学术报告之初，徐教授首先向大家介绍了两个学术交流平台：ISCIDE学术会议和Journal of Applied Informatics 杂志。徐教授希望山大的师生积极关注ISCIDE学术会议动态并踊跃参与其中，他指出这是一个信息科学交叉的会议，是一个跟信息领域相关杰出工作者互相交流请教的好机会。在介绍中国信息领域杰出人士的贡献和现今情况后，徐教授表达了要努力创办一个“新三角”，其中的一个举措就是创办Journal of Applied Informatics 杂志，并鼓励广大师生向本杂志投稿。徐教授总结到，中国的科研实力已经在学术界到了执牛耳的水平，希望山大广大师生积极参与到科研事业中来。

随后，徐雷教授正式开始了他本次的学术报告。第一部分在他叙述了两种主流的统计学习方法后，跟大家一起探讨了规律的涵义和统计学习的三个基本要素。之后，徐教授详细的介绍了大样本学习理论和小样本学习理论以及它们的优劣处。然后强调了对于实现的两个步骤，对数据X最短编码。第二部分徐教授介绍了阴阳五行和谐理论系统，它分为两种基本智能，五行分别为：博览兼收、命题提炼、证据综合、择优吸纳和推陈出新。在第三部分中徐教授讲解了两种智能与三层反问题，随后提出了BYY智能系统。在第四部分中徐教授主要强调了，BYY和谐学习智能系统的基本要素和主要特点。之后他介绍了最大和谐原理和最佳匹配。

报告过程中，徐雷教授经常与在座师生互动交流，加深听众的理解。报告结束后徐教授耐心回答师生问题，整个学术报告现场气氛热烈融洽，徐教授的精彩演讲得到了同学们和老师的热烈掌声，其报告对于研究生阶段的学习和研究具有重要的指导意义。

徐雷，香港中文大学讲座教授、IEEE Fellow、国际模式识别学会Fellow、欧洲科学院院士，西安电子科技大学名誉教授，上海交通大学讲席教授。1989年至1993年，在芬兰、加拿大、美国之四所大学（包括哈佛和麻省理工）为博士后、访问科学家、高级研究员，于1993年返香港任高级讲师、1996年任教授、2002年任讲座教授。

二十余年来在模式识别、神经网络、统计学习中多个方向从事研究。获清华大学优秀博士论文奖、中国自动化学会1988年会青年优秀论文奖、1988年北京青年科技奖、1988年第一届国家教委霍英东青年教师奖，1993年国家自然科学四等奖、1995年获国际神经网络学会带头人奖。

2000年11月当选IEEE Fellow, 2002年当选国际模式识别学会Fellow和欧洲科学院院士。此外,1994年起被聘为学术期刊Neural Networks之首个华人副编；1994年也被聘IEEE Trans Neural Networks之副编，还被聘其它五个国际学术期刊之副编。曾任国际神经网络学会理事、亚太地区神经网络学会主席、IEEE神经网络学会计算金融学术委员会主任。现任IEEE计算智能学会Fellow委员会成员。