为应对大数据形态日益多元化的趋势，探索跨学科融合创新路径，10月9日下午，数据科学教研室在10号教学楼301举办“多模态大数据分析与决策智能”跨学科学术交流。本次活动由教研室主任王红牵头组织，旨在打破学科壁垒，共同探讨如何融合文本、图像、时空轨迹等多模态数据，以挖掘更深层次的商业与社会价值，赋能智能决策。

　　在单一数据维度价值已被深度挖掘的当下，多模态数据的交叉融合正成为驱动下一轮科技创新的核心引擎。交流活动伊始，王红主任点明核心：“数据科学本质上是一门交叉学科，既要精通计算技术，更要具备与各行业领域知识融合的能力，将多元数据转化为精准的决策智能 —— 这正是我们举办此次交流活动的初衷。”

　　教研室的刘彤彤老师作为主讲人，深入分享了在多模态数据表示学习、跨模态信息检索与融合分析等方面的最新研究进展。她通过生动的案例，阐释了如何利用深度学习模型打通文本、图像、音频等不同模态数据间的语义鸿沟，实现信息互补与增强，为构建统一的跨模态理解框架提供了技术思路。

　　在互动环节，老师们展开了热烈讨论，思想的碰撞激发出诸多新的研究灵感。大家一致认为，多模态大数据分析是数据科学发展的必然方向，其决策智能的应用将深刻改变各行各业的面貌。

　　本次学术交流会的举行，不仅生动诠释了数据科学作为“交叉学科”的核心理念，也有效促进了老师之间的深度交流。