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當(dāng)前位置: 首頁(yè) · 學(xué)術(shù)交流 · 正文

學(xué)術(shù)交流

【學(xué)術(shù)報(bào)告】研究生靈犀學(xué)術(shù)殿堂第432期之Ying-cheng Lai教授報(bào)告會(huì)通知

發(fā)布時(shí)間:2019年04月19日 來(lái)源:黨委學(xué)生工作部 點(diǎn)擊數(shù):

全校師生:

我校定于2019年4月19日舉辦研究生靈犀學(xué)術(shù)殿堂——Ying-cheng Lai教授報(bào)告會(huì),現(xiàn)將有關(guān)事項(xiàng)通知如下:

1.報(bào)告會(huì)簡(jiǎn)介

報(bào)告人:Ying-cheng Lai教授

時(shí)間:2019年4月19日(星期五)下午14:30(開(kāi)始)

地點(diǎn):長(zhǎng)安校區(qū)理學(xué)院383會(huì)議室

主題:Machine Learning Meets Nonlinear Dynamics

(當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)遇上非線性動(dòng)力學(xué))

內(nèi)容簡(jiǎn)介:A research frontier across many disciplines of science and engineering is machine learning. The speaker will present the latest results from his group at Arizona State University on exploiting machine learning to address challenging problems in nonlinear dynamics. Two specific topics will be discussed: (1) predicting phases (i.e., “ups” and “downs”) of chaotic oscillators using reservoir computing, where a long prediction horizon of a few hundred cycles will be demonstrated, and (2) predicting rare intense or extreme events in spatiotemporal dynamical systems using deep convolutional neural networks. Open issues will be discussed. The personal viewpoint of the speaker is that the “marriage” of machine learning and nonlinear dynamics can be a promising area of research with potentially significant applications.

2.歡迎各學(xué)院師生前來(lái)聽(tīng)報(bào)告。報(bào)告會(huì)期間請(qǐng)關(guān)閉手機(jī)或?qū)⑹謾C(jī)調(diào)至靜音模式。

黨委學(xué)生工作部

理學(xué)院 復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)與控制工信部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室

2019年4月19日

報(bào)告人簡(jiǎn)介

Ying-Cheng Lai,國(guó)外知名專家,教授,現(xiàn)為亞利桑那州立大學(xué)電子、計(jì)算機(jī)和能源工程學(xué)院ISS講席教授,亞利桑那州立大學(xué)物理系教授,1999年入選美國(guó)物理學(xué)會(huì)Fellow,2016年被授予美國(guó)國(guó)家安全科學(xué)和工程Faculty Fellowship,2018年2月獲得愛(ài)丁堡皇家學(xué)會(huì)Fellow。發(fā)表期刊論文440余篇,其中《Physical Review Letters》39篇、《Nature Comm.》3篇,在《Physics Reports》上發(fā)表綜述文章3篇。所發(fā)表論文被引用超過(guò)17000次,H-index=64。

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