本网讯 唐敏 报道：6月5日至6日，数据要素学科专业建设暨数学类课程教学研讨会在中飞院举办。会议聚焦民航数字化、智能化发展需求与智慧民航建设，围绕数据要素学科专业建设任务，邀请南京大学、新南威尔士大学、人民邮电出版社等单位专家，就数据要素赋能学科建设、数学基础支撑专业发展等议题展开深入研讨。会议由理学院院长徐海文主持。

理学院院长徐海文在致辞中指出，当前，中飞院理学院数据科学与大数据技术本科专业及大数据技术与工程硕士学位点正迎来特色化、高质量发展的重要机遇期。我们要立足学科交叉融合发展趋势，进一步明晰民航特色大数据专业定位，持续推进数学课程教学改革，深化教学内容更新与教学方法创新，强化师资队伍的交叉融合能力建设，充分发挥生成式人工智能技术与民航高质量数据资源的赋能作用，着力构建行业契合度高、民航特色鲜明的人才培养体系和数学课程体系。

会议期间，与会专家围绕大数据技术、数据科学及数据要素在智慧民航中的应用实践展开专题交流。徐海文院长介绍了中飞院理学院学科专业发展情况，并就中飞院‑新南威尔士大学2+2联合培养项目与参会专家进行了交流讨论。随后，人民邮电出版社策划编辑田紫微主持高等数学教材研讨，与会专家就线性代数、数学分析、概率统计、微分方程等课程教材建设及数学类课程教学改革展开热烈讨论。

在主题报告环节，南京大学数学学院杨俊锋教授以《以图像处理和压缩感知为例浅谈数学优化的应用》为题，展示了数学优化模型及快速求解算法在图像复原、压缩感知重建中的实际价值。南京大学工程管理学院李敏教授分享了题为《Nonconvex truncated conditional value at risk‑based sparse linear regression》的研究成果，提出了基于截断条件风险价值的稀疏线性回归新模型与高效算法，数值实验在稀疏性和准确性上均显著优于现有方法。

本次研讨会通过高水平学术报告、行业实践分享与教学改革研讨，进一步明确了民航特色大数据学科的建设路径，推动了数学课程与人工智能、民航数据集的深度融合，为培养行业亟需的高素质复合型人才奠定了坚实基础。