11月1日，第28届IEEE高性能计算与通信国际会议（28th IEEE International Conference on High Performance Computing and Communications，HPCC 2026）在河南洛阳举行。数学与统计学院、大数据统计学院副院长胡杰应邀参会，并在HPCC专题分会场作学术报告。HPCC是中国计算机学会（CCF）推荐的C类国际学术会议。
报告论文题为“Uncertainty-Aware Multi-View Orthogonal Representation Learning for Efficient Traffic Forecasting in Urban IoT”，由胡杰、朱浪沙、唐兵兵、杨静共同完成。
该研究面向城市物联网交通预测中的数据不确定性、特征冗余及模型计算开销等问题，提出不确定性感知多视图正交表示学习方法（UMORL），通过正交时间模式表示、不确定性自适应建模与时空特征学习相结合，提升交通预测的准确性与计算效率。研究成果在多个公开交通数据集及贵阳山地交通数据集上进行了实验验证。
