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中国科学技术大学研究生网络课堂

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主讲教师:人气:更新时间:2019年06月15日计算机学院青年学术沙龙-NikolaosFreris教授学术报告会题目:DistributedOptimizationamp;Learningf...

中国科学技术大学研究生网络课堂

主讲教师:人气:更新时间:2019年06月15日计算机学院青年学术沙龙-NikolaosFreris教授学术报告会题目:DistributedOptimizationamp;LearningforCyberphysicalSystems时间:2019年6月13日16:00地点:西区电三楼312-314会议室主讲教师:人气:更新时间:2019年06月07日中科院计算技术研究所胡瑜研究员学术报告会题目:LearntoSeetheUnseen时间:2019年6月4日15:00地点:西区电三楼632学术报告厅主讲教师:人气:更新时间:2019年06月03日Abstract:周克敏(1962年安徽芜湖),北航自动控制专业学士(1982),美国明尼苏达大学博士(1988),加州理工学院博士后(1988-1990)。 1990年至2017年任教于路易斯安那州立大学电气与计算机工程系。

现任职于山东科技大学。 主要研究方向包括鲁棒控制、多目标优化、滞环非线性系统鲁棒控制、故障诊断与容错控制、金融市场预测等。

是中国第十届和第十一届控制理论专业委员会委员(2013-2022),第35届中国控制会议大会主席(2016),分别被授予路州众议院杰出贡献奖(2004),基金委海外(B类)杰出青年基金奖(2004),长江讲座教授(2004),千人计划(B类,2009),IEEEFellow(2003),AAASFellow(2012),IFACFellow(2013),中国自动化学会会士(2017)。

论着被引用(SCI)共计10,000多次(GoogleScholar引用20,000多次)。

报告将试图用最直观的、最基础的方法讲述鲁棒控制的主要思想以及面临的问题。

特别是提出一种新的控制框架以解决在传统控制框架下相互矛盾的系统性能要求(如标称性能与鲁棒性,动态性能与稳态精度,跟踪性能与抗扰能力)。 主讲教师:人气:更新时间:2019年06月03日计算机学院青年学术沙龙--博士研究生王鹏程研究进展报告会题目:CCAligner:ATokenbasedLarge-gapCloneDetector时间:2019年5月30日16:00地点:西区电三楼632学术报告厅主讲教师:人气:更新时间:2019年06月03日报告内容:Nowwithnanotechnologyenteringitsfourthdecadeandnanosciencetransformingintopicoscience,ourabilityinspatial,terials,butalsohighefficientenergyconversionasoccurinlivingsystemandourbrain,andcreatingnewgen,limitedbytheexperienceandknowledgeofthespeaker,thefollowingtopicswillbebrieflydiscussed:简介:郭万林,博士,教授,中国科学院院士。

1981-1991年在西北工业大学飞机系学习并获得飞机结构与强度学士、固体力学硕士和博士学位;1991-2000年在西安交通大学、2000年至今在南京航空航天大学工作。 创建了南航纳米力学博士点、纳智能材料器件教育部重点实验室;作为学科带头人参与建设了机械结构力学及控制国家重点实验室和力学一流学科。

面向飞行器安全和智能化的需求,长期从事飞机结构三维损伤容限和低维功能材料力电磁耦合和流固耦合的力学理论和关键技术研究。 面向飞行器安全和智能化的发展需求,在飞机结构三维疲劳断裂和低维材料结构物理力学领域开展了系统性的研究:建立了三维疲劳断裂理论和飞机结构三维损伤容限设计方法,三维约束下的裂纹端部应力应变场的解,被国际上称为“郭因子”、“郭解”、“郭理论”,系统地应用于型号工程;提出低维体系局域场和外场耦合的概念,揭示和发现了一系列低维材料的智能特性和物理效应,建立起低维纳米材料结构力-电-磁-热耦合的物理力学理论体系。

