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学术活动

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发布日期:2020-07-27 作者:数学与统计学院 文章来源:未知  责任编辑:

报告时间:2020729日(周三)19:00开始

报告地点:腾讯会议在线报告

会议链接:http://meeting.tencent.com/s/FhXUmE4vIDk0

会议 ID719 107 932

系列课程讲座题目1Artificial Intelligence for solving a Graph Problem

课程讲授人:Chen Shengyuan,(加拿大约克大学  教授)

报告摘要:Artificial intelligence has achieved marvelous achievements in solving graph problems, including GPS routing problem, VLSI optimization problem, seven-bridge problem, network flow, covering problem, etc. In this seminar, we will study how to solve a graph problem using AI, and we will learn an efficient Python implementation.

报告人简要: Chen Shengyuan,加拿大约克大学数学与统计系教授。 陈教授于1997年在吉林大学获管理科学学士学位,2004年在英属哥伦比亚大学(UBC)获管理科学硕士学位,2008年毕业于美国西北大学工业工程和管理科学专业,获博士学位。2009年在IBM人工智能研究中心从事博士后研究工作。2010年至今在约克大学数学与统计系工作。陈教授的研究方向为深度学习、优化研究。特别是在不确定情性下的优化(例如:综合风险和决策建模,稀疏网格情景生成等)和深度学习神经网络的大规模优化等方面,作了大量研究工作。在SIAM Journal of Optimization、J. Optimization Theory and Applications、Optimization Method and Software等国际一流期刊上发表了20多篇论文。

 

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