国家天元数学西北中心认知科学与智能计算前沿论坛于3月28日-29日在西安交通大学星空报告厅举行。该论坛由西安交通大学张红英教授、孟德宇教授、杨在教授等共同组织，来自全国十余所大学的150余名专家学者及研究生参加了会议。

西安交通大学数学与统计学院张红英教授主持了开幕式。会议邀请西安交通大学数学与统计学院统计与数据科学系主任孟德宇教授致欢迎辞。孟教授介绍了会议主办单位国家天元数学西北中心的中心概况和中心的“数学与人工智能”主题年活动安排。他指出，本次论坛聚焦认知科学与脑科学、人工智能的融合创新，旨在推动通用人工智能的迭代升级，探索大模型智能生成机理，发展评估大模型智能水平的定量工具，从而推动大模型的数学机理等基础研究。

在学术论坛上，天津大学胡清华教授从低质量多模态数据关联驱动要素切入，提出了不确定性引导的可信多模态融合框架；西南大学徐伟华教授系统梳理了大数据认知学习与智能计算技术进展，展望未来发展方向；山西大学钱宇华教授延拓了传统机器学习理论，以构建更加科学可信的机器学习理论与方法；华中科技大学伍冬睿教授展示了脑机接口在解码精度、对抗安全与隐私保护领域的最新突破；湖南大学李庆国教授拓展形式概念分析在逻辑代数、偏序集等数学工具中的应用；深圳大学王熙照教授剖析了LLMs的推理能力瓶颈和未来研究方向；东南大学张敏灵教授深入探讨了深度神经网络的校准能力；浙江海洋大学吴伟志教授阐述了多尺度数据粒计算模型及知识获取框架；北京邮电大学石川教授提出了图基础模型的实现路径与新学习范式；浙江大学王皓波研究员介绍了团队在开放世界下弱监督学习算法的研究进展；武汉大学胡宝清教授探讨了数据融合中的对偶性问题；西安交通大学张讲社教授分享了一种基于信息论和重要性抽样的聚类分析方法；西安交通大学孟德宇教授介绍了一系列能够处理图像的旋转不变性和尺度不变性的高精度卷积核参数化方法及其应用；北京师范大学于福生教授提出了基于模糊信息粒化的时间序列聚类方法；中国人民大学赵素云教授提出了应对开放环境挑战的弱监督学习算法；昆明理工大学李金海教授介绍了概念认知学习在不确定性研究方面的成果；陕西师范大学郝飞教授阐述了图概念认知学习的理论框架和应用；天津大学王煜副教授介绍了面向开放环境自主感知的多粒度建模方法；湖南师范大学代建华教授从粒度建模的角度探讨了部分标记数据、多标记数据和模糊数据中的特征选择方法。会议聚焦认知科学与智能计算交叉领域的核心议题，围绕"不确定性问题"、"意识与记忆机理建模"及"脑网络图机器学习建模"等方向展开了深度研讨。

闭幕式上，浙江海洋大学吴伟志教授与西安交通大学张红英教授总结指出，本次会议系统呈现了认知科学与人工智能深度融合的理论突破与技术创新成果，构建了跨学科跨领域协同创新的重要平台。他们特别致谢与会专家的精彩报告，呼吁加强西部地区学者交流合作，共同推进数学理论与人工智能技术的融合创新。