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    校園生活
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    統計數據 / lectrue notice
    • 排序 學院 發文量
      1 機械與運載工程學院 205
      2 物理與微電子科學學院 194
      3 岳麓書院 182
      4 化學化工學院 177
      5 材料科學與工程學院 88
      6 數學與計量經濟學院 88
      7 土木工程學院 74
      8 信息科學與工程學院 68
      9 教務處 47
      10 建筑學院 40
    • 排序 學院 發文量
      11 生物學院 40
      12 經濟與貿易學院 38
      13 電氣與信息工程學院 36
      14 工商管理學院 28
      15 法學院 15
      16 外國語學院 15
      17 新聞傳播與影視藝術學院 9
      18 研究生院 9
      19 經濟與管理研究中心 6
      20 馬克思主義學院 5
      21 中國語言文學學院 4
    機械院:物理耦合的統計學習和優化在材料功能成像和制造領域的應用
    學術地點 騰訊會議ID:238 637 988 主講人 李欣,博士(佛羅里達州立大學)
    講座時間 2020年4月16日周四上午9:00

    報告題目:物理耦合的統計學習和優化在材料功能成像和制造領域的應用

    主講人:李欣,博士(佛羅里達州立大學)

    時間:2020年4月16日周四上午9:00

    地點:騰訊會議,ID:238 637 988

    李欣博士簡介:

    李欣,男, 2012年本科畢業于同濟大學自動化專業,2018年在佛羅里達州立大學獲工業工程專業博士,以及機械工程和統計學的雙碩士。

    工作經歷:2017年1月至2018年 8月橡樹嶺國家實驗室客座博士。2018年8月至今橡樹嶺國家實驗室博士后。研究方向為智能檢測與計算感知應用于材料的功能成像和微納制造。

    論文與科研:過去三年以第一作者發表SCI論文8篇在綜合類,工程類和數學類高水平期刊包括 Nature Communications, npj Computational Materials, Electrochimica Acta,

    IISE Transactions, Annals of Applied Statistics, Physical Review E等。工作被高光報道在美國顯微學會官方雜志Microscopy Today上。參與自然科學基金,能源部項目3項。

    報告摘要:

    隨著硬件和存儲系統的發展,材料功能成像正快速向著大規模高通量數據集范式轉換,隨之也帶來了數據分析上的挑戰和機遇。傳統的物理模型不能充分的利用大數據里的信息,而簡單的套用機器學習工具往往不能提供具有物理意義的模式和規律。報告將介紹物理模型耦合的統計學習來加速新現象的發現、新材料的發展和新器件的探索。具體例子包括時空測量的統計生成模型和結構性稀疏正則優化應用于多尺度物質動力的表征和控制,壓縮感知和重建的高速成像策略,結合流形優化和自抽樣的無監督學習對高維探針頻譜的高精度可視化等。

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