中国科大学位与研究生教育
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主讲教师:施阳 人气:107 更新时间: 2019年08月12日
施阳教授2005年于加拿大阿尔伯特大学获得电子与计算机工程博士学位,现为加拿大维多利亚大学机械工程系终身教授。研究领域包括网络与分布式系统、模型预测控制、信息物理系统、机器人与机电一体化、自主系统导航与控制、能源系统应用等。目前担任IEEETIE共同主编,Automatica、IEEETCST、IEEETMECH、IEEETCYB等国际著名期刊编委,并入选2014年—2017年科睿唯安(前汤森路透)全球高被引科学家。施阳教授现为加拿大工程研究院院士,IEEEFellow、ASMEFellow和CSMEFellow。Thistalkwillreportarecentworkonintegral-typeevent-triggeredmodelpredictivecontrol(MPC)ofcontinuous-timenonlinearsystems.Anintegral-typeevent-triggeredmechanismisproposedbyincorporatingtheintegraloftheerrorbetweentheactualandpredictedstate.Besides,alessconservativerobustnessconstraintisintroducedtohandletheadditivedisturbance,renderingtheMPCproblemwitharelativelylargerinitialfeasibleregion.Furthermore,thefeasibilityoftheintegral-typeevent-triggeredMPCschemeandthestabilityoftheclosed-loopsystemarerigorouslyinvestigated.Sufficientconditionsforguaranteeingbothofthesepropertiesareestablished,showingthattherecursivefeasibilityandstabilitydependonthepredictionhorizon,thedisturbancebound,thetriggeringlevel,andthecontractionratefortherobustnessconstraint.Simulationandcomparisonstudiesdemonstratetheeffectivenessoftheproposedscheme.
主讲教师:张鹏 人气:131 更新时间: 2019年08月05日
摘要:标签s-t割问题是在信息安全和计算机网络等领域中提出的一个组合优化问题。给一个图,边上有标签,该问题询问最少数目的标签,使得在图上把具有这些标签的边去掉后,能够将给定的源点s和目标点t断开。容易看出,标签s-t割问题是经典的最小s-t割问题的推广。在本报告中,我们主要介绍标签s-t割问题的两个纯组合算法。这两个算法的近似比分别为O(m1/2)和O(n2/3),其中m和n分别为图上的边数和点数。这是标签s-t割问题当前已知最好的近似比。报告人简介:张鹏,山东大学软件学院副教授。2007年7月于中科院软件所取得博士学位,长期以来从事组合优化和近似算法的研究工作。在Algorithmica、ToCS、TCS、DAM等主流国际期刊,以及LATIN、ISAAC、COCOON等主流国际会议发表论文40多篇,其中第一作者SCI论文13篇,通讯作者SCI论文3篇。主持国家自然科学基金面上项目两项。
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:张世奇 人气:216 更新时间: 2019年08月01日
纽约州立大学宾汉姆顿分校助理教授张世奇学术报告会题目:Knowledge-basedRobotSequentialDecision-MakingunderUncertainty时间:2019年7月29日16:00地点:西区电三楼632学术报告厅
主讲教师: 人气:537 更新时间: 2019年07月29日
Abstract:WestudythequestionofwhetherthereexistdoublepointsontheboundariesofclustersinplanarBrownianloop-soups-anobjectintroducedbyLawlerandWernerin2004.Thisquestionismotivatedbyourearlierworks(withWerner)onthedecompositionofBrownianloop-soupclusters.Moreconcretely,weintroduceanotionofdisconnectionexponentswhichgeneralizestheBrowniandisconnectionexponentsderivedbyLawler,SchrammandWernerin2001.Bycomputingthegeneralizeddisconnectionexponents,wecanpredictthedimensionofmultiplepointsontheclusterboundariesinBrownianloop-soups-theirdimensionshavenotbeenconjecturedbefore.Weplantorigorouslyconfirmthepredictioninafuturework.Accordingtoourprediction,thereexistdoublepointsontheclusterboundariesofBrownianloop-soupswithanysubcriticalintensity.Interestingly,forthecriticalintensity,thedimensionofdoublepointsontheclusterboundariesbecomeszero,leavinganopenquestionofwhethersuchpointsexistforthecriticalloop-soup.
主讲教师:Ahmed Mehaoua 人气:226 更新时间: 2019年07月29日
AhmedMEHAOUAisaProfessorofComputerCommunicationsattheFacultyofMathematicsandComputerScienceattheUniversityofParisDescartes,France.HisresearchhasbeensupportedbygovernmentandindustryfundedprojectssuchastheEuropeanCommission,FrenchMinistryofEducationandResearch(ANR),CNRS,THALES,Thomson,Siemens,EricssonandOrangeLabs.amongothers.Hepublishedmorethan150papersonrefereedjournalsandconferencesandheservedonvariousprogramcommitteesofconferencesincomputersandcommunications.Nowadays,interestsinHealthcareMonitoringSystem(HMS)basedonWirelessBodyAreaNetwork(WBAN)andCloudcomputinghavegrownconsiderablyduetotheincreasingagingpopulation.HMSexpectedtoreducehealthcareexpensesbyenablingthecontinuousmonitoringofpatienthealthremotelyduringtheirdailyactivities.Fromamedicalpointofview,WBANwillemergeasakeytechnologyinprovidingreal-timehealthmonitoringanddiagnosesofmanylifethreateningdiseases(Heartattack,Stroke,Epilepsy,Diabet,…).ThistalkwillfocusontheWBANintermsofemergingwirelesstechnologies(supportinginfrastructureandtechnology),HMSarchitectureanditsapplications(ContinuousMonitoringandAssistedLiving)andchallengedesignissuesrelatedtoWBANsecurityandfaultmanagement.
主讲教师:刘传军 人气:596 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:Nikolaos Freris 人气:592 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:DistributedOptimization&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:胡瑜 人气:573 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:周克敏 人气:515 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)。论著被引用(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)。
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讲座专家
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
Manuela M. Veloso
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。
庄小威
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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