2014年10月17日，应我院邀请，中科院计算技术研究所何清研究员来校作题为“基于超曲面的机器学习算法研究”的学术讲座。我院部分教师和研究生参加了讲座，学术讲座由院长曹飞龙主持。
　　何清研究员对常见的几种分类机器学习算法进行了介绍和总结，并根据拓扑学中的约旦原理，提出了基于超曲面的一系列机器学习算法，包括：基于超曲面的分类方法；极小样本集与分类精度；基于超曲面的并行分类算法；基于超曲面的大数据分布发现算法；基于超曲面的聚类算法；基于超曲面的离群点检测方法。除了介绍算法，更重要的是阐明了极小样本集对分类精度的决定性影响，以及在分布不确定的大数据抽样中的重要作用。何清研究员的讲座内容丰富，条理清晰，语言平实，整个讲座学术氛围浓厚。讲座结束后在座师生就相关问题进行了讨论和交流。
　　何清研究员主要研究机器学习与数据挖掘、基于云计算的大数据挖掘，在国内外重要刊物和会议上发表近百篇学术论文，先后主持完成多个国家自然科学基金项目和863项目。他带领的机器学习与数据挖掘团队受中国移动研究院委托开发完成了基于云计算的并行数据挖掘平台，相关技术获得了自主知识产权；组织开发实现了四十多个并行机器学习算法，并实际应用到电信、电力、信息安全、环保、保险行业等数十家企业，为企业带来了可观的经济效益和社会效益。