中国科大学位与研究生教育
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主讲教师:Heng Qiao 人气:174 更新时间: 2019年08月05日
报告摘要:Withtechnologicaladvancesinsensingandcomputation,ever-increasingamountsofdataarebeingacquiredeveryday.Modernsignalprocessingtechniquessuchascompressedsensinghavesuccessfullyutilizedtheparsimoniousrepresentationsofdata(intermsofsparsityandlowrank)toenableefficient/optimalcompressionforsignalreconstructionwithprovableguarantees.However,theultimategoalinmanyinferenceproblemsistoestimatecertainphysicallymeaningfulparametersofinterestfromcompressivemeasurementswithouthavingtorecovertheoriginaldata.Inthistalk,Iwillshowhowtooptimallyexploitthegeometryofthephysicalmeasurementmodelandcorrelationpriorsontheunknownsignal(alongsideotherformsofparsimony)toenablereliableinferencefromcompressedmeasurements.Inparticular,Iwillpresentmyworkontwointerrelatedtopics.(1)Toeplitzcovariancematrixcompression:IwillshowhowtoexploitToeplitzstructurewithdeterministicsamplersandachieveoptimalsamplecomplexity.IwillalsopresentanefficientsamplingandanalysisframeworkforestimatinglowrankToeplitzcovariancematrices.(2)Sparsesupportrecoverywithcorrelationinformation:Mytalkwillshowhowcorrelation-awaresupportrecoveryispossibleintheregimewheretherearefewermeasurementsthanthesupportsize.Iwillalsodiscussasimplehard-thresholdingsupportrecoveryalgorithm.Forbothtopics,Iwillhighlighttheroleofsparsearrayinbreakingthesamplecomplexitybarriersinpreviouscompressedsensingliterature.Iwill-concludewithmyvisiontoexploitstatisticalpriorsintheproblemsofarraysignalprocessing,super-resolutionimaging,andhigh-dimensionaldatacompression,报告人简介:HengQiaoisaPh.D.CandidateinElectricalandComputerEngineeringattheUniversityofCalifornia,SanDiego.HereceivedaB.E.inElectronicEngineeringfromTsinghuaUniversity,Beijingin2012,andaM.S.inElectricalEngineeringfromtheUniversityofMaryland,CollegeParkin2016.AtUCSD,heistherecipientofaQualcommFellow-Mentor-AdvisorFellowship(2018)andtheShannonGraduateFellowship(2019).Hisworkonco-arrayinterpolationreceivedtheBestStudentPaperAward(FirstPlace)atIEEICASSP2017inNewOrleans,USA.Hisresearchinterestsincludestatisticalsignalprocessingforhigh-dimensionaldata,sensorarrayprocessing,high-resolutionimaging,andoptimization.
主讲教师:吴乐 人气:196 更新时间: 2019年08月01日
合肥工业大学吴乐副教授学术报告会题目:面向复杂社交多媒体平台的个性化推荐算法时间:2019年7月30日15:00地点:西区科技实验楼西楼215会议室
主讲教师:Paul Lukowicz 人气:373 更新时间: 2019年07月15日
德国凯泽斯劳滕工业大学PaulLukowicz教授学术报告会题目FromUbiquitousSystemstoSociallyInteractiveComputing时间2019年7月12日1000地点西区电三楼632学术报告厅
主讲教师:Stephan Sigg 人气:377 更新时间: 2019年07月10日
芬兰阿尔托大学助理教授StephanSigg学术报告会题目:ADecadeinRadioSensingforActivityRecognition:Tools,LimitationsandSensingasaServicebeyond5G时间:2019年7月8日16:00地点:西区电三楼632学术报告厅
主讲教师:刘传军 人气:595 更新时间: 2019年07月02日
