2024年7月16日，由中国现场统计研究会、中国运筹学会数学规划分会、北京应用统计学会和北京交通大学、北京工业大学、首都师范大学、中国人民大学、中国科学院数学与系统科学研究院等联合主办的“第九届统计优化与学习国际研讨会”成功举办。

7月16日上午，举办统计优化与学习国际研讨会开幕式。北京交通大学副校长荆涛教授，中国现场统计学会理事长、北京工商大学校长郭建华教授，香港理工大学数学系主任、香港数学学会前会长孙德锋教授出席开幕式并致辞。加州大学伯克利分校、加州大学圣地亚哥分校、宾夕法尼亚州立大学帕克分校、明尼苏达大学、爱荷华大学、帝国理工学院、阿尔伯塔大学、滑铁卢大学、曼尼托巴大学、新加坡国立大学、香港理工大学、中国科学院数学与系统科学研究院、北京大学、清华大学、复旦大学等海内外四十所高校的老师和同学参加会议。会议开幕式由中国运筹学会数学规划分会理事长、北京交通大学数学与统计学院副院长孔令臣主持。

荆涛向全体与会嘉宾表示热烈的欢迎，介绍了北京交通大学的历史渊源和学科建设情况。他表示统计优化对数据科学、管理科学和交通运输等领域有重要促进作用，希望研讨会能够促进多学科多领域的融通共进。

郭建华介绍了统计学会的背景，肯定了统计优化与学习系列研讨会为统计学、优化与学习等学科的融合起到的巨大推动作用，希望通过研讨会可以把统计、优化与学习间的交融互通延续下去。

孙德锋介绍了统计优化与学习研讨会的背景和宗旨，对统计、优化和学习等领域专家的支持表示感谢，希望可以在多学科领域的碰撞中找到更多有价值的研究内容和发展方向。

16日上午，大会报告由曼尼托巴大学王力群教授、北京工业大学徐大川教授、中国科学院刘歆研究员和河北工业大学樊军教授主持。大会邀请了宾夕法尼亚州立大学Eberly Family讲座教授、国际著名统计学家李润泽教授进行报告。其工作为高维数据开发了一种有效的无模型推断程序。该工作通过充分降维框架重新表述了假设检验问题，提出了一种新的检验统计量。此外，他还提出了多重检验程序，并建立了理论保证。

美国工业与应用数学学会会士、新加坡国家科学院院士、新加坡国立大学教授Kim-Chuan Toh报告了多元混合模型中非参数极大似然估计的计算问题。将无限维凸优化问题离散化，并提出了一种有效的和可扩展的基于半光滑牛顿的增广拉格朗日方法，该算法可以处理超过一百万个数据点和一万个支持点。加州大学崔莹助理教授报告了一类复合非凸函数，得到了相应的最小化问题的必要最优性条件，并设计了算法。这些结果扩展了Poliquin和 Rockafellar在1992年引入的amenable函数的研究。滑铁卢大学桑培俊副教授报告了观测结果与观测时间的相关性，使用加权惩罚样条进行估计，得到更精确的估计量，并为加权估计量建立一致性和收敛速度。

16日下午，大会报告由清华大学张立平教授、北京交通大学罗自炎教授、中国科学院张羊晶研究员、北京航空航天大学韩德仁教授和首都师范大学崔恒建教授主持。大会邀请了明尼苏达大学孙举助理教授进行报告。孙举助理教授提出了一种新型插件方法，对未知类型和水平的噪声具有很大的鲁棒性。香港理工大学袁雁城助理教授介绍了凸聚类模型的最新进展和新开发的求解器，使用GPU加速来求解凸聚类模型。爱荷华大学王勃祥副教授介绍了新算法fastkqr，其精度与最先进的算法相当，但运算速度要快一个数量级。加州大学聂家旺教授讨论了三次张量的秩1张量补全问题。证明了这个问题等价于一个特殊的秩1矩阵恢复问题，并提出了核范数松弛和矩松弛方法来解决此问题。香港理工大学孙德锋教授介绍了加速预处理交替方向乘子法，用于求解线性约束凸优化问题。加速预处理交替方向乘子法在求解凸二次规划问题上优于预处理交替方向乘子法。

16日下午，第九届统计优化与学习国际研讨会圆满闭幕，闭幕式由北京工业大学赵欣苑教授主持。中国现场统计研究会副理事长兼党委书记、北京应用统计学会会长崔恒建教授对本次会议的圆满结束表示热烈的祝贺，并希望统计与优化有更深入的合作，共同发展。孙德锋对会议的组织方给予了高度的肯定与鼓励，介绍了举办系列会议的宗旨，希望研讨会可以为各学科的融合起到促进作用。对大会报告人及线上参与的学者们的支持表示衷心的感谢，希望今后会议可以更好地促进交叉学科的融合，为广大学者提供更好的交流平台

　　　　 

参加此次学术盛会的学者线上线下累计1500人次。此外，在大会报告前期7月5日 — 15日举办了为期11天的短期课程，邀请阿尔伯塔大学孔令龙教授和姜蓓副教授讲授“保形预测和公平性的统计学习与优化”课程，华东师范大学王祥丰教授和同济大学李文浩助理教授讲授“运筹学中的强化学习”课程，北京大学袁坤助理教授讲授“大语言模型优化”课程，加州大学崔莹助理教授讲授“可信机器学习的随机优化”课程，明尼苏达大学孙举助理教授讲授“带约束的深度学习”课程，听课人数累计达到3000余人次。

统计优化与学习国际研讨会已经连续举办了九届，汇聚了统计、优化和机器学习领域的专家，共同分享最新科研成果，探讨前沿研究方向。系列会议不仅展示了各学科的发展动态，也为不同领域的学者提供了宝贵的交流合作机会，促进了更多的跨学科互动。