6月10日，数据科学学院暨数据科学与大数据分析协同创新中心举办了2020-2021学年第十期学术沙龙。数据科学与大数据技术系夏雨晴博士为师生带来了一场题为“Representation Based Subspace Learning: Theory, Algorithm and Application”的学术报告，报告由系主任刘磊主持，10余位教师和研究生参加了报告。

夏雨晴博士首先介绍了子空间学习问题提出的应用背景，随后给出了最小子空间的定义和建立秩约束模型，并介绍了求解算法。最后针对当前模型需要存储并计算一个与数据量同阶方阵的困难，提出稀疏存储并快速计算的改进方法，以适应大数据场景。

在学术沙龙讨论环节，夏雨晴博士与在场师生就子空间学习问题的应用、最小子空间定义的细节、矩阵连通性的数学刻画和求解等问题展开详细探讨，有效拓宽了师生的研究视野，为今后研究方向提供了新思路和新见解。