报告人介绍:刘传军,2006年获日本长冈技术科学大学工学博士学位。历任日本九州大学系统情报科学研究院博士后,助教以及九州大学味觉与嗅觉传感器研发中心副教授。现职为株式会社USE产学协同研究所主任研究员兼九州大学共同研究员。主要方向为嗅觉传感器以及嗅觉情报解析相关的研究与应用。我们生活在一个被各种气味包围的环境里。由于气味物质的不可见,气味感觉的主观性,嗅觉形成机理的不明了等诸多原因,嗅觉感知在五感系统里一直未受到足够的重视。作为一种原始的化学感受,嗅觉感知却对人的情感、记忆、行动等有着非常大的影响。近年,随着生物,电子,材料,信息等多学科的发展,人们对嗅觉感知的理解越来越深,嗅觉的力量也被慢慢发掘出来,从而在多个领域越来越受到广泛的关注。报告者将结合自己近年的研究成果,在以下三个方面就嗅觉与嗅觉传感的研究与应用做一个简要的介绍。(1)气味的可视化:介绍基于多光谱荧光成像以及局域表面等离子共振的气味传感技术,以及如何实现气味物质的种类和空间分布的可视化。(2)基于体味的生物识别技术:介绍人体气味检测作为一种新型生物识别技术的可能性以及面临的挑战。(3)基于机器学习的分子结构-气味特征关系的预测:介绍如何使用机器学习模型,通过气味物质的分子结构参数,来实现不依赖与嗅觉感官评价的气味特征预测。
主讲教师:纪丽洁 人气:397 更新时间: 2019年06月29日
摘要:Repeatedlyresolvingcertainparametrizedpartialdifferentialequations(pPDEs)in,e.g.theoptimizationcontext,makesitimperativetodesignvastlymoreefficientnumericalsolverswithoutsacrificinganyaccuracy.Thereducedbasismethod(RBM)presentsitselfassuchanoption.RBMseeksasurrogatesolutioninacarefully-builtsubspaceoftheparameter-inducedhighfidelitysolutionmanifold.Itcanimproveefficiencybyseveralordersofmagnitudesleveraginganoffline-onlinedecompositionprocedure.However,thisdecomposition,usuallythroughtheempiricalinterpolationmethod(EIM)whenthePDEisnonlinearoritsparameterdependencenonaffine,iseitherchallengingtoimplement,orseverelydegradingtotheonlineefficiency.Inthistalk,weintroducetheRBMandextendtheEIMapproachinthecontextofsolvingpPDEsintwodifferentways,resultingintheReducedOver-Collocationmethods(ROC),moreexactly,theL1-ROCandR2-ROC.ThesearestableandcapableofavoidingtheefficiencydegradationinherenttoadirectapplicationofEIM.Numericaltestsonthreedifferentfamiliesofnonlinearproblemsdemonstratethehighefficiencyandaccuracyofthesenewalgorithmsanditssuperiorstabilityperformance.
主讲教师:陈焱来 人气:407 更新时间: 2019年06月29日
摘要:Modelsofreducedcomputationalcomplexityisindispensableinscenarioswherealargenumberofnumericalsolutionstoaparametrizedproblemaredesiredinafast/real-timefashion.Reducedbasismethod(RBM)canimproveefficiencybyseveralordersofmagnitudesleveraginganoffline-onlineprocedureandtherecognitionthattheparameter-inducedsolutionmanifoldscanbewellapproximatedbyfinite-dimensionalspaces.Itsolvesareducedproblemposedinasurrogatespace.Acriticalingredienttoguaranteetheaccuracyofthesurrogatesolutionandguidetheconstructionofthesurrogatespaceisanerrorestimationprocedurethattypicallyinvolvestheresidualnorm.Unfortunately,itsefficientevaluationisdelicateoroutrightinfeasible.WeproposeanewerrorindicatorbasedontheLebesguefunctionininterpolationtheory.Thiserrorindicatorcircumventstheneedforaposteriorianalysisofnumericalmethods.Inparticular,itdoesnotrequirecomputationofresidualnorms,andinsteadonlyrequirestheabilitytocomputetheL1normoftheRBMsolutioncoefficientsinthesurrogatespace.AfterintroducingthisnewL1-basedRBM,thistalkwillpresentsomeofourrecentapplicationsincludingtowaveproblemsinsolarcellsandfractionalpartialdifferentialequations.