发表学术期刊论文400余篇。

1996年获杰青基金,1999年获聘长江学者;2012年获国家自然科学奖二等奖,2019年因对宇航结构完整性耐久性和纳米力学的持续贡献获ICCESEricReissnerAward;培养的研究生陆续获得全国优博、优青、青千、杰青等荣誉和人才基金。 主讲教师:人气:更新时间:2019年05月30日报告人简介:ArumugamNallanathanisProfessorofWirelessCommunicationsandHeadoftheCommunicationSystemsResearch(CSR)groupintheSchoolofElectronicEngineeringantems,5GandbeyondWirelessNetworks,InternetofThings(IoT)(2006-2011),IEEETransactionsonVehicularTechnology(2006-2017),(UAVs)canbeservedasaerialbasestations(BSs)solutionin,mostoftheproposedmachinelearningalgorithmsfocusonsingleUAVscenariosormulti-UAVscenarios,itisdifficulttohaveperfectknowledgeofdynamicenvironmentsduetothehighmovementspeedofUAVs,whichimposesformidable,anovelframeworkbasedonstochasticgametheorywillbeprovidedtomodelthedynamicresourceallocationproblemofmulti-UAVnetworksandamulti-agentreinforcementlearning(MARL)basedresourceallocationapproachwillbepr,reinforcementlearningbasedautomatedtrajectoryoptimizationapproachwillalsobepresented.主讲教师:人气:更新时间:2019年05月30日报告人简介:傅岚教授于1993年获得合肥工业大学理学学士学位,1996年获得中国科学技术大学硕士学位,2001年获得澳大利亚国立大学(ANU)博士学位,目前是澳大利亚国立大学物理与工程研究院终身教授和副院长。 发表了超过175篇同行评审出版物(120篇期刊论文),2本书籍章节,并持有两项美国专利。

她在国际会议上发表了30多份邀请/主题演讲,并担任计划委员会/研讨会主席/共同主席,参加了30多个国际会议,包括材料研究学会(MRS),CLEO,OSA光学和光子学大会,IEEE光子学会议,纳米科学和纳米技术国际会议(ICONN)等。 Withexcellentopticalandelectricalpropertiessuchasdirectbandgap,largeabsorptioncoefficientandcharge-carriermobility,III-Vcompoundsemiconductornanowires(NWs)haveshowngreatpromisesforelectronic,s,amongwhichtheselectiveareaepitaxy(SAE)growthhastheadvantagesofaccuratecontroloftheposition,geometry,uniformityan,wedemonstratethegrowthofhighquality,stacking-fault-freeandtaper-freeInPnanowiresusingselective-areametal-organicchemicalvapourdeposition(SA-MOCVD),aswellasdesign,fabricationandcharacterizationofaseriesofnanowirestructuresforoptoelectronicdeviceapplications,includinginfraredphotodetectors,THzdetectors,solarcellsandLEDs.主讲教师:人气:更新时间:2019年05月30日美国休斯顿大学ZHUHAN教授学术报告会题目:BigDataAnalysisandCross-LayerOptimizationforCommunication,CachingandComputing(C^3)Networks时间:2019年5月23日14:00地点:西区电三楼632学术报告厅主讲教师:人气:更新时间:2019年05月30日IBM公司吴凌飞博士学术报告会题目:Graph-to-SequenceLearninginNaturalLanguageProcessing时间:2019年5月22日15:00地点:西区科技实验楼西楼118会议室主讲教师:人气:更新时间:2019年05月21日报告将从理论和实践的角度,讨论机器学习所涉及的一些最基本问题。

首先,将通过几个例子说明如何把深度学习技术和传统的科学模型相结合,对一些最困难的科学和工程问题建立起可靠的、行之有效的多尺度模型。

其次,将讨论有监督机器学习的基础理论,从逼近论的角度针对高维和过参数化的情形引进一套新的数学框架,并将这个新的框架应用到核方法、浅层和深层的神经网络模型。

对所有这些例子,我们将寻找到正确的目标函数空间,证明正逼近论和逆逼近论定理以及最优的先验和后验误差估计,并给出梯度方法的理论分析。

共686条记录,每页显示10条,到第123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869页[首页][上一页][][]。

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