联合国将每年10月24日定为“世界发展信息日”，旨在彰显信息传播在推动全球发展进程中的核心作用。2026年，我们将围绕“信息赋能，行动致远”(Information Empowers, Action Reaches) 这一主题，深入探讨如何借助数字技术与媒介力量，将可持续发展目标从愿景转化为切实行动。

信息不仅仅是冰冷的数据，更是唤醒认知、凝聚共识、催生变革的重要催化剂。为促进学术对话与思想碰撞，Computer Science & Mathematics学科将于2026年10月23日举办本次线上中文研讨会。本次会议有幸邀请到扬州大学石杨副教授、中央财经大学高胜教授、上海理工大学秦川教授，分享所在领域的最新研究进展与前沿趋势，为同行学者和青年学子带来深刻启发。

• 会议信息  

1.时间：2026年10月23日18:00-20:00

2.会议直播：https://9g0ug.xetlk.com/sl/4ClFw8

会议议程  

18:00-18:10 会议开场

18:10-18:40 离散递归神经网络发展概述与展望 石杨 副教授 扬州大学 Informatics 期刊编委

18:40-19:10 基于区块链的数据可信流通利用关键技术 高胜 教授 中央财经大学 Information 期刊栏目编委、Symmetry 期刊客座编辑

19:10-19:40 人工智能安全浅析 秦川 教授 上海理工大学 Multimedia 期刊编委

19:40-20:00 提问交流环节

• 会议主席 

石杨 副教授 扬州大学

石杨，工学博士，扬州大学信息与人工智能学院副教授、博士研究生导师。主要研究方向为智能计算分析与应用、机器人智能控制。主持国家自然科学基金、江苏省自然科学基金等项目；先后入选江苏省、扬州市等不同层次人才项目，并获江苏省信息技术应用学会青年科技奖等奖励。累计发表学术论文60余篇，其中以第一作者或通信作者发表SCI论文30余篇。现任中国自动化学会、中国人工智能学会等多个学术组织专业委员会委员，美国IEEE高级会员，美国《数学评论》评论员；担任多个学术期刊编委，以及30余种国际权威期刊审稿人。

报告题目：离散递归神经网络发展概述与展望

报告简介：递归神经网络凭借反馈结构与动态演化机制，已成为在线求解时变矩阵方程、约束优化和机器人实时控制等问题的重要工具。随着数字计算平台与嵌入式控制的普及，如何将连续模型有效离散化并兼顾精度、鲁棒性与实时性，成为神经动力学研究的关键课题。本报告围绕离散递归神经网络的发展主线，梳理从传统离散到直接离散的方法演进，介绍课题组在时变矩阵求解、非线性优化及机器人控制等方面的研究进展，并对k-WTA神经动力学与云控制两个前沿方向进行展望，为智能计算与自主系统的交叉研究提供参考。

• 会议主讲人 

高胜 教授 中央财经大学

高胜，博士，中央财经大学信息学院教授、博士生导师、副院长。入选全球前2％顶尖科学家榜单等。从事区块链技术与应用、数据安全与隐私保护、可信人工智能等研究。主持了国家重点研发计划青年科学家项目、国家自然科学基金3项等国家级项目。发表论文80余篇，获得《计算机学报》(2020-2024) 优秀论文奖、中国知网高影响力论文，CCF CBC2018唯一最佳会议论文奖，IEEE Software的Popular论文等。授权国家发明专利20余项。曾荣获教育部科技进步一等奖等。

报告题目：基于区块链的数据可信流通利用关键技术

报告简介：区块链与隐私计算是实现数据可信流通与高效利用的核心关键技术。区块链为数据流通提供可信连接与协同治理基础，隐私计算则在保障数据隐私与安全的前提下，支持数据价值的释放与利用。如何融合区块链与隐私计算，构建安全可信、高效可用的数据流通利用体系，并协调隐私保护、数据可用性与流通效率之间的关系，已成为当前的研究热点。本报告首先分析数据可信流通利用面临的关键技术挑战；其次，介绍区块链与隐私计算赋能数据可信流通利用的体系架构与关键技术；最后，分享课题组在相关领域的研究探索与实践成果。

秦川 教授 上海理工大学

秦川，上海理工大学教授、博士生导师、信息与通信学科带头人，澳大利亚新南威尔士大学访问学者。研究领域为多媒体智能处理、AI安全等，主持国家重点研发计划课题、国家自然科学基金、上海市科委/教委科研项目等20余项；2019年获上海人才发展资金资助，2025年入选上海市东方英才计划拔尖项目。已发表CCF-A或一区论文70余篇，入选Elsevier发布的中国高被引学者榜单、全球前2%顶尖科学家榜单终身科学影响力排行榜。出版教材2本、科普图书1本，发布团体标准1项。曾获中国产学研合作创新成果奖、中国发明协会发明创业成果奖、上海市计算机学会自然科学奖二等奖、上海市科技进步奖二等奖等。现为CCSS科普工作委员会副主任、CCF和CSIG杰出会员。

报告题目：人工智能安全浅析

报告简介：随着人工智能技术快速发展，智能问答、内容生成和智能体工具等已逐步融入我们的学习、工作与生活，人工智能安全也成为社会关注的热点问题。本报告将从多个常见应用场景出发，介绍人工智能安全的基本概念，通俗讲解“AI造假、AI被骗、AI越界、AI泄密”四类典型风险，并结合深度伪造、提示词注入、工具误用和隐私泄露等多个案例，分析风险产生的原因及其可能造成的影响。针对相关安全问题，报告将进一步介绍相应的安全防护方法，以及国内外人工智能安全治理的发展方向。报告面向社会公众和青年学生，旨在普及大家的人工智能安全意识，更加安全、理性、负责任地使用人工智能。

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1. Human-Computer Interaction

https://www.mdpi.com/journal/informatics/sections/human-computer_interaction

2. Information Security and Privacy

https://www.mdpi.com/journal/information/sections/information_security_privacy

3. Trustworthy Artificial Intelligence: Foundations, Methods, and Applications

Edited by Prof. Dr. Sheng Gao et al.

Submission Deadline: 31 October 2026

https://www.mdpi.com/journal/information/special_issues/511IO84FKE

4. Selected Papers: 2026 4th International Conference on Big Data and Privacy Computing

Edited by Prof. Dr. Sheng Gao, Prof. Dr. Jinbo Xiong and Dr. Zuobin Ying

Submission Deadline: 31 March 2027

https://www.mdpi.com/journal/symmetry/special_issues/L5998IHG8Z

• 学科及期刊集群介绍 

数学是自然科学的基础，在所有学术领域都发挥着关键作用。同时，数学也是计算机科学的基石。计算机科学作为数学的应用与延伸，与数学密不可分。MDPI“Computer Science & Mathematics”学科涵盖了从逻辑学到应用数学、从人工智能到多媒体、从信息学到物联网的广域跨学科领域和专业领域期刊，为科研人员提供多元化的成果传播渠道。

2.相关期刊集群

了解集群详情：https://www.mdpi.com/about/announcements/13514

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