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数据科学是发展十分迅速的学科。在大数据时代，各行各业数据体量暴增。因此，如何更好地处理和利用大数据成为领跑行业的关键，也是数据科学家们多年来一直致力的研究方向。

自2012年以来，数据科学国际研讨会（MIIS）一直致力于将世界顶尖的数据科学相关科学家、研究人员和工程师汇聚一堂，聚焦国际前沿学术问题，并讨论解决信息科学与大数据分析中的实际解决方案。研讨会于2016年开始由深圳市大数据研究院主办，现已成为国际数据科学界具有一定影响力的学术盛会。

开幕式上，香港中文大学（深圳）副校长、深圳市大数据研究院院长罗智泉教授首先致欢迎辞。他提到今年突然爆发的疫情给MIIS会议的线下举办带来了很大的挑战，但得益于国内诸多高效的防疫举措，全国各地数据科学研究人员最终能够亲临现场。同时，会议也为无法到场的海外与会人员提供了线上参会的方式。

联合主办单位清华-伯克利深圳学院的黄绍伦教授随后发言，他表达了对本次研讨会的重视和美好期待。他简要介绍了清华-伯克利深圳学院的发展历程，这座同样诞生于2014年的学院和香港中文大学（深圳）在教育理念、国际化视野等方面还有许多的相似性。他表示，深圳是个十分年轻充满活力的城市，这些年来不断吸引着年轻的科学家，期待在大家的努力下，深圳会成为世界学术和科技中心之一。

开幕式结束后，为期三天的数据科学国际研讨会正式开始。在香港中文大学（深圳）会场，David Tse、Benjamin Van Roy、Fei Xia、David Gesbert几位教授通过线上会议室，Ercan Engin Kuruoğlu、宗成庆、张学工几位教授在线下会场分享了主题报告。

David Tse （线上） Byzantine Consensus Through the Lens of Information Theory

随后两天MIIS来到松山湖会场，Björn Ottersten、Eduard A. Jorswieck、Erik G. Larsson几位教授通过线上会议室，陶梅霞、陈洛南、徐宗本、文再文、程光、张纵辉几位教授在松山湖线下会场进行了研究分享。

Meixia Tao Gradient Statistics Aware Power Control for Over-the-Air Federated Learning

Luonan Chen Anticipated Learning Machine for Time-series Prediction

MIIS于12月20日正式结束。