中国社会科学网江苏讯（记者吴楠 王广禄 通讯员齐琦）日前，记者从南京大学获悉，该校两项成果获得2013年度国家科学技术奖，分别是该校计算机科学与技术系教授周志华等完成的研究成果《基于不充分信息的机器学习理论与方法研究》，获2013年度国家自然科学奖二等奖；南京大学环境学院教授任洪强等完成的研究成果《污染物微生物净化增强技术新方法及应用》，获国家技术发明奖二等奖。

　　智能化是信息科学技术发展的主流趋势，而机器学习是实现智能信息处理的关键。机器学习领域研究的根本问题是如何基于已有的数据信息学习出强泛化性能模型。现实任务常面临信息不充分性，对学得强泛化性能模型造成严重制约。为突破这一瓶颈，周志华所在项目组开展了长期深入的研究，建立了基于不充分信息的机器学习理论与方法，在《ACM/IEEE Trans》等领域内一流国际期刊与国际会议上发表20篇核心论文，被他引三千六百余次。

　　由于日趋复杂的污染物抑制影响，同时国家不断提高环境管控标准，大批建成的生物治污工程面临着增效提标的巨大压力。任洪强等发明了涵盖微生物活性、反应器效能、净化工艺在内全程增效的微生物净化实用工程技术方法，在江苏、浙江等 23 个省（市）106个制药、化工、发酵等废污水处理和低浓度恶臭气体净化的重要工程中成功应用，为实现我国污染物减排目标做出了重大贡献。形成了集工程设计、反应器制造、工程承包、技术服务等于一体的产业集群和产业技术创新链，引领我国生物净化领域新技术的发展，带动了生物治污行业技术进步。

　　据悉，2000年至今，南京大学获1项国家自然科学一等奖、18项国家自然科学二等奖、4项国家科技进步二等奖、4项国家技术发明二等奖，覆盖了生命科学、物理、数学、天文、化学、材料、信息等学科，体现了南大作为综合性、研究型大学的优势和特色。