我校信息工程学院数据科学系23级数据科学与大数据技术二班郭衍虹、程逸飞同学在2025年5月23日至25日，于中国重庆参加了2025 IEEE 第12届联合国际信息技术与人工智能大会 (ITAIC 2025)。此次会议旨在为来自世界各地的研究人员、学者和工业专业人士提供一个平台，以展示他们在信息技术、通信、网络、电子和自动化控制方面的研究成果和开发活动。
@会议开幕式
在山水之城重庆，各地的专家学者齐聚一堂，深入探讨信息技术的前沿发展。会议期间，西交利物浦大学的Steven Guan教授发表了主旨演讲，重点分享了他在机器学习、大数据分析、个性化技术等领域的最新研究成果。Steven Guan教授详细介绍了他在伪随机数生成、机器学习模型优化以及大数据分析架构等方面的研究进展，阐述了这些技术如何在实际应用中推动个性化服务、提升系统安全性和可靠性，令与会者深受启发。
@Steven Guan教授演讲
会议过程中，郭衍虹同学和程逸飞同学也展示了他们的论文研究成果——《Research on cargo volume prediction of logistics sorting center based on LSTM》。他们的研究重点是：随着电子商务行业的迅猛发展，物流快递行业面临着日益增长的业务压力，物流分拣中心的货量预测成为提升运营效率和优化资源配置的关键环节。本文基于长短期记忆网络（LSTM）构建了货量预测模型，以某10个分拣中心过去四个月的日货量数据为基础，通过三倍标准差法剔除异常值后，对各分拣中心未来30天的日货量进行预测。以ARIMA模型为对比模型，进行同样的预测。结果表明，LSTM模型的最高预测准确率为91.31%，平均预测准确率为80.6%；而ARIMA模型的最高准确率为85.45%，平均预测准确率为65.3%。LSTM模型在所有评价指标上均优于ARIMA模型，表明其在处理此类复杂数据时具有更高的准确性和适应性。研究结果对分拣中心提高资源利用率、优化人员安排决策具有重要意义。
@郭衍虹、程逸飞合影
ITAIC 2025 不仅是一场学术成果的展示平台，更是青年学者拓宽国际视野、汲取创新灵感的重要契机。郭衍虹与程逸飞同学的研究成果，不仅展现了数据科学领域青年学子的创新能力，更彰显了中国在人工智能应用研究中的前沿实力。
此次参会经历，对于两位同学而言既是对学术能力的肯定，更是新的起点。正如郭衍虹所说：“我们很荣幸能在国际舞台上分享研究成果，未来将继续深耕物流大数据领域，努力用技术创新解决行业实际问题。” 程逸飞则表示：“通过与国际学者的交流，我们深刻认识到跨学科融合的重要性，下一步将探索 LSTM 模型与物联网技术的结合，进一步提升预测的实时性与精准度。”
随着信息技术与人工智能的深度融合，新一代青年学者正以蓬勃的创造力和扎实的学术功底，在全球科技竞争中崭露头角。相信在更多像郭衍虹、程逸飞这样的青年人才推动下，中国将在智能时代的浪潮中持续释放创新活力，为全球科技进步贡献更多中国智慧与方案。