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时间:2021-01-06 来源:理学院 作者:孔令臣

第五届统计优化与学习国际研讨会顺利举办

2020年12月26日-30日,由中国运筹学会数学规划分会主办,北京交通大学联合北京工业大学、中国人民大学、中国科学院数学与系统科学研究院共同承办的“第五届统计优化与学习国际研讨会”采用线上线下结合方式顺利举办。来自英国、美国、加拿大、新加坡等国家和地区,以及全国高校和研究机构的3000余人次参加此次学术盛会。

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徐大川教授作短期课程开幕式致辞和短期课程线下情况

杨羿博士(左)、丁超博士(中)、蒋良孝教授(右)作短期课程培训

12月26日-27日为短期课程,采用线上线下相结合的方式,数学规划分会理事长徐大川教授作短期课程开幕式致辞,鼓励大家认真学习,对这次短期课程的内容选择给予肯定,同时对授课教师表示感谢。短期课程邀请麦吉尔大学杨弈博士,讲授了变分推断。中国科学院数学与系统科学研究院丁超博士,介绍了一类矩阵优化问题。中国地质大学蒋良孝教授,介绍机器学习的相关研究。三门短课程分别由中国人民大学朱利平教授、北京交通大学孔令臣教授和景丽萍教授主持。

大会合影1

第五届统计优化与学习国际研讨会合影

12月28日上午,统计优化与学习国际研讨会采用腾讯会议线上方式开幕。出席开幕式的有北京交通大学副校长赵鹏教授、中国现场统计学会理事长房祥忠教授、中国运筹学会理事长戴彧虹研究员、香港浸会大学朱力行教授、香港理工大学陈小君教授、美国宾夕法尼亚州立大学李润泽教授、新加坡国立大学Kim-Chuan Toh教授、卡内基梅隆大学金家顺教授、中国科学院大学郭田德教授、清华大学邢文训教授、大连理工大学张立卫教授、香港数学会会长孙德锋教授、中国运筹学会副理事长修乃华教授、数学规划分会理事长徐大川教授、北京交通大学国际处处长夏明超、北京交通大学理学院党委书记赵岚等。会议开幕式由北京交通大学理学院院长于永光教授主持。

赵鹏教授(左)、房祥忠教授(中)、戴彧虹研究员(右)作大会开幕式致辞

赵鹏教授向全体与会嘉宾表示热烈欢迎,对可以承办本次会议表示倍感荣幸。赵鹏教授介绍了北京交通大学的历史渊源,和以“交通”为名的特色优势学科,并对理学院的背景及学科作了介绍。房祥忠教授介绍了统计学会的背景,希望以这次会议的举办为契机,把统计、优化与学习间的交融互通延续下去。戴彧虹研究员介绍了运筹学会的背景,以及举办此次统计优化与学习国际研讨会的宗旨,希望可以在多学科领域的碰撞中,找到新的有价值的研究内容和发展方向。

李润泽教授(左)、Kim-Chuan Toh(右)分别作大会开幕式报告

大会特别邀请2017年国际科学院杰出成就奖和2012年联合国世界气象组织格比尔木姆国际奖获得者、国际著名统计学家、美国宾夕法尼亚州立大学李润泽教授,Beale-Orchard-Hays和Farkas奖获得者、新加坡国立大学杰出科学家奖获得者、新加坡国立大学数学系主任Kim-Chuan Toh教授作大会开幕式报告。李润泽教授介绍了一种具有理论保证的求解高维回归问题的新方法,克服了Lasso参数选择调整的问题,具有很强的鲁棒性,不仅对正常随机误差问题高效,对重尾随机误差问题也有很大的效率增益。Kim-Chuan Toh教授报告了紧约束凸回归问题的增广拉格朗日方法,当维数很大时,设计了一种邻近增广拉格朗日方法和约束生成方法,进一步加快了计算速度及求解的有效性。

孙举教授、顾玉文教授、郭旭副教授、

文再文教授、孙德锋教授、王立威教授作报告

大会还邀请了明尼苏达大学孙举教授,报告了为什么相位恢复问题是困难的、传统方法的优点和局限性、数据驱动方法的前景与挑战,以及其所提倡的集成数据驱动加局部细化方法;康涅狄格大学的顾玉文教授,介绍了超高维度下稀疏复合分位数回归问题的研究;北京师范大学的郭旭副教授,研究了大规模多检验问题中错误发现率(FDR)的控制;北京大学的文再文教授介绍了一种基于随机梯度的半梯度算法,并将其用于强化学习的随机二次惩罚问题;2018年Beale-Orchard-Hays奖获得者、香港数学会理事长、香港理工大学应用数学系主任孙德锋教授解释入自适应降维筛选技术来求解高维稀疏统计优化问题;北京大学王立威教授从理论到算法对深度学习进行了介绍。

