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Decentralized optimization algorithms save remarkable communication overheads in distributed deep learning since each node averages locally with neighbors. The network topology connecting all nodes de...
心脑血管急性事件70%发生在医院以外,其短期预测与防控是临床中的最大挑战,主要难点在于全天候连续健康信息获取难、多维度大数据挖掘精度不足。本研究面向心脑血管健康状态的全生命周期泛在感知、智能诊断、精准预测等多学科交叉的难点问题,应用医学知识驱动的人工智能技术,系统研究了多种生理信号“无感”检测的新理论,推动全天候监测的智能可穿戴设备研制;提出了可穿戴心电、血流动力学特征的智能计算和诊断算法,融合心...
Structure-preserving numerical methods are crucial for achieving long-time accurate, stable, consistent and physically meaningful simulations. In this talk, we present H^1 and H(div) conforming spectr...
我国中低温地热直接利用世界第1,包括温泉洗浴、空间供暖等;高温地热资源储量虽然丰富,但其发电仅排世界第18,利用率不高。裂隙岩溶型地热资源作为主要高温地热资源类型,我国隐伏碳酸盐岩面积达250万平方公里以上,初步估算0-3km深度区间的热能量相当于5000-50000亿吨标煤,雄安是典型地区;同时,我国油气伴生缝洞型地热资源丰富,具有埋藏深、温度高的特点。对此,基于离散缝洞网络模型,形成了考虑渗流...
不变性学习(invariant learning)指挖掘数据中不随环境而变化的稳定特征,或者因果特征进行建模,从而提升模型在分布外(out of distribution)的泛化能力。结合处理效应的估计方法,在满足无混淆性假设的前提下,消除选择性偏差的影响。
we present a joint work with Clemens Weiske and Genkai Zhang (Sweden). It shows a branching law for compact symmetric pairs K\subset G of quaternionic type. Precisely to say, K is a product of a simpl...
The analysis of data stored in multiple sites has become more popular, raising new concerns about the security of data storage and communication. Federated learning, which does not require centralizin...
For the classical N-body problem, Maderna-Venturelli [Ann. Math. 2020] proved the existence of hyperbolic motions with any positive energy constant, starting from any configuration and along any nonco...
This talk is about the large Reynold number limits and asymptotic behaviors of solutions to the 2D steady Navier-Stokes equations in an infinitely long convergent channel. We will show that for a gene...
本文提出了经济学计算机化这一新观念,从范式角度分析了经济学数学化与经济学计算机化的联系与区别,简介了计算机算法和算法有效性等概念,简要分析了先驱人物和有关机构对经济学计算机化的影响。本文还考察了几种典型计算机算法对经济理论的影响,分析了计算机对生活方式和生产方式的变革怎样影响到经济学发展,推测了经济学计算机化的未来发展方向。此外,本文还介绍了用计算机算法分析从众行为的案例。
In this talk, we consider the incompressible Navier-Stokes equations with free boundary, which has a finite-time splash singularity for a large class of specially prepared initial data. The approach i...
我们考虑梯度下降法训练的较宽的深层全连接神经网络的泛化能力。 我们首先将论证在宽度足够大时,对于一维数据,由梯度下降训练的两层神经网络的泛化能力在适当的早停策略下可以达到极小极大率,而由梯度下降训练至过拟合的两层神经网络没有泛化能力。基于这个结果,我们对Benign Overfitting现象提出了一个新的解释。 随后,对于更一般的数据或者高维数据,我们将会简单介绍一下我们组与深层神经网络的泛化能...
Chromatic homotopy theory uses the algebraic geometry of smooth 1-parameter formal groups to separate stable homotopy theory into periodic layers. The 1st layer recovers the image of Adams’ J homomorp...
关键装备延寿项目中,需要对产品在贮存状态下的可靠性水平进行量化考核,因此需要选取一定量的试验样本开展相应的寿命相关试验来获取可靠性信息。本报告中将针对所关注的研究对象中的各类典型产品的失效模式分析、失效判别标准、加速退化试验设置、以及数据采集等一系列相关问题进行介绍,以为后续开展可靠性模型的建立和评估做技术准备。
In this talk, I first discuss isometric embedding from differential geometry and its relation with fluid mechanic equations. Then I will present recent progress and my works on isometric embeddings of...

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