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嚴鋼教授分別自主推理的背景動機、因果網絡推理、動態推理及數據驅動自主科學推理等方面展開報告。報告中，嚴鋼教授首先介紹了復雜網絡動態自主推理的背景及動機，介紹了網絡科學和理想與現實環境下的網絡科學方法。然后介紹了因果網絡推理，能否從神經元活動中推理出有向網絡，并分析了因果網絡推理面臨的挑戰。接著詳細介紹了數據驅動的自主科學發現以及洞察黑盒模型的三種方法：符號回歸、深度學習以及稀疏回歸。而后對于不完全和噪聲數據下復雜系統的自主科學推理進行詳細介紹，并提出了一種兩階段方法來處理復雜系統自主推理。最后，對上述方法在不同的網絡動態及拓撲結構下進行仿真驗證，推理新冠疫情預測系統的動態。嚴鋼教授豐富精彩的報告為學校師生的學習和科研工作帶去了思想啟發，也為同學們學習數據驅動的復雜系統自主推理提供了有益指導。

報告結束后，嚴鋼教授就復雜動態網絡自主科學推理相關問題與師生們進行了交流。他也根據自身經歷勉勵同學們要積極拓寬視野，努力探索、發現并解決新的科學問題。此次報告進一步拓展了我校師生的科研視野，增強了同學們對數據驅動的復雜系統自主推理的理解與認識。（文/圖 張皓  王云姣）