10月13日上午，应信息与控制工程学院穆国庆老师邀请，中国石油大学（华东）副教授、博士研究生导师邵伟明应邀到校作题为"物理因果关系启发的生成式隐变量模型及其在软传感器中的应用"的学术报告。

会议伊始，邵教授首先对生成式隐变量模型（GLVMs）在工业数据智能中的应用进行了深入探讨。然后，邵教授也指出，现有的GLVMs在工业数据的复杂性中的局限性并提出了一种新的研究思路，即物理因果关系启发的生成式隐变量模型框架（PCI-GLVM）。随后邵教授介绍了基于PCI-GLVM设计的两种实例模型和半监督场景下的高效训练了这些模型在软传感器中的应用，并展示了PCI-GLVM在提升软仪表预测精度等方面的显著有效性。这一研究不仅为工业数据智能领域提供了新的视角，也为相关技术的发展和应用开辟了新的道路。报告结束后，邵教授积极与现场师生们进行互动交流，就实际工业中数据驱动存在的问题展开了热烈讨论。

邵教授的报告内容丰富、见解深刻、前瞻性强。通过此次交流，与会者们不仅深入了解了软测量技术的最新进展，还交流了数据驱动技术在工业应用中的实际问题，为未来的合作打下了坚实的基础。

邵伟明，现任中国石油大学（华东）副教授，博士研究生导师。研究方向为大数据驱动的工业智能，包括关键参数虚拟测量、故障检测/诊断/溯源分析等。主持了国家基金项目2项、中国博士后科学基金项目2项，工业控制技术国家重点实验室开放课题2项，并以骨干成员身份承担国家基金重点项目和企业委托项目多项。以第一/通讯作者在IEEE汇刊、IFAC会刊等国内外著名期刊上发表论文40余篇，第一发明人授权发明专利6件。部分成果获得省部级三等奖1项、CPCC优秀论文奖1项、IEEE DDCLS优秀论文提名奖2项。（撰稿：穆国庆 审核：田艳兵）