为推动ABG欧博一流学科建设，提高ABG欧博师生科研水平能力、激励学术创新、开拓学术视野。2016年10月30日，受ABG欧博生物大数据计算科研团队雷秀娟教授邀请，新加坡国立大学教学学院教授Kay Chen Tan 教授在ABG欧博学术报告厅做了题为“Evolutionary Computing at Work: Opportunities and Challenges”的学术报告。报告由ABG欧博副院长、生物大数据计算研究团队负责人雷秀娟教授主持，ABG欧博部分教师及博、硕士研究生聆听了此次报告。

 Kay Chen Tan现为新加坡国立大学教授，IEEE Fellow，《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》主编，2010年-2013年任《IEEE Computational Intelligence Magazine》主编。2012年IEEE计算智能社会（CIS）杰出早期职业奖获奖者。曾获得国际工程教育与研究网（iNEER）颁发的杰出奖，多次获得NUS优秀教育家奖、工程教育家奖、年度教学卓越奖、荣誉奖等。Tan教授还担任20多个国际期刊的副主编/编委会成员，如IEEE Transactions on Cybernetics, IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games, Evolutionary Computation (MIT Press), European Journal of Operational Research, Neural Computing and Applications, Journal of Scheduling, International Journal of Systems Science。

报告中，Kay Chen Tan教授首先介绍了基于自然选择和遗传继承原理的进化计算（EC），该算法通常被认为是具有元启发式或随机优化特性的全局优化方法。它的特征在于同时使用多个候选解，而不是传统地在搜索空间中的单个点上进行迭代。然后讲述了EC正在越来越多地应用于许多问题，从工业中的实际应用到尖端科学研究，包括将EC应用于各种真实世界的多目标问题所面临的机遇和挑战，如设计自动化，强大的优化和物流应用。特别是将研究涉及估计在稳健预后领域的涡轮风扇发动机的剩余使用寿命（RUL）的案例研究。作为基于条件维护的关键推动因素之一，预测涉及确定系统的RUL的核心任务。最后介绍进化深度学习系统的应用，以提高涡轮风扇发动机的RUL估计的预测精度。

报告最后，雷秀娟教授对本次报告作了简短总结，并再次感谢Kay Chen Tan教授的到来，随后，Kay Chen Tan教授与ABG欧博十余位教师在学院会议室举行了座谈，双方就如何开展学术研究、如何发表高水平研究论文等进行了进一步探讨。并希望以后能有更多的交流与合作，共同推进ABG欧博科研水平能力的提升。会谈结束后，雷秀娟向Kay Chen Tan教授赠予了由科学出版社出版、其个人独著的《群智能优化算法及其应用》一书。