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赵中,数学与统计学院院长、博士、教授,2016年2月-2016年8月,受国家留学基金委资助赴加拿大约克大学访学。先后被评为河南省特聘教授、省级重点学科“应用数学”学科带头人、河南省优秀青年骨干教师、河南省高校科技创新人才、美国《数学评论》评论员、中国生物数学学会理事、国家自然科学基金网评专家、第九届驻马店市“拔尖人才”、驻马店市“151”人才天中科技创新青年、驻马店学术技术带头人。
中国科学院沈阳自动化研究所专利:一种基于语义化的产线预设流程优化方法和系统
In this work, we construct a novel numerical method for solving the multimarginal optimal transport problems with Coulomb cost. This type of optimal transport problem arises in quantum physics and pla...
Advertising becomes one of the most popular ways of monetizing an online transaction platform. Usually, sponsored advertisements are posted on the most attractive positions to enhance the number of cl...
郭位,香港城市大学校长及校杰出教授,目前担任IEEE Transactions on Reliability 主编。郭教授于2000年当选美国国家工程院院士,后又获选为台湾中央研究院院士及中国工程院外籍院士。他同时也是国际品管学管学院(IAQ)院士,国际工业工程学(IIE)会员、美国品管学会(ASQ)会员、运筹学和管理学研究协会(INFORMS)、美国标准协会(ASA)及国际电机电子工程学会(IE...
中国科学院深圳先进技术研究院专利:一种三维扫描系统中的转轴的优化计算方法
近日,南科大计算机系Hisao Ishibuchi教授课题组6篇论文被遗传与进化计算国际会议GECCO 2023接收。其中2篇论文的第一作者为南方科技大学计算机科学与工程系在读本科生。他们分别是:计算机系2019级本科生安广言、吴子彧、沈挚龙(共同第一作者)和2020级本科生朱晗。论文通讯作者为计算机系研究副教授尚可和讲席教授Hisao Ishibuchi。
In this paper, we consider optimization problems over closed embedded submanifolds of \mathbb{R}^n, which are defined by the constraints c(x)=0. We propose a class of constraint dissolving approaches ...
肖志娇,博士,副教授,硕士生导师。2007年于中山大学计算机科学系获工学博士学位。同年7月进入深圳大学任教。2009年1月,到英国进行短期的学习和访问。2017年2月,到美国进行为期一年的学习和访问。研究领域主要有云计算、资源管理、强化学习和智能优化。先后主持和参与了国家自然科学基金项目、广东省自然科学基金项目等国家、省、市级科研项目多项。已在知名国际学术期刊/杂志/会议/研讨会上发表几十篇科研论...
胡容,女,教授,生于1981年,中共党员,博士研究生学历,理学博士学位,四川省第十二批学术和技术带头人后备人选。
吴泽忠,男,教授,生于1970年,中共党员,四川大学商学院研究生毕业,博士学位。研究方向为最优化理论及算法和群智能算法及应用。
In this talk, we discuss a unifying deep unfolding multi-sampling-ratio interpretable CS-MRI framework. The combined approach offers more generalizability than the existing deep-learning-based CS-MRI ...
We focus on the nonconvex-strongly-convex bilevel optimization problem (BLO). In this BLO, the objective function of the upper-level problem is nonconvex and possibly nonsmooth, and the lower-level pr...
In this talk, I will present our recent work on the convergence/generalization analysis for the popular optimizers in deep learning. (1) We establish the convergence for Adam under (L0,L1 ) smoothness...
Tensor-based modeling and computation emerge prominently with urgent demands from practical applications in the big data era. With the intrinsic sparsity in real data sets and the dimensionality reduc...

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