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机械院:物理耦合的统计学习和优化在材料功能成像和制造领域的应用
学术地点 腾讯会议ID:238 637 988 主讲人 李欣,博士(佛罗里达州立大学)
讲座时间 2020年4月16日周四上午9:00

报告题目:物理耦合的统计学习和优化在材料功能成像和制造领域的应用

主讲人:李欣,博士(佛罗里达州立大学)

时间:2020年4月16日周四上午9:00

地点:腾讯会议,ID:238 637 988

李欣博士简介:

李欣,男, 2012年本科毕业于同济大学自动化专业,2018年在佛罗里达州立大学获工业工程专业博士,以及机械工程和统计学的双硕士。

工作经历:2017年1月至2018年 8月橡树岭国家实验室客座博士。2018年8月至今橡树岭国家实验室博士后。研究方向为智能检测与计算感知应用于材料的功能成像和微纳制造。

论文与科研:过去三年以第一作者发表SCI论文8篇在综合类,工程类和数学类高水平期刊包括 Nature Communications, npj Computational Materials, Electrochimica Acta,

IISE Transactions, Annals of Applied Statistics, Physical Review E等。工作被高光报道在美国显微学会官方杂志Microscopy Today上。参与自然太阳集团官方网站基金,能源部项目3项。

报告摘要:

随着硬件和存储系统的发展,材料功能成像正快速向着大规模高通量数据集范式转换,随之也带来了数据分析上的挑战和机遇。传统的物理模型不能充分的利用大数据里的信息,而简单的套用机器学习工具往往不能提供具有物理意义的模式和规律。报告将介绍物理模型耦合的统计学习来加速新现象的发现、新材料的发展和新器件的探索。具体例子包括时空测量的统计生成模型和结构性稀疏正则优化应用于多尺度物质动力的表征和控制,压缩感知和重建的高速成像策略,结合流形优化和自抽样的无监督学习对高维探针频谱的高精度可视化等。

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