2025年11月20日，应统计学院邀请，中国人民大学吴玉章讲席教授、博士生导师许王莉教授应邀为我院师生作题为“POMT：一种具有自适应隐私预算的在线多重检验框架”的学术报告。本次报告由熊巍教授主持，学院部分教师及硕博研究生参加了此次学术活动。

在讲座开始前，熊巍老师首先对许王莉教授的到来表示热烈欢迎，并向在场师生介绍了许老师的学术成就。许王莉教授现任中国人民大学吴玉章讲席教授，博士生导师。她长期深耕于统计学前沿领域，先后主持5项国家自然科学基金项目，以及北京市自然科学基金重点研究专题、教育部人文社会科学重点研究基地重大项目和教育部人文社科基金等多项国家级与省部级重要科研课题。许教授在学术界享有极高声誉，已在JASA， JRSSB， Biometrika， TPAMI等国际顶尖统计学与人工智能期刊上发表论文百余篇。她曾先后入选“新世纪优秀人才计划”和“北京市科技新星计划”，并荣获中国第十二届北京市统计科研优秀成果奖一等奖（2014）及第一届统计科学技术进步二等奖（2021）。

在此次报告中，许王莉教授聚焦于生物医学研究与信息技术领域中日益普遍的在线多重检验问题，重点探讨了如何在保护敏感个人信息的同时保证统计推断的有效性。许教授首先指出了在涉及敏感个人信息的动态数据库中进行假设检验所面临的挑战：传统的在线多重检验方法往往忽视了隐私泄露的风险，而现有的差分隐私保护机制又容易导致统计效能的过度损失。针对这一痛点，许教授深入浅出地阐述了POMT框架的核心思想。该框架创新性地引入了自适应隐私预算机制，能够在保证严格的差分隐私前提下，根据数据流的特征动态分配隐私预算，从而有效控制在线错误发现率，并显著提升检验的功效。

在交流互动环节，多位师生围绕“POMT框架中SVT技术的具体实现”“不同应用场景下FWER与FDR的适用性选择”以及“隐私预算校准的自适应机制”等问题积极提问。许教授结合自身研究经验，对各类问题逐一作出详尽解答，并鼓励在场学生在科研工作中勇于突破现有方法的局限，积极探索更优的技术路径。
    讲座最后，熊巍教授对本次报告内容进行了总结，再次感谢许王莉教授所作的前沿学术分享。本次学术活动不仅加深了师生对在线多重检验与差分隐私保护领域最新进展的理解，也为应对大数据时代下的隐私统计挑战提供了新的研究视角与思路。

（通讯员：马少沛 摄影：胡灏楠 审核：郭伟）