2025年8月21日，北京化工大学机电工程学院院长王维民教授特邀米兰理工大学教授、欧洲科学院Hamid Reza Karimi院士来校开展为期三天的学术交流活动。本次学术交流聚焦“人工智能与机器学习技术在工业工程领域的前沿应用”，为师生呈现了一次兼具理论深度与实践价值的学术盛宴。北京化工大学教授、中国工程院高金吉院士、机电工程学院班子全体出席学术交流会。本次会议由王维民教授主持。
王维民教授首先对Hamid院士的到来表示欢迎并介绍了机电学院的基本情况以及研究方向等，欢迎Hamid院士团队专家与机电学院未来开展更多学术合作。王维民教授表示，面对未来的挑战，北京化工大学机电工程学院将积极推动学科发展与国际交流合作，提升人才培养质量，在服务国家高端装备智能制造与健康运维中作出重要贡献。
Hamid院士的报告聚焦深度学习技术对旋转机械故障诊断的变革作用，阐述了运用神经网络技术从振动、声学等时序传感器数据中识别故障模式的方法，并提出数据增强、迁移学习等应用于人工智能预测与智能软测量的策略。本次报告为师生搭建了接触国际学术前沿的平台，为人工智能与工业技术融合领域提供了重要思路。
高金吉院士向Hamid Reza Karimi 院士赠予著作《Artificial Self - recovery and Autonomous Health of Machine》。此次赠书，以工业智能领域的权威著作为纽带，深化学院与国外学者交流互鉴，助力搭建国际学术合作新桥梁，推动工业工程前沿技术的深入探索。
与会师生同Hamid教授就工程免疫方法、旋转机械动力学、人工智能技术在工业中的应用等问题深入交流了意见，有力的提升了同学们的国际交流能力和国际视野。
学术会议结束后，王维民院长向Hamid 教授介绍了学院的发展概况、主要的科研方向，并就成立联合实验室，共同承办国际会议及人才培养等方面深入交换了意见，并陪同Hamid院士参观了高端压缩机及系统技术全国重点实验室，全方位介绍了实验室的发展历程、研究特色、功能特点及实际工程应用情况。参观结束后，Hamid院士对机电学院在相关领域取得的科研成果给予了高度评价，并指出希望在未来促进更多的国际科研合作，共同推动人工智能赋能机械故障诊断、工程免疫和人工自愈等领域的技术创新与发展。
审核：侯蒙京、王维民