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01月03日 復旦大學林偉教授學術報告

發布時間:2020-01-01   瀏覽次數:233

報 告 人: 林偉 教授(復旦大學數學科學學院、類腦人工智能科學與技術研究院)

報告題目:Time series analytics: Causation detections and dynamics predictions

報告時間:2019年1月3日(周五)下午15:00-17:00

報告地點:靜遠樓204學術報告廳

報告人簡介:

林 偉彩票123安卓下载,復旦大學數學科學學院教授、博士生導師。2003年1月博士畢業于復旦大學。目前任教育部腦科學前沿科學中心副主任、教育部計算神經科學與類腦智能重點實驗室副主任、復旦大學類腦人工智能科學與技術研究院副院長、復旦大學計算系統生物學中心主任。2019年獲國家杰出青年基金,2018年獲選國家重點研發計劃重點項目負責人,2013年獲基金委優秀青年基金,2011年入選教育部新世紀人才計劃彩票123安卓下载;還任IEEE高級會員、中國工業與應用數學學會數學生命科學專委會副主任委員、中國工業與應用數學學會復雜系統與復雜網絡專委會委員彩票123安卓下载、中國運籌學會計算系統生物學分會常務理事、上海非線性科學研究會副理事長/秘書長;目前是國際期刊CHAOS編輯咨詢委員會委員、IJBC副編輯;近5年連續入選Elsevier出版集團中國高被引學者榜單。主要在數據驅動、模型驅動兩方面,展開問題驅動的數學與其他學科交叉交融的研究工作,用于推進現代生物數學與生物控制領域、人工智能領域、復雜網絡控制領域等重要科學問題的解決,同時構建共性數學模型、設計一般計算方法、發展基礎動力學理論。相關研究成果發表于PNAS、PRL、CHAOS彩票123安卓下载、SIAM匯刊、IEEE匯刊等。

報告摘要:

In this plenary talk, I will introduce some of our recent works on time series analytics, including directional interactions detections and dynamics predictions. Based on the theory of nonlinear dynamical systems as well as machine learning techniques, we develop several data-driven and model-free frameworks for realizing detections and predictions. Through comparing our frameworks with other existing methods in the literature, we show the advantages of our frameworks when they are used to deal with the data produced numerically by dynamical oscillators and collected by real experiments as well.


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