4月1日，由《系统科学与复杂性》编辑部主办、山东科技大学数学学院承办的深度学习与数学物理方程学术研讨会在我院召开。来自中国科学院数学与系统科学研究院、北京航空航天大学、北京邮电大学、华东师范大学、上海海事大学、浙江农业大学、南京农业大学、宁波大学、华南理工大学、北京雁栖湖应用数学研究院等高校和科研机构的知名专家和研究生40余人参加此次会议。

院长董焕河在致辞中向参加此次研讨会的专家和同学表示热烈欢迎和衷心感谢，他介绍了学院的发展历程，并希望借助本次研讨会实现学术交流和智慧经验的启迪与碰撞，将学科发展和人才培养事业推上新的台阶！数学与系统科学研究院、国家杰出青年基金获得者闫振亚研究员指出，此次研讨会搭建了一个专家学者与学术期刊的交流平台，在探讨深度学习与数学物理方程学科最新发展前沿的同时，加强了专家学者与JSSC期刊的相互交流。

与会报告专家分别报告了“可积深度学习(Integrable deep learning)---PINN based on Miura transformations and discovery of new localized wave solutions”“求解ODE初边值问题的基于对称群的神经网络算法”“基于PINN方法的矢量光孤子形成机制分析及动力学预测”“基于液态神经网络的非线性偏微分方程求解新方法”“Mix-training physics-informed neural networks for the rogue waves of nonlinear Schrodinger equation”“Deep learning and intelligent mathematical physics”。与会专家学者就以上学术发展问题展开了热烈讨论，现场听众踊跃提问，与报告专家积极交流互动，为推动深度学习与数学物理方程学科发展提供了诸多具有重要参考价值的学术成果。

最后，《系统科学与复杂性》编辑部吴国云以“提升期刊影响力、服务科学前沿”为题，详细介绍了期刊的基本情况和发展态势，从坚持严格的同行评议制度、重视论文的学术质量、多角度挖掘优秀稿源、组织系列研讨会助力科学传播等四个方面介绍了期刊的相关工作和进展，并从科技期刊编辑的视角，与现场师生就科技论文写作进行了深入交流。（通讯员：赵岩峰）