10月12日至14日，第四届工程数据驱动计算和机器学习国际会议（DACOMA-24）在南京市顺利召开。本次会议由河海大学主办，汉诺威莱布尼茨大学、魏玛包豪斯大学、清华大学、CSTAM计算力学工作组、江苏省理论与应用力学学会等联合承办。我院陈磊磊博士受邀参加会议并作主题报告。

会议期间，来自全国的专家、行业学者齐聚一堂，共同探讨了工程数据驱动计算和机器学习领域的最新进展与未来趋势。我院陈磊磊博士作了题为“Effect of stress engineering on piezoelectric performance of relaxor ferroelectric ceramics”的学术报告，主要介绍淬火工艺改善铁电材料压电性能的方法，并通过设计实验揭示其作用机理。报告引起了参会者的广泛关注，得到了相关领域专家的肯定，陈磊磊就研究内容与参会专家和学者进行了深入交流。联合培养研究生王佳晨作了题为“Uncertainty quantification of piezoelectric material properties based on neural networks”的分会场报告，介绍了一种基于深度神经网络的压电材料性能不确定性量化方法。

此次会议旨在促进工程中的大数据分析、数据驱动计算和人工智能的研究应用，涉及的领域包括动态数据驱动计算、数据驱动工程应用、基于机器学习的材料图像重建、基于机器学习的超材料与先进材料设计，大数据设计与优化等。通过参加此次国际学术会议，拓展了我院师生团队的国际视野，增强了国际间的合作意识，为促进科研发展及项目成果转化、技术创新等积累了经验，扩大了我校的国际学术影响力。

（撰稿：陈磊磊   审核：杨艳）