应我校邀请，北京航空航天大学电子信息工程学院“卓越百人”特聘副教授赵中亮于10月10日抵达九游会在线注册,（中国）科技公司进行学术交流。10月10日上午，赵中亮在九游会在线注册,（中国）科技公司10号教学楼317做了题为“Machine learning-empowered Spatial-Temporal Trajectory Data Analysis and Applications at Network Edge”的学术报告。出席此次会议的有信息与电子学院的十多位教师、博士研究生和硕士研究生。

　　随着智能移动终端的迅速发展，大量移动用户终端的位置信息得以获取，进而为移动节点轨迹分析提供了数据保障。该报告重点围绕机器学期、深度学习在室内外轨迹信息的分析和应用问题上展开讨论。

　　报告人重点介绍了三个将机器学习技术成功应用到室内外轨迹预测、定位方面的工作。通过结合智能边缘计算技术，可以将高负荷的机器学习、深度学习运算卸载到离终端用户近的边缘处理器，同时满足低时延和高精度的轨迹分析要求。报告人重点介绍了最新的深度学习技术在移动节点（车辆网中车辆节点和通信网络中移动用户节点）的轨迹定位方面的应用。申报人提出的基于LSTM技术的轨迹预测能够同时满足高精度和快速收敛的优化性能，使得提出的模型适用于对时延有较高需求的应用。

　　通过这次学术交流活动，大家受益匪浅，拓展了视野，对边缘计算、深度学习、空间数据领域的先进技术有了更深入的了解，对选择研究方向和开展九游会在线注册,（中国）科技公司有很大帮助。