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It is well-known that modern neural networks are vulnerable to adversarial examples. To mitigate this problem, a series of robust learning algorithms have been proposed. However, although the robust t...
反问题和正问题是成对出现的。通常,学术界将已知原因(输入)、过程(模型)而探求结果(输出)的一类问题称为正问题。与此相对应,就有了两种反问题:已知模型、输出求未知输入的“溯源”问题和已知输入、输出来反求模型(或模型参数)的系统辨识问题。在现实社会和人类生活中,反问题无处不在;在关系国家命脉的经济生产和国防军事领域中反问题更是随处可见。例如,与人类健康福祉密切相关的无痛无损伤、在体表进行测量的医学诊...
现存的含未知输入系统的卡尔曼滤波方法假设噪声协方差矩阵已知而且要求系统强可观。针对实际中广泛存在的不精确知道噪声协方差矩阵或系统非强可观的情况,如何在工程应用如机器人定位中实现卡尔曼滤波是一个重要且亟需解决的难题。本报告中,报告人将探讨含未知输入滤波领域的研究现状,并以基于相关性的方法为典型,讨论含未知输入下噪声协方差矩阵的可辨识性问题。如果时间允许,报告人也将探讨其在机器人智能感知与决策方面的一...
电磁建模与计算在雷达目标探测与识别、隐身与反隐身、电磁兼容性分析、无线通讯等诸多领域有着重要的需求,是长期以来国内外同行关注的重点方向。随着科学计算方法和高性能计算技术的飞速发展,电磁建模与计算研究取得了长足的进步,然而针对计算目标越来越复杂,计算需求越来越高,电磁建模与计算面临一系列的挑战。本报告重点介绍了区域分解方法研究及进展,包括基于积分方程方法、有限元方法、有限元-边界元混合方法的区域分解...
In this talk, we will talk about Fernandez-Molina’s paper”Futaki invariants and Yau’s conjecture on the Hull-Strominger system”. We will introduce a new obstruction to the existence of solutions of th...
The coordination control problems for heterogeneous multi-agent systems (MASs) have received considerable interests such as consensus, synchronization, distributed formation control. In this presentat...
本文研究了符号网络上的差分隐私二部一致性问题。针对这一问题,提出了一种在合作竞争交互信息中加入时变方差噪声的新算法。为了实现隐私保护,允许增加附加噪声的方差,这与现有的文献有本质的不同。此外,添加噪声的方差可以是衰减的或恒定的。通过使用基于随机逼近方法的时变步长,我们证明了该算法均方意义下收敛,并且即使在隐私噪声增加的情况下也几乎处处收敛。我们进一步提出了了一种设计步长和噪声参数的方法,使得算法在...
当前,单细胞测序技术迅猛发展,为研究细胞命运决策、细胞-细胞通讯、肿瘤微环境、大脑细胞组成与结构等生物医学中的关键科学问题提供了基础。单细胞复杂数据的建模与计算为数据科学和机器学习等提出了新的问题与挑战。最优传输技术通过学习数据分布之间的最优成本效益下的映射,为复杂数据的分析提供了有力工具。本报告,将汇报我们近期发展的基于最优传输框架的单细胞高维异质多模态数据整合方法,以及时间序列单细胞数据的动态...
在本次报告中,我们首先回顾深度势能方法,介绍其产生的背景,模型构造,同步学习数据生成方法以及成功的应用案例等。作为报告的重点,我们介绍深度势能方法的两个最新工作:预训练模型和长程相互作用模型。深度势能预训练模型引入注意力机制,拟解决超大型数据集上的快速训练和泛化问题。我们通过可视化展示了深度势能预训练模型的可解释性。深度势能长程模型拟描述在经典短程相互作用之外,对体系性质可能产生决定性影响的静电作...
Consider the linear wave equations with a potential outside a compact set with a non-trapping boundary condition. Assuming that the potential satisfies an appropriate decreasing condition and that zer...
In this talk, we first review some related progresses on one dimensional shallow water models. Then we introduce the derivation of a new nonlocal shallow water model from the 3D Euler system with free...
We report 3 recent works along this direction: (A) The nature of L1, L21 error function robustness, using an outlier regularization framework.(B)Labeled robust principal component analysis (RPCA), by ...
We develop the Double Principal Component Analysis (DPCA) based on a dual factor structure for high-frequency intraday returns contaminated by microstructure noise. The dual factor structure allows a ...
This report consists of two parts associated with graph neural networks: generalization and graph structural learning. We first study the Rademacher complexity of GNNs, as one of independent-algorithm...
随机逻辑网络是一类特殊的逻辑网络,由于随机性的存在,使其无法利用代数状态方法建模为齐次马尔科夫链。如何分析与控制随机逻辑网络是本领域的研究难点。本报告讲回顾逻辑网络的几类基本模型,给出经典模型可以建模为齐次马氏链的严格数学解释,同时建立分析与控制随机逻辑网络的一般框架。

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