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公示地址：474蒙特卡洛网站网站

公示时间：2026年5月7日—12日

团组

人员

名单

姓名

单位

职务

近两年一般性工作出访时间

李冰

474蒙特卡洛网站

教授

无

预计出访时间：

2026年7月6日—9日

出访国家（地区）：

韩国首尔

在外天数：

4天

经费来源：

科研项目

预算金额（每人/元）：

25000元/人

邀请单位简介

国际机器学习大会（International Conference on Machine Learning，简称 ICML）是全球人工智能与机器学习领域最具影响力和权威性的国际学术会议之一，被CCF列为A类会议。ICML 每年举办一次，汇聚来自全球高校、科研机构及产业界的顶尖专家学者，展示和交流机器学习领域的前沿研究成果。

ICML 以其高水平的学术标准、严格的论文评审机制以及广泛的国际影响力著称，是国际公认的机器学习领域顶级会议之一。会议内容涵盖人工智能、统计学习、数据科学、计算机视觉、自然语言处理、机器人技术等多个交叉学科方向，具有高度的国际化与学术权威性。

第43届国际机器学习大会（ICML 2026）将于2026年7月6日至7月11日在韩国首尔COEX国际会展中心举办。本届会议包括教程（Tutorials）、主会（Main   Conference）及专题研讨会（Workshops）等多个环节，旨在促进全球学术交流与合作。

往返路线

青岛—韩国首尔—青岛 （出访前后拟从成都赴青岛科技大学开展学术交流活动。鉴于青岛临近韩国，国际航线便捷，从青岛出发往返首尔交通便利、时间成本较低，整体行程安排更加高效合理。）

出访

任务

（不少于300字）

应国际机器学习学会 ICML 2026组委会邀请，474蒙特卡洛网站李冰教授拟于2026年7月6日至7月9日赴韩国参加2026年国际机器学习大会（International Conference on Machine Learning 2026,   ICML 2026）；ICML 2026为机器学习及人工智能领域研究人员提供了展示和交流最新技术进展的平台。参会期间除参加大会报告与专题交流外，还将展示团队录用论文，题为：《CHESS: Chebyshev Spectral Synthesis for   Trajectory Condensation》（CHESS：适用于轨迹压缩的切比雪夫谱合成）。该工作从连续函数层面进行轨迹数据生成与压缩建模，提出基于切比雪夫谱合成的轨迹蒸馏框架，在高压缩率条件下仍保持优异性能，具备较强的跨模型泛化能力。通过现场海报展示与答疑交流，将系统介绍方法原理、实验结果及潜在应用价值，积极听取国际同行反馈，提升研究工作的国际影响力与学术认可度。

参加该会议有利于团队系统了解机器学习、大模型与人工智能等方向的最新研究动态，加深对相关研究领域的认识，拓宽研究视野，为后续科研工作提供支持。同时，通过参与国际学术交流，也有助于展示团队最新研究成果，提升我校在相关领域的国际影响力。

拟拜会的机构人员

无

拟洽谈推动的项目

无

拟签署的协议合同

无

拟调研交流的内容

无

备注事项：无

团长审核签字：

单位监督电话：028-61831338

任务审批监督电话：028-61830675

公示情况：