• 统计研究中心
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  • 中国科学院数学与系统科学研究院 马志明院士: 神经网络和机器学习的一些最新研究进展
  • 宾夕法尼亚州立大学薛凌洲副教授:An additive graphical model for discrete data
  • 中国人民大学朱利平教授:High dimensional independence tests based on rank indices in the presence of heterogeneity
  • 中国科学院大学郭田德教授: 人工智能中的数学
  • 中国人民大学朱利平教授: Test effects of high-dimensional covariates via aggregating cumulative covariances
  • 北京师范大学陈木法院士:超大矩阵特征向量的快速计算
  • 北京大学陈松蹊教授:Meteorological Change and Impacts on Air Pollution -- Results from North China
  • 香港浸会大学彭衡副教授:BOLT-SSI: Fully Screening Interaction Effects for Ultra-High Dimensional Data
  • 南京审计大学吕绍高教授:Nonparametric optimality for large compressible deep neural networks under quadratic loss functions
  • 新加坡国立大学夏应存教授:传染病动态数据的数学及统计建模中的几个问题
  • 中国科学技术大学郑泽敏教授:Statistically Guided Divide-and-Conquer for Sparse Factorization of Large Matrix
  • 英国约克大学 张文扬教授:Nonparametric Homogeneity Pursuit in Functional-Coefficient Models
  • 宾州州立大学李润泽教授: A Tuning-free Robust and Efficient Approach to High-dimensional Regression
  • 华东师范大学周勇教授:General assumptions in semi-supervised learning
  • 伊利诺伊大学香槟分校陈玉国教授:Popularity-Adjusted Block Models for Networks with Community Structure
  • 清华大学杨朋昆博士:Towards a mathematical foundation of federated learning: a statistical perspective
  • 中国科学技术大学王学钦教授:Metric Kernel Functional Regression Models in Metric Spaces
  • 中国科学院数学与系统科学研究院 马志明院士:从5G极化码谈起
  • 北京大学苗旺助理教授:Identifying effects of multiple treatments in the presence of unmeasured confounding
  • 新加坡国立大学 文骏博士: Estimating the spectrum of a high dimensional covariance matrix via anticommuting variables