地大新闻网讯 （通讯员 丘偲彤 杨素）10月9日至14日，第23届国际数学地球科学大会（IAMG 2025）在广东珠海召开。会议同期召开国际数学地球科学协会全体会员大会，汇聚全球数学地球科学领域的学者，包括主旨报告人Alik Ismail-Zadeh和Anna Nguno等知名专家，共同探讨数据驱动地球科学知识发现的最新进展。
来自我校计算机学院的苏丹籍博士研究生巴达兰（Abdallah M. Mohamed Taha）以及来自资源学院的科特迪瓦籍博士研究生夸梅（Joel Paterne Kouame），在大会中作了学术汇报。
巴达兰在导师刘刚教授的指导下，完成了题为《EVALUATING DEEP FORST AS AN EFFICIENT ALTERNATIVE TO DEEP NEURAL NETWORKS IN DATA-DRIVEN MINERAL PROSPECTIVITY MAPPING》的研究报告。该研究重点关注如何通过使用非神经网络的深度学习来实现矿产预测。他将深度森林(DF)模型与CNN、LSTM等有名的神经网络模型进行对比，结果表明即便在样本有限的情况下，该模型在找矿预测中表现突出。
夸梅在导师陈建国教授的指导下，完成了题为《GEODATA FUSION AND MINERAL RESOURCES APPLICATION: A CASE STUDY FROM FANKOU Pb-Zn DEPOSIT》的学术报告。他的研究则侧重于实际地质数据的集成与应用。
会后，巴达兰说：“在今年IAMG会议中，我感受国际合作、学术交流与数学和AI在地球科学的意义。为了探索更多创新点并取得更多研究成果，我积极与专家、教授及期刊编辑进行深入讨论。我希望明年能够参加在加拿大举行的IAMG会议，并申请获得IAMG期刊学生研究基金。”（编辑 孙彦钦）
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