5月25日至27日，核函数逼近方法在数据分析中应用国际会议（International Conference of Kernel-based Approximation Methods in Data Analysis）在广州召开。本次会议是继2017年第一届会议后由华南师范大学数学科学学院再次举办。本会议的学术委员会由中山大学许跃生教授领衔的国内外专家学者组成，其中南方科技大学汤涛院士、复旦大学吴宗敏教授、香港中文大学辛周平教授、新南威尔士大学Ian Sloan教授、哥廷根大学Robert Schaback教授和波恩大学Michael Griebel教授等。此届会议近百人参加，与会人员主要来自华南师范大学、中山大学、暨南大学、广东工业大学、汕头大学、深圳大学、浙江大学、复旦大学、华中科技大学、武汉大学、大连理工大学、云南大学、合肥大学和安徽大学等国内高校，以及德国波恩大学、德国吉森大学、美国密苏里大学、美国密苏里州立大学、香港浸会大学、香港城市大学、香港理工大学、香港大学和台湾静宜大学等境外高校。

会议中来自世界各地的专家学者齐聚花城作精彩报告，其中德国的Martin Buhmann教授、德国的Armin Iske教授、美国的孙兴平教授、中国香港的韩耀宗教授和中国台湾的陆林天教授等国内外著名专家学者，内容涉及再生核函数、径向基函数、高维数据逼近、偏微分方程的数值解和稀疏机器学习方法等。会议深入探讨国际前沿研究课题数学中的数据分析和机器学习方法，开展多项国际合作研究，有效地为我国的产业升级改造奠定坚实的理论基础，促进智能科学高层次专业技术人才的培养。