报告题目：一个探索神经网络动态性的数学工具

报告时间：9月30日 10:00

报告地点：行政C 505

报告人：Hongzhi Wang

报告内容:

我们已经开发出了一个关于神经网络动态性的学习方法，它基于大规模的数字仿真和非线性的降维相结合。 我们的方法使我们可以在有噪声的前提下检测系统的稳定特征。更重要的是，我们的结果证明了整个网络的拓扑结构需要至少给予某一部分稳定，这要以牺牲其它部分为代价 。这对于系统生物学有重大意义， 那些大的，复杂的路径中可能含有无法用简单的模型就可以复制的特性。

报告人简介

保罗埃米利奥是一个在学术界和商业技术应用领域都非常活跃的应用数学家。他曾经在一些很有名望的学术机构任职，例如曾经在耶鲁大学当过助理教授，现在是英国剑桥大学的高级研究员和讲师。同时，他还是医学和航空航天工业领域的著名的模型制造师和设计师。埃米利奥教授的专业知识覆盖 信号提取数学算法的设计和实现同时也包括在高噪声情况下信号提取的检测和分类。他在专业领域里拥有好几个专利。除此之外，他还创建了公司使得新技术得以商业化。