应304am永利集团官网黄玉梅教授的邀请，浙江大学黄正达教授、香港大学陈玮琪教授和香港中文大学曾铁勇教授将于4月19日在线举办专题学术报告。
报告题目： Sparse Probabilistic Boolean Networks
时 间： 2022年4月19日 下午15:00
腾讯会议号：625157473
报告摘要：
Boolean Networks (BNs) and their extensions Probabilistic Boolean Networks (PBNs) are useful models for studying genetic regulatory interactions and many other real-world problems. For the purpose of network inference and system synthesis, one has to construct such a network. It is a challenging problem, because there may be many networks or no network having the required properties. The construction of PBNs from observed data sets is an interesting problem of huge size. In this talk, we shall propose some construction methods. Numerical examples will be given to demonstrate the effectiveness of the proposed method.
报告人简介
程玮琪，香港大学教授、博导。1991年毕业于香港大学，获学士学位，1994年毕业于香港大学，获硕士学位，1998年毕业于香港中文大学，获博士学位。1999至2000年在英国剑桥大学进行博士后研究工作，2000至2001年在英国南安普顿大学担任讲师。曾任香港大学数学系系主任。目前担任Enterprise Information Systems副主编，East Asian Journal on Applied Mathematics副主编，Journal of Applied and Computational Mathematics副主编，Computational and Mathematical Methods in Medicine副主编。
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报告题目： On Two Block Methods for Solving Linear Least-Squares Problems
时 间： 2022年4月19日 下午16:00
腾讯会议号：625157473
报告摘要：
A fast block coordinate descent method and a randomized double block Kaczmarz method for solving linear least-squares problems are proposed. The first one is based on a greedy criterion of the column selection used at each iteration, and the second one is a kind of the extended block Kaczmarz methods. The convergence and error estimates are obtained. Numerical experiments show the effectiveness of these two approaches, does not matter whether the coefficient matrix is of full column rank or not.
报告人简介
黄正达，浙江省临海市人，1992年于杭州大学数学系获计算数学博士学位，现为浙江大学数学科学学院教授、博士生导师，浙江省数学会理事。在Numer. Linear Algebra Appl., BIT Numer. Math., Numer. Algor.等国际重要期刊发表学术论文四十余篇，作为主要参与人完成一项国家自然科学基金重点项目，主持完成多项国家自然科学基金面上项目、浙江省自然科学基金面上项目，现主持一项国家自然科学基金面上项目。
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报告题目： Blind Image Deblurring: What is the Next Step?
时 间： 2022年4月19日 下午17:00
腾讯会议号：625157473
报告摘要：
Blind image deblurring is a challenging task in imaging science where we need to estimate the latent image and blur kernel simultaneously. To get a stable and reasonable deblurred image, proper prior knowledge of the latent image and the blur kernel is urgently required. In this talk, we address several of our recent attempts related to image deblurring. Indeed, different from the recent works on the statistical observations of the difference between the blurred image and the clean one, we first report the surface-aware strategy arising from the intrinsic geometrical consideration. This approach facilitates the blur kernel estimation due to the preserved sharp edges in the intermediate latent image. Extensive experiments demonstrate that our method outperforms the state-of-the-art methods on deblurring the text and natural images. Moreover, we discuss the Quaternion-based method for color image restoration. After that, we extend the quaternion approach for blind image deblurring.
报告人简介
曾铁勇，香港中文大学教授、博导。香港中文大学数学人工智能中心主任，香港数学会理事会成员，2000年本科毕业于北京大学，2004年法国综合理工大学(Ecole Polytechnique, Palaiseau, France)获硕士学位，2007年巴黎第十三大学获得博士学位。2007-2008年在法国数学和应用研究中心从事博士后研究；2008入职香港浸会大学，先后任助理教授、副教授；2018年入职香港中文大学，先后任副教授、教授。主要研究领域包括优化理论、图像处理、反问题、统计/机器学习、科学计算等。在优化、图像处理、反问题的国际一流杂志SIAM Journal on Imaging Sciences, SIAM Journal on Scientific Computing, International Journal of Computer Vision, Journal of Scientific Computing，IEEE Transactions on Image Processing，Pattern Recognition，Journal of Mathematical Imaging and Vision，Inverse Problems & Imaging等发表过80余篇SCI论文，google学术引用两千二百余次。
甘肃应用数学中心
甘肃省高校应用数学与复杂系统省级重点实验室
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萃英学院
2022年4月19日
