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本次讲座主要针对智能运维中的建模优化问题。首先基于前期研究,我将讨论基于马尔可夫决策过程的有限周期的视情维护策略。考虑二元件系统以及系统元件的退化过程具有随机相关性,用二元伽马过程来描述系统退化过程。系统元件服从周期性检测,当元件的退化程度超过预防性维护阈值时,其会被替换。该维护问题可以表示成马尔可夫决策过程并可用动态规划来求解。不同于无限周期的维护策略,有限周期的最优策略是动态的,其在每次检测都...
In this talk, we present numerical approximations of a phase-field model for two-phase ferrofluids, which consists of the Navier-Stokes equations, the Cahn-Hilliard equation, the magnetostatic equatio...
本次讲座主要针对智能运维中的建模优化问题。首先基于前期研究,我将讨论基于马尔可夫决策过程的有限周期的视情维护策略。考虑二元件系统以及系统元件的退化过程具有随机相关性,用二元伽马过程来描述系统退化过程。系统元件服从周期性检测,当元件的退化程度超过预防性维护阈值时,其会被替换。该维护问题可以表示成马尔可夫决策过程并可用动态规划来求解。不同于无限周期的维护策略,有限周期的最优策略是动态的,其在每次检测都...
In this talk, we will discuss some recent progress on steady Navier-Stokes system in a channel, in particular, the problem posed by Leray on steady flows in channels. The existence and uniqueness of s...
Why do neural networks (NN) that look so complex usually generalize well? To understand this problem, we find some simple implicit regularizations during training NNs. The first is the frequency princ...
图像修复是计算机图形学与计算机视觉领域交叉的重要研究问题,在文物修复、数字取证、虚拟场景编辑、影视特效制作等领域具有重要的应用价值。图像修复的目标是用语义合理且视觉逼真的内容填充缺失区域,同时也与图像的剩余部分保持一致。本报告描述图像修复的研究进展,重点展示我们在图像修复问题的三个近期研究工作,以及探讨未来的研究工作。
点云配准是计算机图形学和计算机视觉等人工智能领域的基本重要问题,在CAD、三维重建、文物修复、自动驾驶等任务上具有广泛应用。随着传感器装置的日益普及,点云配准问题愈发受到关注。点云配准的目标是求解不同视角下传感器获取数据的最优空间变换。本报告将首先介绍我们最近基于图信号处理理论和刚体动力学提出的新型点云配准方法,然后简要介绍我们在深度点云法向估计任务上的一些探索,这将为点云配准问题提供更丰富的几何...
With the advantages of fast calculating speed and high precision, the physics-informed neural network method opens up a new approach for numerically solving nonlinear partial differential equations. B...
A dispersive decay estimate is proven for the linear propagator of the three-scale rotating stratified Boussinesq equations in the stratification-dominant regime. Because the phase function of that pr...
A dispersive decay estimate is proven for the linear propagator of the three-scale rotating stratified Boussinesq equations in the stratification-dominant regime. Because the phase function of that pr...
As the device size shrinks to nanosize scale, the quantum mechanical effect and atomic level fluctuations become important. The traditional TCAD based on continuous medium model will no longer work. T...
随着油气勘探深度从浅层向超深层发展、勘探目标从常规构造油气藏转向复杂油气藏,导致油气藏勘探的难度越来越大。现如今超深层复杂油气藏油气勘探中存在着如下问题:钻前预测、钻中跟踪难度大以及储层评价准确度低。基于上述问题,本报告将针对如何提高钻前预测及钻中跟踪效果,介绍一些基于地震高精度处理的综合随钻卡层及风险评估技术。这些技术包括:钻前高精度地层识别技术、地震随钻预测技术以及储层精准评价技术。将这些先进...
Networks arise in many areas of research and applications, which come in all shapes and sizes. The most studied and best understood are static network models. Many other network models are also in exi...
复杂制造系统在生产过程中存在诸多的内外部风险。作为一个对初始条件极为敏感的混沌系统,即便是微小的风险,随着生产制造过程的推进,这些风险也会不断被传递、累计、放大,最终将极大拖延生产进度,或者是系统制造生产稳定性下降,严重时甚至造成整个复杂制造系统生产的混乱和中断。通过针对典型的复杂制造系统仿真数据,引入神经网络学习机制,建模系统风险因子与模型;基于熵理论和临界慢化理论完成复杂制造系统临界态物理指标...
Motivated by applications, like modeling of thin structures immersed in a fluid, we develop a well posedness theory for Newtonian and some non-Newtonian fluids under singular forcing in Lipschitz doma...

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