受国家外专局（国家重大科技专项外国人才引进计划，项目编码：110000202120180027）和002全讯白菜网国际合作部资助，应002资讯网田波平教授邀请，清华大学统计学研究中心杨立坚教授于2019年7月15日至7月19日来002资讯网进行了成功的学术访问，围绕非参数统计、核密度估计（Kernel）与局部多项式密度估计开展系列学术报告和学术讲座并与公司师生进行了多次学术交流活动。

杨立坚教授此次的系列讲座共分如下五场。主要讲述了伯恩斯坦多项式相关理论及非参数、半参数统计模型及风险模型前沿问题的研究及其应用。

第一场报告时间为7月15日下午16:00-17:30，地点为格物楼503室，以“Estimation and Inference for Generalized Geoadditive Models（GGAMs）”为题系统地讲述复杂区域时空数据的处理方法，通过引入连接函数构建了一类新的广义域可加模型（GGAMs），并基于两阶段方法（分别为样条插值和局部多项式光滑化）对模型进行统计推断，进一步给出了估计量的相合性和渐近正态性证明，结合美国佛罗里达州城区车祸数据进行实例分析。

第二场报告时间为7月16日上午8:30-12:00，地点为诚意楼202室，报告主题为“Kernel regression and optimal bandwith”，主要介绍了核回归方法的背景，直观解释，和其渐近正态分布，并进一步阐述了最优窗宽的选择。

第三场报告时间为7月17日下午8:30-12:00，地点为诚意楼202室，报告主题为“Uniform convergence rate of kernel, discretization and truncation”，重点介绍了核密度估计的一致收敛速度，解释最优窗宽选取的合理性，并引入了核估计的离散化与截断情形。

第四场报告时间为7月17日上午15:00-17:00，地点为诚意楼202室，报告主题为“High order kernel and local polynomials”，针对核估计在边界及一致收敛速度的局限性，引入高阶核方法提高了估计精度，并进一步介绍了局部多项式密度估计。

第五场报告时间为7月18日下午8:30-12:00，地点为诚意楼202室，报告主题为“Multivariate kernel, the curse of dimension, and additive model”，重点讲述了核密度估计在多维甚至高维情形的应用，高阶多元核的理论及存在的问题，即“维度灾难”，并介绍了可加模型的相关知识。

上述系列报告由田波平教授主持，002资讯网统计专业师生、清华大学统计学中心研究生及泰国交流员工认真听取了系列报告并进行了热烈的讨论，听众一致反映杨立坚教授报告翔实、讲授接受程度很好，听众普遍受益良多。访问期间，杨立坚教授还分别听取了田波平教授研究小组成员正在进行的研究工作介绍，进行了深入的讨论，提出了许多建设性的建议和指导意见。