讲者简介：复旦大学教授，博导，入选国家级青年人才计划。在国际期刊和会议上（ICML,NeurIPS, JMLR, FOCS, TIT等）发飙高水平论文五十余篇，荣获了多项国际奖项，包括ICML 2018最佳论文亚军奖（bset paper runner uo award)，两次世界人工智能大会青年优秀论文提名奖（2020， 2023）， 以及ACM PODS 2022时间检验奖。报告摘要：多臂老虎机问题及其推广是在线学习中的经典模型，在人工智能和运筹优化等领域都受到了大量关注，在临床试验、广告投放和推荐系统等也有着广泛的实际应用。在本次报告中，我将简要回顾该问题的标准设置和经典算法。然后，讨论

报告一：MSR codes with linear field size and smallest sub-packetization for any number of helper nodes报告时间：2024年10月31日15:00-17:00报告地点：理科大楼B211报告摘要:The sub-packetization $\ell$ and the field size $q$ are of paramount importance in the MSR array code constructions. For optimal-access MSR codes, Balaji \em

报告题目：Acceleration of Real-Time CCSL报告时间：10月29日15：00-16：00报告地点：理科大楼B1002报告人：Frederic Mallet教授报告人简介：Frédéric MALLET is director of i3s Laboratory, a French joint research unit between CNRS and INRIA counting around 300 staff members. He is a Distinguished Professor at Université Côte d'Azur and is als

报告一、空间表示增强的道路网智能分析时间：10月28日15：00-16：30地点：数学馆202报告人：杨剑副教授（信息工程大学）报告人简介：杨剑，博士，本科和硕士毕业于国防科技大学电子科学与工程学院，博士毕业于德国慕尼黑工业大学制图系，长期从事众源地理空间数据智能分析与制图服务研究。近五年主持或作为主要完成人承担国家重点研发计划项目、国家自然科学基金重点项目、面上项目与青年项目等科研项目7项，在JTRG,JSTARTGIS等地学期刊和AAAI\ICRA\ICC等会议上发表学术论文40余篇，发明专利受理4项，软著3项，获省部级科技进步奖一等奖2项，担任IJGIS，CEUS,TGIS等国际期刊审稿

题目：神经网络是否可以被严谨地解释清楚？可解释性技术在大模型上的如何应用落地？报告时间：2024年5月16日（星期四）13：30报告地点：理科大楼B1002邀请人：张敏摘要:虽然近年来神经网络的可解释性研究得到了广泛的关注，但是大部分可解释性研究依然停留在工程技术层面，大量根本性问题尚未得到解决，尚缺少相对严谨的理论体系从根本机理层面统一解释神经网络的知识表达和其表征性能。比如，证明神经网络内在决策逻辑是否可以被严谨地解释为符号化的概念，如何量化神经网络的知识表征，什么是决定神经网络泛化性和鲁棒性的第一性原理，等等。本次报告将介绍如何在博弈交互理论体系下严谨地量化神经网络所建模的概念表征，如何

题目：从情景化谈普适计算系统的安全，隐私，与实用性报告时间：2024年3月13日（星期三）12：00-13：00报告会议号：腾讯会议912 979 916邀请人：万成城摘要:随着智能家居、语音助手、物联网设备的普及，普适计算已经成为了我们日常生活的一部分。与传统计算设备不同，普适计算设备经常需要与多名用户进行交互，不断地从周围环境中读取信息，自主地进行决策，并且缺乏常用的输入输出设备。当这些设备进入千家万户，与不同背景、不同身份的用户进行交互时，如何保障用户在不同情景下的安全隐私则成了让普适计算落地的重要挑战。本报告旨在深入探讨情景化在智能家居的访问控制系统中的重要性，以及在实际落地过程中必须