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主講人：史本云

時間：2019年5月10日下午1:30

地點：計算機科學與技術學院六樓會議室（40人）

主講人介紹：

史本云，博士，浙江省“錢江學者”特聘教授，博士生導師，浙江省151人才工程第一層次培養對象，浙江省中青年學科帶頭人培養對象。2012年畢業于香港浸會大學計算機科學系獲博士學位。2012-2015年，任香港浸會大學計算機科學系研究助理教授。現為杭州電子科技大學 “復雜數據與公共安全”團隊負責人。主要從事智能計算與決策、復雜網絡、機器學習和計算流行病學等交叉學科的研究。近年來，專注于基于數據驅動的計算范式解決我國瘧疾、登革熱和禽流感等傳染病的早期預警、風險評估和主動監控等公共衛生安全問題。主持和參與國家自然科學基金2項，香港研究資助局（RGC）項目1項。先后在工程數學類期刊IEEE Transactions on Cybernetics, Complexity，International Journal of Electrical Power & Energy Systems, AAAI, Soft Computing，計算流行病學期刊PLoS Neglected Tropical Diseases, Infectious Diseases of Poverty, Malaria Journal，以及綜合類和物理學期刊Scientific Reports，Physica A, PLoS ONE和若干國際會議上發表論文50余篇，是IEEE Transactions on Cybernetics, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Neural Computing and Applications, PLoS Neglected Tropical Diseases, Infectious Diseases of Poverty, Web Intelligence等多個國際期刊的審稿人以及多個國際會議的程序委員會委員。

主要內容：

近年來，隨著不同領域數據獲取技術的飛速發展，大數據驅動的計算范式及其相關方法在各個領域的管理與決策過程中正發揮越來越重要的作用。例如，移動互聯網技術的發展，允許我們通過采集追蹤個體的行為軌跡，刻畫群體的行為模式,從而為流行病監控提供科學決策；高通量基因測序技術的發展，使低成本的基因測序成為可能，促進了分子進化學和計算流行病學的結合。從不同數據源采集的數據能夠幫助我們對復雜的現實世界進行更精確的刻畫和建模。然而，多源數據通常具有異構性特征，這也為我們復雜問題和模型的求解提出了新的挑戰。本次報告將以我國瘧疾和禽流感的時空傳播為研究背景，介紹如何利用多源異構數據構建數據驅動的流行病學模型，以及如何利用機器學習、動態因素分析等方法推理流行病傳播過程中的隱含關系和動態過程。同時，本次報告也將針對另外兩個研究課題：（1）基于復雜網絡和博弈論的智能決策分析，以及（2）近年來機器學習領域的研究熱點--網絡表征學習，做初步探討。

主辦單位：計算機科學與技術學院