主讲教师:刘冠峰 人气:502 更新时间: 2019年06月26日
澳大利亚麦考瑞大学助理教授刘冠峰学术报告会题目:社交网络环境中的可信计算时间:2019年6月22日10:00地点:西区科技实验楼西楼118会议室
主讲教师:张激 人气:542 更新时间: 2019年06月26日
中国电子科技集团公司第三十二研究所总工程师张激学术报告会题目:高安全嵌入式实时操作系统技术与应用发展时间:2019年6月20日15:00地点:西区电三楼632学术报告厅
主讲教师:Gabriel Kotliar 人气:477 更新时间: 2019年06月20日
报告人简介:GabrielKotliariswell-knownforhiscontributionstothetheoryofstronglycorrelatedanddisorderedelectronsystems.Heisoneofthepioneersofdynamicalmeanfieldtheoryandapproachwhichrevolutionizedtheabilitytocalculatethephysicalpropertiesofthesecomplexsystems.HiscurrentresearchinterestsincludethetheoryoftheMotttransition,superconductivityinstronglycorrelatedelectronsystems,theelectronicstructureoftransitionmetaloxides,lanthanidesandactinides,andthedevelopmentoffirstprinciplesapproachesforpredictingphysicalpropertiesofmaterials.HewasanAlfredP.SloanResearchFellowin1986to1988,receivedaPresidentialYoungInvestigatorAwardin1987,aLadyDaviesFellowshipin1994and2011,aGuggenheimfellowshipin2003,appointedBoardofGovernorsprofessorin2004,theBlaisePascalChairin2005andoneoftherecipientsoftheAgilentTechnologiesEurophysicsPrizein2006ofaSimonsfellowshipin2017andHumboldtfellowshipin2019.HehasbeenageneralboardmemberoftheAspenCenterforPhysics(2006-2016)andiscurrentlyamemberoftheCanadianInstituteforAdvancedResearch.HehasbeenavisitingprofessorattheEcoleNormaleandtheEcolePolytechniqueinParisandHebrewUniversityinJerusalem.HehasbeenafellowoftheAmericanPhysicalSocietysince2001andhascoauthoredmorethan350publicationsinrefereedJournals.In2019hewaselectedtotheAmericanNationalAcademyofSciences.报告摘要:Thestandardmodelofsolids,groundedonFermiLiquidtheoryandpowerfulcomputationaltechniques,providesanaccuratedescriptionofmanymaterialsofgreattechnologicalsignificance.Correlatedelectronsystemsarematerialswhichfalloutsidethestandardmodelofsolidstatephysics.Theydisplayremarkableemergentphenomenaasforexamplemetaltoinsulatortransitionsandunconventionalhightemperaturesuperconductivity.Themostrecentexampleprovidedbytheironbasedhightemperaturesuperconductors.Fromatheoreticalperspectivecorrelatedelectronsposeamostchallengingnon-perturbativeprobleminphysics.InthiscolloquiumIwillgiveanelementaryintroductiontothefieldofstronglycorrelatedelectronsystemsandDynamicalMeanFieldTheory(DMFT)anonperturbativemethodwhichprovidedazerothorderpictureofthestrongcorrelationphenomenaincloseanalogywiththeWeissmeanfieldtheoryinstatisticalmechanics.Applicationstomaterialscontainingfanddelectronswillbepresentedtoshowhowtheanomalouspropertiesofcorrelatedmaterialsemergefromtheiratomicconstituents.Differentroadsfortheformationofstronglycorrelatedstates,willbetracedtoMottHubbardandHundsphysics.Iwillconcludewithanoutlookofthechallengesaheadandtheperspectivesforrationalmaterialdesignusingstronglycorrelatedmaterials.
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Aranda Pino
Profesor of Department of Algebra, Geometry and Topology Science Faculty, University of Málaga, Spain. Research Interests: Leavitt path
Nikos Hadjichristidis
Prof. Nikos Hadjichristidis, Department of Chemistry, University of Athens.
蔡荣根
中国科学院理论物理所研究员,博士生导师。中国引力和相对论天体物理学会副理事长(2008-) 中国科学技术大学交叉学科理论研究中心兼职教授
欧阳钟灿
欧阳钟灿,中国科学院院士。1968年清华大学自控系毕业,1981年清华大学物理系固体物理专业获硕士学位,1984年获光学专业理学博士学位。1985-1986年在理论物理所
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Manuela M. Veloso教授是国际人工智能和自主机器人领域的主要学界领导人和学术带头人之一,取得了一系列杰出成就,其中部分成果产生了深远的影响。
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庄小威,华裔美籍生物物理学家,美国国家科学院院士, 哈佛大学化学与化学生物、物理学教授,创办有庄小威实验室。
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