简讯专栏
简讯专栏
当前位置:首页 > 简讯专栏
“浙江大学海外学术大师研讨会”成功举行
时间:2022-03-23 来源:党政综合办 编辑:zhbgscse 访问次数:1898

3月9日至17日,“浙江大学海外学术大师研讨会”在线上成功举行。多国院士和科学家等海外学术大师齐聚云端,围绕智能、数据、网络、安全等主题带来了十场精彩的学术报告,同时展开了全方位、多角度、深层次、近距离的学术交流与探讨,逾千人次参与了研讨会。

1.1.png

本次研讨会由浙江大学“控制与系统安全”科学家联合工作室主办,浙江大学信息学部、工业控制研究所、工业信息物理融合系统省部共建协同创新中心、工业控制技术国家重点实验室、中国自动化学会工业物联网技术及应用专委会(筹)共同承办。

本次“浙江大学海外学术大师研讨会”主席由加拿大滑铁卢大学首席教授、加拿大三院院士、中国工程院外籍院士、IEEE Fellow沈学民,浙江大学教授、IEEE Fellow陈积明,浙江大学教授、长江学者特聘教授程鹏共同担任。浙江大学贺诗波教授、邓瑞龙研究员、孙铭阳研究员分别主持了在线报告会。

2.1.jpg

第一场报告由加拿大阿尔伯塔大学教授、加拿大工程院院士黄彪主讲“Data Analytics - Introduction to Slow Feature Analysis”。黄彪老师介绍了一种基于慢特征的数据解析方法,又讲解了其他各种以此为基础的改进方法,让人耳目一新,受益匪浅。第二场报告由挪威奥斯陆大学教授、欧洲科学院院士、IEEE Fellow张彦主讲"Digital Twin for Internet of Things"。张彦老师的演讲从数字孪生的现状、带来的挑战及解决方案再到未来的应用前景,使大家对数字孪生有了更深的理解和体会。

3.1.png 4.1.png

第三场报告由美国加州理工学院F. J. Gilloon讲席教授、IEEE/ACM Fellow Steven Low主讲“Optimal Power Flow and Smart EV Charging”,分享了关于电力系统中最佳潮流求解与智能电动汽车充电的研究。第四场报告由美国佛罗里达大学教授、IEEE Fellow方玉光主讲“Vehicles as a Service (VaaS): How to Leverage Vehicles to Beef Up the Edge”。方玉光老师提出了在智慧城市的背景下,为了提高边缘通信、计算、存储和智能能力,可以充分利用网联车构建快速协助服务网络,并提供了具体的解决方案。第五场报告由新加坡科技设计大学教授David Yau主讲“Digitalization of Power Systems and Its Security Implications”。David Yau老师介绍了电力系统数字化的发展趋势,辩证地分析了带来的机遇与挑战,并介绍了其在安全方面的应用。第六场报告由美国加州大学戴维斯分校教授、IEEE Fellow章君山主讲“From Edge AI to Connected and Automated Vehicles”报告。章君山老师讲解了边缘智能这一前沿技术,介绍了其在自动驾驶中的应用,并讨论了如何通过离线训练提高实时边缘智能性能。

5.1.png 6.1.png

7.1.png 8.1.png

第七场报告由日本东北大学教授、日本工程院院士、IEEE Fellow Nei Kato主讲“Task Scheduling for Multi-Access Edge Computing in IRS-Aided Vehicular Networks”,介绍了6G场景下基于车联网边缘计算的任务调度工作。第八场报告由加拿大滑铁卢大学首席教授、加拿大三院院士、中国工程院外籍院士、IEEE Fellow沈学民主讲“Computation Offloading and Task Scheduling in Mobile Edge Computing”。沈学民老师介绍了移动边缘计算中的计算卸载和任务调度,并详细讲解了车载网络中的协同边缘计算和移动VR视频流的自适应内容交付技术。第九场报告由加拿大维多利亚大学教授、加拿大工程研究院院士、IEEE Fellow蔡霖主讲“Reliable and Scalable Vehicle-to-Everything (V2X) for Intelligent Transportation Systems”。蔡霖老师介绍了对车联网技术中MAC协议进行的建模分析,量化了数据碰撞概率和延迟分布,研究了车辆通讯对于车队编队和控制的影响。第十场报告由美国哈佛大学Gordon McKay讲席教授黎娜主讲“The Interplay between Learning and Control in Zeroth-order Methods”。黎娜老师分析了在黑盒模型的情况下,基于零阶优化方法结合机器学习和传统控制的策略,并分析了他们之间的相互作用。

9.1.png 10.1.png

11.1.png 12.1.png

本次研讨会邀请到的海外学术大师结合自身的科研经历对智能、数据、网络、安全等方向进行了不同角度的探讨与分析,引发与会人员深刻思考,反响热烈。浙江大学“控制与系统安全”科学家联合工作室将继续推动与海外学术大师的交流合作,扎实推进学科建设和人才培养,服务国家重大战略需求,助力学校“双一流”建设。