应轨道交通控制与安全国家重点实验室、电子信息学院和计算机学院的联合邀请，美国加州大学伯克利分校统计系主任、电子工程与计算机系郁彬教授于7月26日访问我校， 参加我校“与大师面对面”名师讲坛活动。

 

 

 

 

上午9点，宁滨校长在思源楼613会议室亲切会见了郁教授，双方就数理学科对工科的支撑作用、机器学习和数据挖掘的相互关系、国内高校如何吸引海外优秀人才和可能开展的合作进行了深入讨论。在伯克利访问归来的我校陈德旺副教授也陪同参加了会见。

 

 

 

上午10点-12点，郁教授在思源楼1101会议室做了“具有可解释性模型的统计机器学习-稀疏模型”的学术报告，会议由电子信息学院院长陈后金教授主持。郁教授首先论述了可解释性模型的重要性，然后详细介绍了Lasso模型的发展，并介绍了她所领导团队在此方面做的理论工作及其在功能性磁振造影（fMRI）方面的应用研究。讲座结束后的互动环节中，郁教授回答了到会的教师和研究生的很多提问，提问不仅涉及机器学习理论，还包括中美大学的对比、如何发表论文等，讲座在轻松愉快的气氛中进行。 

 

国重主任唐涛教授、计算机学院黄厚宽教授、理学院副院长修乃华教授及50多名青年教师和研究生出席了报告会。

 

附郁彬教授简历：

 

郁彬（Bin Yu）教授是加州大学伯克利分校（UC  Berkeley,  www.berkeley.edu ） 统计系主任、校长教授（ Chancellor's Professor），也在UC Berkeley电子工程与计算系担任教授，也是北京大学长江讲座教授，北大-微软统计与信息技术联合实验室共同主任。 她于1984年在北京大学数学系获得学士学位，于1987年1990年分别获得UC Berkeley统计学硕士和博士学位。郁教授目前的研究兴趣包括高维数据的统计机器学习理论及其在远程遥感、生物信息学等方面的应用。她于2006年获得 Guggenheim Fellow，是AAAS（美国科学促进会），IEEE（国际电子与电气工程师协会）和IMS（数学研究所）和ASA（美国统计学会）的Fellow。