2025年12月21日上午，伦敦布鲁内尔大学虞克明教授应邀开展以“Robust Loss Functions for Deep Learning, Bayesian Robust Quantile Regression, Huberised Regularisation and Robust Quantile Random Forest”为主题的学术讲座。本次讲座在综合楼644会议室举行，由统计与数据科学亚洲博彩平台排名 张崇辉教授主持。

虞克明，英国伦敦布鲁内尔大学统计学与数据科学讲习教授(Chair Professor)、数学学科研究影响中心主任；英国皇家统计学会会士、英国社科基金(ESRC) 评审专家成员、英国自科基金 (EPSRC)评审专家成员 、欧洲科学基金(ESF) 评审专家成员。目前是《Journal of the Royal Statistical Society-C》副主编，也担任过《Journal of the American Statistical Association, A&CS》、《Journal of the Royal Statistical Society-A》等多家国际SCI、SSCI期刊的副主编。目前他主要从事回归分析、非参数统计、机器学习、贝叶斯推断、大数据及非常小的数据分析等方面的理论和方法研究，是贝叶斯分位数回归方法的开拓者，先后在《Journal of American Statistical Association》、《Journal of the Royal Statistical Society: Series B》、《Journal of Econometrics》、《Journal of Business & Economic Statistics》、《Bernoulli》等统计学顶级刊物上发表论文150多篇。

虞克明教授的报告围绕人工智能与统计学中备受关注的“稳健性”问题展开，系统介绍了在数据异常、对抗扰动及模型失配情形下构建稳健学习方法的最新研究进展。报告首先回顾了稳健损失函数在深度学习中的发展背景，结合计算机视觉、网络安全和自然语言处理等应用场景，阐释了稳健方法在应对噪声数据和潜在安全威胁中的重要作用。随后，虞克明教授重点介绍了一种新的损失函数，从贝叶斯视角出发，为稳健预测、学习与正则化提供了统一的理论框架。该方法不仅为稳健估计目标给出了清晰而一致的动机，也加深了对稳健分位数回归及现代机器学习模型中稳健性机制的理解，为相关领域的研究与应用提供了新的思路。

讲座尾声，虞克明教授与在场师生围绕稳健学习方法的理论突破、应用拓展及未来研究方向等问题展开深入交流。张崇辉教授对虞克明教授的精彩报告表示衷心感谢，高度评价其研究在理论统一性与实际应用价值方面的创新意义。此次学术分享促进了师生之间的深入讨论与思想碰撞，为后续相关研究的开展提供了有益参考与启发。