3月21日，东北大学软件学院博士生导师、IEEE高级会员马连博教授应邀莅临我院，作题为“面向边缘智能的神经架构搜索与压缩方法研究”的专题学术报告。马教授围绕边缘计算场景下的算法轻量化部署难题，解析了神经架构搜索与深度模型压缩技术的前沿突破，并分享了学生科研能力培养路径。学院80余名师生参与交流。

报告伊始，马连博教授以“边缘计算”为核心，阐述了其在工业智能制造中的关键作用。他指出，边缘计算作为连接终端设备与云端中心的新型平台，需在资源受限的环境下实现高效智能算法部署，而神经架构搜索（NAS）与深度模型压缩技术‌正是解决这一难题的核心突破口。结合团队研究成果，马教授详细介绍了如何通过性能预测器优化搜索效率、多目标协同压缩算法等技术手段，为工业物联网、智慧城市等场景提供轻量化、高精度的智能解决方案。针对学生培养，马连博教授以自身经历为例，鼓励学生要“敢想敢试，尽早接触科研”。他建议同学们在夯实基础、培养计算思维的同时，还要‌关注交叉领域、拓宽视野。

互动环节中，多名师生就“如何选择科研方向”，“边缘智能的就业前景”等问题提问，马教授一一解答。

报告前，马连博教授听取了我院计算机应用技术学科团队的工作汇报，交流了学科建设心得，为我院的学科建设建言献策。作为辽宁省智能科学与智能系统重点实验室副主任，马连博教授强调学科交叉融合对技术落地的重要性。他提到，边缘智能不仅是计算机科学的课题，更需与自动化、通信工程、工业设计等领域协同创新。为此，他分享了东北大学在“工业互联网”学科群建设中的经验，并建议我院结合区域产业特色，打造以“边缘智能+智能制造”为方向的跨学科平台，推动校企联合实验室建设，加速科研成果转化。

本次报告不仅为教师提供了学科前沿动态与研究方法的直接借鉴，而且为学生搭建了接触顶尖学术思想的桥梁，显著提升了其科研认知水平与创新能力。马连博教授将高深理论转化为生动案例，展现了科研的探索魅力。

未来，学院将持续引入顶尖学者，为师生打造开放、前沿、创新的学术生态。全面提升学院的学术竞争力、创新驱动力和社会影响力。