10月30日，数学与统计系列新港报告迎来了最后一场，特别邀请到中国科学院院士徐宗本教授作题为“On Presuppositions of Machine Learning: A Best-fitting Theory”的精彩报告。数学与统计学院副院长肖燕妮教授主持报告，报告采用腾讯会议形式开展，并通过网络平台向全球直播。

徐宗本院士以机器学习执行中的先验假设为核心，从五个方面进行了详细介绍。他借助机器学习在应用中的实例，分析了这些假设的作用、局限和影响，并针对每种假设，分别提出了突破这些基本假设的可能途径和方法，即突破分析框架欧式空间假设的Banach空间几何法、突破损失度量数据独立假设的误差建模原理、突破假设空间大容量假设的模型驱动深度学习法、突破正则项先验决定假设的隐正则化方法和突破训练数据完备性假设的课程-自步学习方法。针对每一种情况，徐宗本院士都通过例子说明了新突破带来的新价值。

徐宗本院士的报告立足于人工智能最基础、最核心的技术——机器学习，深入浅出地分析了突破机器学习先验假设的方法和应用价值，这些新的突破构成了机器学习的适配性理论。报告还展示了当下机器学习研究的一个新方向，具有高度的科学性、前瞻性和实用性。报告结束后，徐宗本院士还与同学们进行了亲切交流。徐宗本院士精彩的报告为本次数学与统计系列新港报告活动画上了圆满的句号。

本系列新港报告自9月13日开讲以来，邀请了来自海内外著名专家学者带来了9场精彩的学术报告，内容覆盖数论、计算数学、人工智能、生物数学、机器学习、数学物理和大数据等领域，聚焦前沿课题和重大问题，具备学术引领普适性，吸引了海内外的专家学者和科研人员共计26268人次在线观看。

活动期间，浙江大学杨易教授作了题为“Efficient Multi-modal Analysis and its Applications”的学术报告，通过具体案例，展示了多模态智能分析技术在实际场景下的广泛应用以及智能视觉系统在感知上的研究进展。

布朗大学舒其望教授作了题为“Mathematics in Scientific Computing”的学术报告，介绍了科学计算，并结合一些特例来展示数学在其发展中所扮演的重要角色。

约克大学吴建宏教授作了题为“The catalyzing and integrating roles of mathematical sciences for optimal rapid response to public health emergencies”的学术报告，通过回顾数学科学在创建学术-工业-公共伙伴关系和跨学科培训和研究合作中的作用，分享加拿大在本世纪三大公共卫生突发事件（SARS、H1N1大流行性流感和新冠肺炎大流行）中取得的一些成功的经验和吸取的教训，以帮助快速应对新出现的公共卫生突发事件。

普渡大学蔡智强教授作了题为“Neural Nets and Numerical PDEs”的学术报告，介绍了最近关于神经网络的工作及其在偏微分方程数值解中的应用。

加州大学洛杉矶分校刘克峰教授作了题为“Mathematics Inspired by Physics”的学术报告，从个人的学习和研究经历出发，介绍了数学与理论物理，特别是超弦理论的交融发展。

密苏里大学哥伦比亚分校William Banks教授作了题为“The Riemann Hypothesis via the generalized von Mangoldt function”的学术报告，根据黎曼猜想可以被描述为一类von Mangoldt函数的求和问题的启发，分享了对广义von Mangoldt函数的研究。

北京大学姚方教授作了题为“Overview and Outlook for Functional Data Analysis”的学术报告，回顾与展望了函数型数据分析的重要问题以及相关应用。

复旦大学林伟教授作了题为“Applied dynamical systems in science and engineering”的学术报告，回顾了应用动力系统在各种科学和工程领域的经典进展，介绍了在大数据和人工智能时代应用动力系统所取得的最新进展。

通过开展数学与统计系列新港报告，进一步加强了学院与国内外知名学者的学术交流，极大拓宽了师生的国际视野，对学院和学科的发展都具有十分重要的意义。