唐贇教授首先以药物设计的基础知识为切入点，简明扼要地阐述了药物的特性和发展途径。他指出，随着科技的不断发展，应用人工智能技术，相关科研工作者可以充分利用和共享已积累下的生物医药大数据，可避免众多重复劳动的同时可以大大缩短新药的研发周期。将计算机和人工智能技术恰当的应用于新药研发的各个阶段，以实现降低成本及提高成功率的目标。其次唐贇教授新药物的制作问题是多目标优化问题，需要通过优化多个目标才能够实现优秀药物的筛选与制作目标。随后唐贇教授介绍了“华为杯”第十八届中国研究生数模竞赛D题题目解析，评阅建议及选题队伍情况。他详细地为同学们介绍题目的重点、难点以及该如何分析，并以一篇一等奖论文为例，简单介绍了解题思路和过程。最后，唐贇教授基于大数据和人工智能技术，采用建立化合物活性预测模型的方法来筛选乳腺癌候选药物可降低药物研发的时间和成本。唐贇教授以“抗乳腺癌候选药物的优化建模”为题，其目的是集思广益，跨界合作，希望从众多参赛作品中找到更好的优化方法，以加速新药研发速度，和解决药物制作过程中的普遍难题。
报告的最后，唐贇教授认真地回答了同学们的问题，并做出简要总结。他希望此次报告对老师开展相关研究和同学参赛具有更多的启迪作用。他同时指出数学建模竞赛本质是考察参赛选手的应用创新水平，旨在锻炼选手学以致用，团结协作的意识和能力。(审核人 李国荣)
