文继荣介绍了信息学院特别是计算机学科的发展历程。他表示，近年来信息学院努力跻身学术前沿，在拓展大数据、人工智能、产业化等方向做了许多工作，取得了良好成果。学院将加大人才引进力度，提高科研待遇，更新人才培养观念，为重点建设高水平平台而不懈努力，实现更好、更快发展。
论坛上，6位来自国际知名学府的优秀青年****，就所研究的前沿领域做主题报告，分享研究成果，与学院师生展开讨论。
悉尼大学信息技术学院讲师常利军博士介绍了通过研究两个图形处理问题来说明使用数据缩减技术处理大型现实图的能力。为数据缩减可以显著减少计算最密集子图的输入图，以及显著提高启发式计算大型独立图集的准确性等方面提供了理论指导。
加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程系的林春彬博士进行了关于大数据分析相关方向的报告。他提到查询表达式可以表达最常见的包括组合多个时间序列的统计数据，基于经典的时间段的IoT时间序列的压缩来评估，误差保证计算对每个段使用通用且直接的预计算误差度量，并且指出压缩可以使用固定或可变长度分段。
新加坡国立大学计算机科学系的助理教授王伟在如何用深度学习方法进行高效的跨域图检索的方向介绍了一些自己的看法。他提出跨域数据检索正成为一种有效的搜索范例，可以进行无缝信息检索。重点提到了应用程序使用户可以查询具有不同形式的数据，以及应用程序支持来自不同域的查询和数据库映像的图像搜索两方面。
英国阿斯顿大学计算机科学系助理教授俞唯仁博士，对基于大规模拓扑网络结构的信息检索、大数据处理技术在信息物理融合系统与物联网等方面的应用进行了介绍，尤其提到了图表是许多复杂结构化数据的基本表示，广泛应用于网络搜索、社交图表等。他还阐述了开发可伸缩技术可以高效地处理图形结构数据并接受大图的实时更新。
斯坦福大学计算机科学博士李纪为博士，提出目前的聊天机器人系统倾向于输出单一通用的回答，缺乏一致的人格，通常通过单向谈话进行优化，无法处理双向或长期对话、以及无法有效利用与人类的互动，他在报告中重点阐述了如何避免信息输出沉闷的陷阱，将讲话者嵌入到神经生成模型中以赋予一个连贯的角色，以及如何使用强化学习来处理长期对话的一致性，如何让机器人能够提出问题并使问题变得明智等。
华为研究科学家、高级工程师谢淼博士，从社会网络分析等方向展开，提出很多基于社会网络的新应用如何从在线数据中高效地抽取出高价值信息并有效地提升在线系统的服务能力，并重点介绍了社会网络中的信息传播，拓扑结构挖掘和内容过滤与筛选等一系列主要研究问题，以及它们在其他领域中的潜在价值。
文继荣、陈红为与会青年****赠予本次论坛的交流纪念牌，感谢与会青年****从全球各地前来，希望本次来访能感受到信息学院良好的教学科研氛围。
会后，与会青年****与学院党政领导班子进行座谈，就学校工作环境、人才引进政策、学科平台、教学科研条件开展交流，洽谈沟通合作。
本次论坛是在学校“双一流”建设总体规划下，引进计算机学科海内外优秀青年人才、推进学院跨越式发展的重要举措，旨在围绕国际科学前沿、热点研究领域问题进行深入研讨，促进全院师生与海内外优秀青年****交流合作，积极搭建协同创新研究平台，做好人才引进与队伍建设工作。
同时，本次论坛作为信息学院40周年院庆系列活动之一，邀请学院本科毕业后前往国际知名学府深造的优秀****，搭建了杰出校友与在校师生沟通的桥梁，促进了学院学科发展、人才培养与校友工作之间的融合。
