1. 数据驱动学习：

人工智能（AI）、深度学习、强化学习、迁移学习、自我监督学习、分布式和联合机器学习、可信机器学习、生成模型、大型语言模型（LLMs）、LLMs的自动验证、小型和大型模型的协调、面向科学和工程的AI、面向教育和社会的AI、面向艺术领域的、安全领域AI

2. 数据驱动的优化和决策：

数据驱动的优化算法、贝叶斯优化、神经组合优化、大规模和多目标优化、机器学习和优化的集成、数据驱动的决策范式、智能调度、组合优化的强化学习、分布式和联合优化、工业和制造系统分析和决策、扩散模型优化、LLM辅助优化

3. 数据驱动建模与控制：

学习与自适应控制、鲁棒控制、智能控制、基于优化的最优控制、模型预测控制、故障检测与识别、混合智能系统、神经控制、模糊逻辑控制、网络化控制、工业自动化、智能交通系统、环境监控控制、智能制造系统、绿色通信系统

4. 大数据分析与应用：

大数据存储与挖掘、数据协调、整合与处理、大数据分析与度量、多源多模态、数据库管理系统、大数据服务、面向大数据的云计算技术、隐私保护大数据分析、可视化城市数据分析、智能交通数据分析、医疗保健数据分析、生物信息学