6月24日，湖南工商大学前沿交叉学院、管理科学与工程学院、人工智能与先进计算学院联合举办的“2026研究生招生・薪火计划宣讲营”在湘江楼1511会议室盛大启幕。活动以线上线下融合的形式，吸引校内外200余名师生齐聚一堂，共赴这场学术探索与人才培养的盛宴。
活动伊始，前沿交叉学院院长徐选华教授担任主持，为活动拉开精彩序幕。活动特邀国家杰青、国防科技大学刘新旺教授，国家杰青、北京大学彭一杰教授，国家高层次人才、北京大学韩锦晖教授，作为主讲嘉宾出席。同时，学院刘利枚教授、徐雪松教授、周新民教授、杭志老师、杨艺副教授等领导、导师及教师代表也到场交流。
在第一阶段的学术报告环节，三位专家依次登台，带来极具前瞻性的学术分享。北京大学韩锦晖教授带来“Inventory Decision-Making: Deep Learning, Financial Hedging, and Spatial Transportation”的主题分享。韩教授指出，在当前复杂多变的市场环境下，库存决策面临着诸多挑战。深度学习技术为库存决策提供了新的思路和方法，通过对大量历史数据的学习和分析，能够更精准地预测市场需求，从而优化库存水平。在金融对冲方面，合理运用金融工具可以有效降低库存风险，实现风险与收益的平衡。而在空间运输环节，结合先进的物流技术和运输规划，能够提高库存物资的运输效率，降低运输成本。韩教授通过实际案例分析，详细阐述了如何将深度学习、金融对冲和空间运输有机结合，为企业的库存决策提供科学依据，提升企业的竞争力。
北京大学彭一杰教授带来主题“库存、定价推荐协同优化预训练基础模型”的分享。彭教授围绕库存、定价推荐协同优化预训练基础模型展开论述。他强调了库存管理、产品定价以及推荐系统之间的紧密联系。传统的库存管理、定价和推荐策略往往相互独立，缺乏协同性。而预训练基础模型的出现，为解决这一问题提供了可能。通过构建库存、定价推荐协同优化的预训练基础模型，可以整合多源数据，挖掘数据之间的潜在关系，实现三者的协同优化。这样不仅能够提高库存周转率，还能优化产品定价策略，提升推荐系统的精准度，从而提高客户满意度，增加企业利润。彭教授分享了团队在该领域的研究成果和实践经验，为参会师生在相关研究方向上提供了新的启发。
国防科技大学刘新旺教授带来主题“攻与防：鲁棒图机器学习”的分享。他介绍了图机器学习在当今众多领域的广泛应用，但同时也面临着诸多安全威胁，如对抗攻击等。在攻击方面，攻击者可以通过精心设计的扰动，改变图数据的结构和特征，误导图机器学习模型的预测结果。而在防御层面，需要研究鲁棒的图机器学习算法，提高模型对攻击的抵抗能力。刘教授深入讲解了攻击和防御的技术原理，并展示了一系列实验结果，分析了不同攻击方法的有效性以及相应防御策略的优缺点。他的报告对于推动鲁棒图机器学习领域的研究具有重要意义，也为高校在相关方向的科研工作提供了新的研究视角和思路。
三位专家向同学们介绍了自身开展科学研究的学术历程，分享了当下研究的主要成果，并与现场同学亲切交流，为同学们在今后的科研道路上提供了宝贵的建议和意见。
活动第二阶段，由我校2023级工程管理专业硕士研究生、2025级管理科学与工程博士研究生（拟录取）郑博文同学作为学生代表，结合自身学习科研经历，分享成长心得与奋斗故事，为学弟学妹们指引方向。
活动第三阶段，前沿交叉学院院长徐选华教授系统介绍了学院“领军人才+学术团队+学科平台”共同发展的队伍建设模式，拥有国家基础科学中心、湘江实验室等系列高能级科研平台，建设人形机器人、AI大模型、人工智能算力平台等系列教学科研实验室，主持国家自然科学基金卓越研究群体项目、国家自然科学基金重大项目、国家重点研发计划项目等国家级项目，获得湖南省科学技术杰出贡献奖、何梁何利科学与技术进步奖、教育部高校科学研究优秀成果奖（人文社会科学）一等奖、湖南省科技进步奖一等奖等省部级奖励，拥有管理科学与工程一级学科博士、硕士点、工程管理硕士点、电子信息硕士点、数字经济硕士点等学科建设与学位点情况，吸引了众多学子对报考研究生的向往。
学院本次“2026研究生招生・薪火计划宣讲营”活动取得了圆满成功。三位学者从不同领域和视角，为参会师生带来了前沿的学术知识和研究成果，拓宽了师生们的学术视野，激发了师生们的科研热情。交流互动环节中，师生们积极提问，学者们细致解答，现场学术氛围浓厚。此次活动为管理科学与工程等学科建设、人才培养以及科研合作等方面奠定了良好的基础，对推动管理科学与工程一级学科博士、硕士学位点以及电子信息、工程管理和数字经济等专业学位硕士点的发展具有积极的促进作用。