（通讯员：杨奕睿、吴志伟、原昕）2024年9月20日，普渡大学林共进教授在文波401会议室为学院师生带来了两场精彩的学术讲座——“AI, BI & SI：探索人工智能、生物智能与统计智能的融合”及“Order-of-Addition Experiments：设计与分析的艺术”。讲座由邹娜副教授主持，学院师生积极参与，现场气氛热烈。
（一）AI、BI与SI的跨界对话
林共进教授以独特的视角，深入剖析了AI面临的三大核心挑战：输入偏差的纠正、数据权利与质量的平衡，以及样本与总体关系的精准把握。他创造性地引入了生物智能（BI）与统计智能（SI）的概念，为听众开启了一扇通往未来智能世界的新窗口，激发了大家对未来科技发展的无限遐想与深刻思考。
讲座尾声，林教授抛出了一个引人深思的问题：“在AI、BI与SI的交汇点上，人类应如何携手并进，共创辉煌？”他鼓励学子们勇于探索，为构建更加智能、和谐的社会贡献自己的力量。
（二）“Order-of-Addition Experiments：设计与分析的艺术”
下午，林共进教授以“Order-of-Addition Experiments：设计与分析的艺术”为主题，通过生动的现实案例，讲授了添加顺序（OofA）对最终结果的重要影响，引起了与会者的浓厚兴趣。随后，林教授深入浅出地阐述了在特定模型下如何建立优化设计理论，并推导出各种优化准则下的最优值，还创新性地提出了基于快速排序算法思想的无模型优化方法。
邹娜副教授在总结中进一步强调了实验设计中次序优化的重要性，指出这是提升实验效率、降低成本、获取高质量数据的关键所在。师生们表示，林共进教授以其前沿的学术视角和应用经验，从更好的理解AI时代，发挥好统计智能在AI和BI之间的桥梁作用，更好地推动科学研究和实际应用的发展角度为师生带来了一场学术与智慧的盛宴。
主讲嘉宾简介：林共进（Dennis K. J. Lin），美国普渡大学杰出教授，博士生导师。曾在2020-2022年任普渡大学统计系系主任。在此之前，曾在宾夕法尼亚州立大学任教25年，是供应链管理专业与统计学专业的杰出教授。林教授的研究领域包括数据质量、工业统计、统计推断和数据科学。曾在SCI/SSCI期刊上发表近300篇论文，他正在担任或曾担任过10多种专业期刊的副主编，并曾担任《商业与工业应用随机模型》的联合编辑。林教授是美国统计学会(ASA)院士、国际数理统计学会(IMS)院士、美国质量学会(ASQ)院士、国际统计学会(ISI)会士、英国皇家统计学会(RSS)会士。获得过多个奖项，如Youden Address、Shewell Award、Don Owen Award、Loutit Address、Hunter Award、Shewhart Medal、SPES奖、Chow Yuan-Shin Award。曾在2020年JSM（Jonit Statistical Meeting）获得Deming Lecture Award。他最近的奖项是由台湾清华大学颁发的“2022杰出校友奖”。
