为进一步加强科研团队建设，营造持续活跃的学术氛围，2026年暑期，管理可计算建模协同创新中心统筹供应链管理、深度学习等课题组，围绕数字经济、绿色供应链、金融工程与智能计算等前沿方向，持续组织专题学术组会。7月11日至8月14日期间，中心通过线上线下相结合的方式先后开展7场学术交流活动，每场均有20余名师生参加，形成了教师引领、青年学者主讲、师生共同研讨的有组织科研机制。
7月11日，供应链管理课题组率先开展暑期专题研讨。王桐博士以“微短剧市场中的先动竞争、融资约束与跳跃风险”为题，从微短剧产业快速发展的现实背景出发，分析内容创作者之间的动态竞争、产业链融资需求以及市场需求的跳跃性特征。与会师生围绕模型设定、融资机制、需求冲击识别和社会福利效应等问题展开讨论，为进一步完善研究框架提出了建议。
7月15日，深度学习课题组围绕金融衍生品智能定价开展专题交流。王亮老师作“基于Black-Scholes-Merton方程的美式期权精确终端条件神经网络定价”专题汇报，介绍了将终端条件、收益函数不可微特征及到期附近的近奇异结构嵌入神经网络的方法。研讨重点涉及自由边界提取、互补条件约束、误差评价以及模型向高维期权问题推广的可行性。
7月17日，供应链管理课题组以绿色消费与可持续营销为主题开展组会。罗志蕾硕士汇报了“碳标签产品广告投放的最优策略研究”，运用动态微分方程和微分博弈方法，分析产品绿色度、绿色消费者比例与广告投放强度之间的关系。师生围绕参数校准、竞争场景下的策略稳定性和实证数据引入等问题进行了深入交流。
7月22日，深度学习课题组开展线上专题组会。赵玥博士以“基于信号博弈的物联网隐私保护研究”为题，介绍了通过信任度、攻击致命度等参数构建攻防支付矩阵，并运用贝叶斯均衡分析节点检测策略与攻击策略的方法。相关讨论进一步拓展了博弈论、智能计算与物联网安全交叉研究的思路。
7月29日，闫明副教授围绕障碍期权定价与波动率曲面预测作专题汇报，介绍了一种增强型物理信息神经网络方法。该方法将金融定价方程、市场数据和障碍期权的路径约束融入协同子网络，并利用沪深300ETF期权交易数据开展实证分析。与会师生围绕数据筛选、网络结构、模型适用范围和后续拓展方向进行了充分研讨。
进入8月，中心暑期科研活动持续推进。8月6日，李云龙博士以“供应商侵入下的战略性数据分析”为题，运用博弈论和贝叶斯方法，研究零售商在供应商可能进入直销渠道时的数据共享、预测信息披露与平台选择策略。汇报揭示了供应链数据在促进协同的同时可能增强渠道竞争的内在矛盾，为零售企业开展数据治理和数字化转型提供了新的研究视角。
8月14日，尹安然硕士围绕“当顾客具有策略性时与模仿者竞争”作专题汇报，分析制造商、模仿者与具有前瞻行为的消费者之间的动态博弈关系，讨论产品质量、顾客耐心程度以及市场需求波动对定价、投资和市场进入决策的影响。与会师生就模型假设、均衡阈值、产业数据对接及研究扩展方向提出了建设性意见。
本次暑期系列学术活动坚持问题导向和交叉融合，研究内容涵盖数字内容产业竞争、供应链数据治理、绿色营销、物联网隐私保护、期权定价和物理信息神经网络等多个方向。各课题组将文献研读、成果汇报、模型讨论与研究计划相结合，既注重基础理论和建模方法，又关注数字经济、绿色发展和金融市场中的现实问题，有效促进了管理科学、金融工程、博弈论与人工智能方法的交叉融合。
暑假期间，中心科研活动不断线、学术交流不松懈。系列组会不仅为教师和青年科研人员展示阶段性成果、完善研究方案提供了常态化平台，也加强了不同课题组之间的交流协作，提升了研究生参与科研讨论和开展学术表达的能力。下一步，管理可计算建模协同创新中心将继续完善有组织科研运行机制，围绕重点研究方向凝聚团队力量，推动跨学科协同攻关和高水平成果培育，不断提升科研创新与服务经济社会发展的能力。
