11月21日，应计算机科学与工程学院邀请，中国地震局地球物理研究所地震工程与人工智能交叉领域学者戴志军研究员作题为《Deep Learning and Its Application in Earthquake Related Research》的学术报告。计算机科学与工程学院、地球科学与工程学院及理学院等部分师生参加。
报告系统回顾了从传统特征工程、浅层神经网络到CNN、RNN、Transformer及大模型的发展脉络，强调了深度学习在复杂时序和高维地震数据处理方面的突出优势。戴志军研究员重点介绍了团队在强震动与地震参数智能预测方向的最新进展，围绕Arias强度构建了多项AI模型：一方面，利用短窗强震记录预测后续能量释放与地震震级，实现了震级自动分类和地震烈度的早期估计，为地震预警“争秒级时间窗口”提供了有力技术支撑；另一方面，通过卷积神经网络自动判别台站记录成分兼容性，大幅提升了大规模强震动数据库的质量控制效率，为开展精细化地震工程分析奠定了可靠的数据基础。
在互动交流环节，参会师生就地震工程中的智能算法设计、数据集构建及工程场景应用等问题踊跃提问，现场气氛热烈。此次报告不仅拓宽了师生在“地震+人工智能”领域的学术视野，也充分发挥了计算机科学与工程学院的河北省高校智慧应急应用技术研发中心和河北省物联网监控技术创新中心的学术交流与合作平台作用。下一步，学院将以本次学术交流为契机，围绕地震智能监测、震例智能分析、地震参数预测等方向积极布局地震AI相关研究与人才培养，推动与中国地震局相关科研单位在“AI+地震”领域开展更深层次合作。
（供稿：计算机科学与工程学院；编辑：朱宏）