金家顺教授、吕召松教授、王力群教授、苏之华教授、

于剑教授、张响亮教授、林宙辰教授、卢祖帝教授作报告

12月29日,IMS Tweedie年度奖项获得者、IMS院士、美国卡内基梅隆大学金家顺教授介绍了一种基于短周期计数的频谱恢复方法;明尼苏达大学吕召松教授考虑具有多种约束类型的光滑约束非凸优化问题;曼尼托巴大学统计系主任王力群教授基于几种假设来提出了所谓的小球碰撞模型模拟不同的社会流行病学接触模式;佛罗里达大学苏之华教授介绍了一种新的算法来识别动态响应变量(至少有一个非零回归系数的响应变量);北京交通大学于剑教授介绍了一个新的公理化机器学习框架来解决所学习系统的基本统计-计算-信息-理论定律;阿卜杜拉国王科技大学张响亮教授描述了两种新颖的模型为动态属性图中的未来连通性预测;国家自然科学杰出青年基金获得者、北京大学林宙辰教授介绍了卷积神经网络(CNN)设计的多种原则;南安普顿大学卢祖帝教授介绍了一种半参数数据驱动的非线性时间序列回归方法。

亢一成教授、崔莹教授、薛凌洲教授、潘少华教授、

刘歆研究员、景丽萍教授、李庆娜教授、罗自炎教授作大会报告

12月30日,本特利大学亢一成教授介绍了一个跳跃加性模型;明尼苏达大学崔莹教授介绍了非(Clarke)正则性在现代运筹学和统计估计问题中的普遍性,并着重讨论其在计算和统计推断方面的成果;宾夕法尼亚州立大学薛凌洲教授介绍了一种新的具有系数阈值的鲁棒高维回归方法;华南理工大学潘少华教授介绍了低秩矩阵恢复问题的列L_{2,0}正则化因子分解模型及其计算方法;中国科学院刘歆研究员介绍了一种用于计算大型分布式数据矩阵的显性(或截断)奇异值分解(SVD)的分布式安全算法;北京交通大学景丽萍教授介绍了在多标签文本表示学习、标签结构表示学习等方面的研究进展;北京理工大学李庆娜教授介绍了一种有效的基于稀疏二次规划(SQP)松弛的算法来解决大规模MIMO检测问题;北京交通大学罗自炎教授介绍了一种快速牛顿型算法来解决稀疏非线性规划问题中的计算问题。

12月30日下午,2020年统计优化与学习国际研讨会举行简短的闭幕式。中国运筹学会数学规划分会理事长徐大川教授和香港数学会会长孙德锋教授分别致辞。徐大川教授介绍了数学规划分会的活动,肯定了这次会议非常成功,对这次会议的报告人表示感谢,特别是在报告过程中,与会代表积极参与互动,对各自感兴趣的课题积极踊跃提问并进行了热烈的讨论,学术气氛十分活跃。香港数学会会长孙德锋教授对本次会议的圆满结束表示热烈祝贺,对会议的组织方给与了高度肯定与鼓励,介绍了初办会议的宗旨,希望研讨会可以为各学科的融合起到促进作用。闭幕式由北京交通大学孔令臣教授主持。

第五届统计优化与学习国际研讨会采用线上线下结合方式。短期课程线上线下结合,为了方便学习,建立的统计优化与学习短期课程群人数达446人,三天共600余人次听课。统计优化与学习大会报告采用线上进行,除短期课程群外,我们还建立了会议群有236人,24场报告每场人数都超过110人,最高达300余人。统计优化与学习大会和短期课程累计有3000余人次参加。此次研讨会为来自世界不同地区的高校和研究机构开展统计、优化以及机器学习领域的学者提供了一个科研交流和学习的平台,对统计优化与学习的研究进展起到积极推动作用。这有利于培养复合型高层次青年人才,推动统计优化的发展,进一步促进最优化学科的快速发展,为大数据科学计算和应用提供支撑平台,更好地为国家大数据战略的实施和人工智能产业服务。

 

 

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