异性能。报告结束后，赵熙乐教授就如何利用连续建模视角突破传统正则化方法的瓶颈、提升成像模型泛化能力等问题与师生进行了深入交流与探讨。

本次学术交流不仅拓宽了大家对成像逆问题建模前沿的理解，也为师生在图像处理与深度学习融合研究方面提供了新的思路和方法借鉴，有助于推动相关领域的学术创新与科研能力提升。 （文/图  张俊）