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专家学术讲座暨青年学者学术沙龙(第一百三十一期)

发布日期:2022-04-12 点击数:

报告I



报告时间:2022414日(周四):09:20-10:20

腾讯会议号:610-726-962

报告人:穆朝絮

报告题目:基于深度强化学习的多智能体导航

报告摘要本报告综述了多智能体强化学习和深度强化学习的兴起与发展,若干多智能体深度强化学习的算法结构,报告课题组在多智能体深度强化学习导航等问题的应用研究,并对未来发展方向进行展望。

报告人简介简介

穆朝絮,天津大学电气自动化与信息工程学院教授、博士生导师国家优秀青年科学基金获得者目前研究方向包括自适应学习控制,强化学习与协调优化等理论和应用。中国人工智能学会第八届全国会员代表,中国自动化学会人工智能与机器人教育专委会秘书长、青年工作委员会副秘书长。获得中国自动化学会青年科学家奖,吴文俊人工智能科技奖优秀青年奖,入选天津市首批青年人才托举工程,天津市青年科技优秀人才,天津大学北洋学者等人才计划。

 

报告II



报告时间:2022414日(周四):10:20-11:20

腾讯会议号:610-726-962

报告人:高忠科

题目:复杂网络多源信息融合理论及其在脑控康复中的应用

报告摘要:

Revealing complicated behaviors from time series constitutes a fundamental problem of continuing interest and it has attracted a great deal of attention from a wide variety of fields on account of its significant importance. The past decade has witnessed a rapid development of complex network studies, which allow to characterize many types of systems in nature and technology that contain a large number of components interacting with each other in a complicated manner. Recently, the complex network and deep learning have been incorporated into the analysis of time series and fruitful achievements have been obtained. Complex network and deep learning analysis of time series open up new venues to address interdisciplinary challenges in multiphase flow, brain-computer interface, and rehabilitation engineering. Some novel methodologies and their applications in this research area will be introduced.

报告人简介

高忠科,天津大学电气自动化与信息工程学院教授、博士生导师,国家优秀青年科学基金获得者,天津市杰出青年科学基金获得者,全球高被引科学家,天津市中青年科技创新领军人才。主要研究方向为复杂网络多源信息融合理论、新型传感器技术、脑机融合与混合智能等,已在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning SystemsIEEE Transactions on Industrial InformaticsIEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems等国际期刊上发表SCI检索论文130余篇;在德国Springer出版社出版英文学术专著一部;第一发明人中国发明专利76项。主持国家级省部级项目10项。获2021年强国青年科学家提名,2018年和20192次获得英国皇家物理学会(IOP)高被引中国作者奖,入选全球顶尖前10万科学家榜单

 

 

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