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  • 美国杜克大学李凡教授:Propensity score weighting in causal inference
  • 清华大学邓柯副教授:Stratification and Optimal Resampling for Sequential Monte Carlo
  • 中国科学院张新雨研究员:Optimal parameter-transfer learning by semiparametric model averaging
  • 香港大学朱柯副教授:Empirical asset pricing via the conditional quantile variational autoencoder
  • 东北师范大学郑术蓉教授:Central limit theorems of high-dimensional sample correlation matrix under two stuctures
  • 加州大学尔湾分校Annie Qu教授:Heterogeneous Mediation Analysis on Epigenomic PTSD and Traumatic Stress in a Predominantly African American Cohort
  • 中国科学技术大学王学钦教授:Metric Kernel Functional Regression Models in Metric Spaces
  • 厦门大学钟威教授:Multi-Kink Quantile Regression for Longitudinal Data with Application to Progesterone Data Analysis
  • 多伦多大学孔德含博士:Fighting Noise with Noise: Causal Inference with Many Candidate Instruments
  • 康奈尔大学宁洋博士:Optimal and Safe Estimation for High-Dimensional Semi-Supervised Learning
  • 中国人民大学朱利平教授: Test effects of high-dimensional covariates via aggregating cumulative covariances
  • 北京大学姚方教授:Online Estimation for Nonparametric Regression and Functional Data
  • 上海交通大学刘卫东教授: 去中心化网络上的中位数快速算法
  • 加州大学洛杉矶分校程光教授:A Statistical Journey through Trustworthy AI
  • 华东师范大学周勇教授:General assumptions in semi-supervised learning
  • 中国人民大学刘勇副教授:无监督泛化误差分析初探
  • 圣母大学LIU FANG教授: Recent advanaces in differentially private data synthesis, statistical learning, and machine learning
  • 宾夕法尼亚州立大学薛凌洲副教授:An additive graphical model for discrete data
  • 迈阿密大学WANG LAN教授: New Approaches for Inference on Optimal Treatment Regimes
  • 清华大学智能产业研究院兰艳艳教授:Uncertainty Calibration for Ensemble Based Debiasing Methods
  • 微软亚洲研究院高级研究员陈薇博士:Optimization, Generalization, and Out-of-distribution Prediction in Deep Learning
  • 微软亚洲研究院吴方照博士:个性化和负责任的新闻推荐
  • 普渡大学林共进教授:Interval Data: Modeling and Visualization
  • OPPO研究院齐越博士:隐私计算在保护用户敏感数据上的实践与挑战
  • 美国加州大学河滨分校马舒洁教授:Causal inference vía artificial neural networks
  • 北京师范大学陈木法院士:超大矩阵特征向量的快速计算
  • 美国北卡罗来纳大学教堂山分校刘玉峰教授:Learning Optimal Dynamic Treatment Regimes under Risk Constraints
  • 美国密歇根大学宋学坤教授:Newton growth model: A nonparametric Bayesian method with a prior of the Ornstein-Uhlenbeck process
  • 北京大学苗旺助理教授:Identifying effects of multiple treatments in the presence of unmeasured confounding
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