（通讯员 吴志伟 谭哲雨）6月30日9时30分，由统计与数学学院和科学研究部联合举办的“中南大讲堂”之名家讲坛（2025年第3期）暨“中南·统数”求真创新论坛（2025年13期）在文波楼智慧教室202成功举办。复旦大学朱仲义教授受邀以“Transfer Learning for High-dimensional Quantile Regressionwith Distribution shift”为题开展前沿学术分享，本期名家讲坛由统计与数学学院赵慧教授主持。
讲座中，朱教授首先指出当前知识转移研究中存在的核心挑战——目标研究与源研究间的分布偏移现象可能显著降低知识转移效率。针对这一关键问题，他重点阐释了参数偏移、协变量偏移、残差偏移三种典型分布偏移类型下的高维分位数回归理论，创新性地提出可转移集合及转移框架，有效破解了三类分布差异对知识转移的制约。在方法验证层面，朱教授通过建立非渐近估计误差界限与源检测一致性理论，严谨证明了该框架的有效性与优越性。值得关注的是，他进一步提出正交去偏方法应用于知识转移场景下的统计推断，成功实现渐近结果的精度提升，为高维统计推断提供了新的技术路径。
本次讲座内容兼具理论深度与应用价值，为机器学习、计量经济学等领域的跨域知识迁移研究提供了重要方法论参考，引发在场师生的热烈讨论。
嘉宾简介：朱仲义，复旦大学统计与数据科学系教授，博士研究生导师；曾任中国概率统计学会第八、九届副理事长；现为国际数理统计学会当选会员；国际顶级统计杂志JASA副主编、Statistica Sinica副主编；国内“数理统计与管理”“应用概率统计”“中国科学：数学”等杂志编委。专业研究方向为：纵向数据（面板数据）模型；分位数回归模型，机器学习等。主持完成国家自然科学基金面上项目七项、国家社会科学基金一项，作为子项目负责人完成国家自然科学基金重点项目二项，重大项目子项目一项，目前主持国家自然科学基金重点项目一项。近几年发表论文100多篇（其中包括在国际四大统计和机器学习顶级刊物等SCI论文八十多篇）。2015年获得教育部自然科学二等奖。
审核人：梁娜
