4月21日和5月12日下午，中国地震局地球物理研究所于子叶博士应邀给我校师生分别做“基于深度学习的震相拾取工具设计与应用”以及“人工智能算法在地震反演中的应用研究”的学术报告，该报告分别是电子科学与控制工程学院举办的“灾害监测系列学术报告”中的第3场和第6场，报告通过钉钉线上会议的形式举行，学校部分师生聆听了报告，会议由电控学院教师高琴主持。

在第3场报告中于子叶老师首先从理论上阐述了深度神经网络的基础结构以及在地震学中的应用，介绍了基于基础结构构建的震相拾取模型，重点分析了现有震相拾取模型的精度和速度瓶颈问题，最后结合具体项目演示了基于深度学习的震相拾取模型设计。在第6场报告中于子叶老师首先对传统的反演与迭代方法进行了介绍，接着分析了正则化约束存在的问题与解决方案，重点以一维地壳速度结构计算和层析成像为例，对神经网络以及深度神经网络作为方法反演进行了具体演示与讲解。报告完后，于子叶老师就师生提出的深度神经网络与人工智能算法方面的问题进行了详细解答。

于子叶老师的两次报告内容丰富详实，有很好的关联性与延续性，为我校师生进一步凝练科研方向和学术思路提供了新的参考。(撰稿人：高琴)