10月7日，电子科技大学应用数学学院博士生导师赵熙乐教授应科研处、统计与应用数学学院邀请，在安徽财经大学西校区老图书馆3楼学术报告厅作“A Quick Trip on Matrix/Tensor Decomposition Methods for High-Dimensional Image Recovery”的学术报告。学术报告由统计与应用数学学院院长夏万军教授主持，学院部分老师和硕士研究生参加了报告会。

赵熙乐教授主要研究高维图像反问题的数学和深度方法等，在应用数学和图像处理权威期刊发表学术论文50余篇(入选ESI高被引文章5篇)，主持国家自然科学基金面上项目和青年项目、四川省应用基础研究项目等。研究成果获四川省科技进步一等奖(自然科学类)，四川省科技进步一等奖(科技进步类)，中国计算数学学会青年优秀论文竞赛二等奖、首届川渝科技学术大会优秀论文一等奖、首届四川省数学会应用数学奖二等奖。

赵熙乐教授的报告主要内容是利用张量分解的方法对高维图像进行修复和重建。随着近年来低秩张量分解方法在高维数据恢复中受到越来越多的关注。然而，仅考虑高维数据的低秩结构是不足以实现高维数据恢复的，尤其是在极其复杂的成像场景下。此次学术报告讨论了如何发挥自我监督学习和矩阵/张量分解的优势来恢复高维数据，并在图像修复、图像去噪、压缩感知等领域取得了良好的效果。报告结束后赵熙乐教授与我院师生就张量分解技术、图像重建问题、深度学习中的自监督机制、硕士推免及考研等方面进行了深入的交流，获得了良好的效果，对我校与兄弟院校的学术合作交流具有重要的意义。

（撰稿：李春忠 摄影：华原原 审核：夏万军）