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12月演講

Colloquium, 國立台灣大學資訊管理學系 陳文賢教授
Thursday, December 3, 16:10—17:00 數學系3174
Title: 數據科學的學習方法 -- 數學系學生的發展
Abstract:1. 數學系學生的發展領域 : ◆ 純數與應數 有何不同?◆ 證婚人與求婚人 ◆ 數據科學領域 : 大數據 BD、AI、ML、DM ◆ 大數據的笑傲江湖 : 劍宗與氣宗
2. 數據科學的學習方法 : ◆ 管理學的理論的架構 : 分類、關係與因果 ◆ 系統與模型 : 數據采礦標準過程、機器學習管道 ◆ 後設模型 metamodel
3. AI與人的大腦 : ◆ 男人大腦與女人大腦 ◆ 左半腦與右半腦

系友會談, 國立台灣大學資訊管理學系 陳文賢教授
Thursday, December 3, 18:10—19:00 數學系3174
Title: 數據科學的學習方法– 面向數學系大學部學生
Abstract:1. 數學系學生的發展領域 : ◆ 學習的目標面向 ◆ 純數與應數 有何不同? ◆ 數據科學領域 : 大數據 BD、AI、ML、DM ◆ 資訊科技的價值
2. 數據科學的學習方法 : ◆ 哈佛邏輯圖 : 學習的動力 ◆ 知識地圖 : 知識的表達工具 ◆ 系統與模型 : 管理科學的步驟 ◆ 機器學習方法分類
3. 5W1H : 記得你是誰

Colloquium, 國立台灣大學數學系 陳逸昆助理教授
Thursday, December 10, 16:10—17:00 數學系3174
Title: A Revisit of the Velocity Averaging Lemma: On the Regularity of Stationary Linearized Boltzmann Equation
Abstract: We adopt the idea of velocity averaging lemma to establish regularity for stationary linearized Boltzmann equations in a bounded convex domain. Considering the incoming data, with three iterations, we establish regularity in fractional Sobolev space in space variable up to order 1. This take is based on a collaboration with Ping-Han Chuang, Chun-Hsiung Hsia, and Jhe-Kuan Su.

Student Seminar, 國立台灣大學數學系 李瑩英教授
Monday, December 14, 11:00—13:00 三系館A1307
Title: Girl's Talk, Meet with Professor Yng-Ing Lee
Abstract: 本次演講將以座談會的方式進行,也是中華民國數學會女數學人論壇的「地方版」。我們邀請到台大數學系的李瑩英教授來與大家分享她職涯經驗,以及她在數學科學研究上所面臨的挑戰。請各位以沒有壓力的方式與講者互動,可以提問,聊天,討論,也可以像朋友間的互相鼓勵一樣。期待這兩個小時的Q&A可以轉化為研究及工作上的動力。

Colloquium, 臺灣大學MeDA實驗室與應用數學科學研究所 王偉仲教授
Thursday, December 17, 15:10—16:00 統計系館1F 62115視聽室
Title: Medical AI via Innovation, Education and Landing
Abstract: The rapid development of Artificial Intelligence (AI) introduces a promising new era of “smart medicine and healthcare.” Interdisciplinary collaborations play a critical role in its research, education, development, and deployment. We will illustrate our efforts to build a “Medical Data Analytics Platform (MeDA Platform)” to deliver Medical AI Engines and Augmented Intelligence Workflows. The AI Engines include Image Processing, Quantitative Analytics, Deep Learning, Machine Learning, and High Dimensional Data Analysis Toolboxes to analyze medical images and data. By taking these algorithms and software modules as the building blocks, we further create innovative Augmented Intelligence Workflows in various clinical applications to reduce physicians' loading and improve patient outcomes.

Colloquium, 中央研究院數學研究所 賴俊儒研究員
Thursday, December 17, 16:10—17:00 數學系3174
Title: Springer Fibers via Quiver Varieties Using Maffei-Nakajima Isomorphism
Abstract: It is a remarkable theorem by Maffei-Nakajima that the Slodowy variety, which consists of certain complete flags, can be realized as certain Nakajima quiver variety of type A. The isomorphism is known to be rather implicit as it takes to solve a system of equations in which variables are linear maps. In this talk, we will talk about an explicit and efficient way to realize these quiver varieties in terms of complete flags in the corresponding Slodowy varieties. As an application, we provide an explicit description of irreducible components of two-row Springer fibers in terms of a family of kernel relations via quiver representations, which allows us to formulate a characterization of irreducible components of Springer fibers of classical type. This is a joint work with Mee Seong Im and Arik Wilbert.

Applied Mathematics Seminar, 工業技術研究院 施佑林工程師
Thursday, December 24, 09:10—10:00 數學系3175
Title: 應用螞蟻演算法求解健康管理中心顧客健檢排程問題
Abstract:健康檢查的流程相當繁複,依每個人需求不同,檢查項目從幾項到幾十項不等,檢查項目間又有先後順序等之關聯性,加上每項檢查依其診間軟硬體設備、醫師、護理師數量不同,可同時檢查人數及時間不一,故要做完所有檢查項目往往需要花費半天或一天以上的時間。 由於此問題屬NP-hard問題,若建構一數學規劃模式,並求解其最佳解,需耗費多時並可能無法收斂;緣此,我們利用螞蟻演算法,發展一求解演算法對此問題進行求解,期能快速排出一近似最佳解供實務所用,以達到健檢客戶等待時間最小化,使整體健檢流程更順暢。

Colloquium, 國立中央大學數學系 胡偉帆教授
Thursday, December 24, 16:10—17:00 數學系3174
Title: A Brief Introduction to Deep Neural Network for Applied Mathematicians
Abstract: In this talk, I will introduce very brief and fundamental ideas that underlie deep neural network from an applied mathematics perspective. At the heart of neural network, the concepts are just from calculus, approximation theory, linear algebra, and numerical methods. In particular, I will go through the followings in detail: What is an arti cial neural network and how is the network trained?

Colloquium, Department of Mathematics University of Southern Mississippi, Professor C.S. Chen
Thursday, December 31, 15:10—16:00 數學系3174
Title: Computer Graphics via PDEs
Abstract:In this talk, we propose a partial differential equation (PDE) model for the reconstruction of 3D surface and then apply the state-of-the-art meshless methods to solve the given PDE model. We also demonstrate that the Image with missing data can be repaired using various meshless methods.

   
 


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