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        研途情報站 | 學術信息匯總(5.21)

        作者: 訪問量:589發布時間:2021-05-21


        報告題目:自適應光學元件在視覺與成像中的應用

        報 告 人:李國強 研究員(之江實驗室)

        報告時間:2021年5月20日(周四)下午14:00-16:00

        報告地點:理學院402會議室

        報告內容摘要:


        報告題目:二維半導體材料的離子輻照效應

        報 告 人:施坦  助理教授

        報告時間:2021年5月20日上午9:30 – 11:30

        報告地點:騰訊會議ID:  642 776 812

        主辦單位:材料科學與技術學院 

        報告人簡介:

        施坦,西安交通大學核科學與技術學院助理教授,博士畢業于美國密歇根大學核工程與放射科學專業,碩士畢業于隸屬于法國原子能署的法國國立核科學技術學院。主要從事半導體、金屬材料的輻照損傷、中子探測器表征及應用、核安全防護等相關研究。針對上述研究方向,在Nanoscale,  Applied Materials and Interfaces, Applied Physics Letters, Scientific Report,Nuclear Instruments and Methods in Physics Research A等期刊共發表SCI論文13篇,在美國勞倫斯伯克利國家實驗室、美國洛斯阿拉莫斯國家實驗室、中國高能物理研究所等研究機構擁有豐富的科研經歷

        報告摘要: 

        自從2004年石墨烯被分離以來,二維材料憑借其優異的機械、物理、化學和電子性能,持續受到科研界的廣泛關注,在電子器件(晶體管、光電器件、熱電器件等)、儲能、催化等方面有著獨特的優勢和廣泛的應用。隨著晶體管特征尺寸不斷接近傳統CMOS技術的物理極限,二維半導體材料,尤其是過渡金屬硫族化合物(Transition metal dichalcogenides, TMD)如MoS2和WSe2等,有潛力繼續減小晶體管的尺寸,用作下一代半導體電子器件。了解二維材料的輻照效應,對于該類電子器件在航天、國防等高輻射環境的應用有著重要的意義,而離子輻照可以調控材料中的缺陷,是一種改良材料性能的重要手段。本研究通過原子尺度的輻照模擬以及材料和器件層面的離子輻照實驗表征,對二維材料的離子輻照效應進行了機理性探索,揭示了二維材料及電子器件的輻照損傷規律和機制。


        報告題目:基于深度學習的中醫舌象辨識方法研究

        報 告 人:門韶洋 副教授(廣州中醫藥大學)

        報告時間:2021年5月21日(周五)上午10:00-11:00

        報告地點:電子信息工程學院215會議室

        報告內容摘要:


        報告題目:空地一體化車聯網高效信息傳輸與網絡優化技術研究

        報 告 人:王大偉 副教授(西北工業大學)

        報告時間:2021年5月21日(周五)上午11:00-12:00

        報告地點:電子信息工程學院215會議室

        報告內容摘要:


        報告題目:漫談數學物理反問題

        報 告 人:包剛 教授(浙江大學)

        報告時間:2021年5月21日(周五)下午16:00-17:00

        報告地點:理學院一樓報告廳

        報告內容摘要:


        報告題目:飛機客艙工業設計淺析

        報 告 人:王磊 高級工程師

        報告時間:2021年5月23日(周日)上午10:00

        報告地點:江寧校區1號樓4樓報告廳

        報告內容摘要:


        報告題目:Dynamic Regulation on Innovation and Adoption of Green Technology with Information Asymmetry

        報告所屬學科:管理科學與工程

        報 告 人:陳劍(清華大學)

        報告時間:2021年5月28日 15:00

        報告地點:南京航空航天大學將軍路校區經管學院A0405

        報告摘要:

        This study investigates a regulator’s dynamic policy to motivate firms’ research on and adoption of green technology. In the proposed model, a firm makes unobservable efforts and can hide the technology’s arrival from the regulator to avoid adoption costs. We find that the optimal policy follows a simple structure and induces part-time efforts, rather than the maximal effort reported in previous studies. In particular, the regulator should offer no subsidy before the arrival of a technology report, provide a one-time subsidy contingent upon that report, and always set a termination deadline. At the deadline, the firm is forced to select an external option that is associated with social costs. The optimal report-based subsidy decreases with time. Under the optimal policy, the firm works until an effort deadline, makes no effort thereafter, and reports the technology as soon as it arrives. This study also characterizes the necessary and sufficient conditions under which the optimal policy reduces to one that leads, in terms of throughout time, to effort that is maximal or minimal. Our results indicate that policymakers should implement a policy that compensates firms more in the present and less in the future.

        報告人簡介:

        陳劍,現任清華大學經濟管理學院管理科學與工程系聯想講席教授,清華大學經濟管理學院管理科學與工程系系主任, 教育部人文社會科學重點研究基地——清華大學現代管理研究中心主任,國務院學位委員會第七屆學科評議組成員,教育部高等學校管理科學與工程類專業教學指導委員會秘書長。主要研究方向:供應鏈管理、電子商務、商務智能等。主持五十余個國家自然科學基金委、教育部、863等國家部委項目,以及地方政府/企業委托項目;在國內外學術期刊上發表論文二百多篇。應邀在多個國際會議上做大會報告(Keynote/Plenary Lecture)。獲得過多項科技獎勵及榮譽稱號,如國際電氣和電子工程師協會會士;教育部長江學者;首屆復旦管理學獎;全國優秀博士學位論文指導教師;國家杰出青年科學基金;IBM學院獎等。在多個學術組織中任職,如擔任生產和運營管理學會(POMS)副理事長(負責亞太區,2010-2012),IEEE系統、人與控制論學會服務系統和組織專業委員會主席(2002-),中國系統工程學會副理事長(2006-2014),中國優選法統籌法與經濟數學研究會副理事長(2006-2014),中國管理現代化研究會副理事長(2016-),中國管理學科與工程學會副理事長(2017-)等。也是許多國際會議的主席/共同主席(例如:2004年第一屆國際服務系統和服務管理會議主席、2007年INFORMS制造和服務運作管理學會年會共同主席(MSOM07)、2012年INFORMS國際大會主席等),同時擔任多個國際學術刊物的編委。


        報告題目:機械傳動系統故障個性化診斷原理與方法探討

        報告所屬學科:管理科學與工程

        報 告 人:向家偉(溫州大學機電工程學院)

        報告時間:2021年5月30日 10:00

        報告地點:經管709

        報告摘要:

        如何獲得機械系統大量反映實際運行狀態的故障樣本,是制約人工智能診斷模型走向工程應用的瓶頸。提出機械系統個性化故障診斷基本原理,通過建立機械系統數值模擬模型,進行仿真分析,獲得故障樣本,解決故障診斷過程中故障特征信息缺乏的短板,從而激活人工智能診斷方法。以軸承、齒輪傳動、轉子系統等機械系統為例,構建完好結構有限元模型,開展模型修正,獲得“高保真”仿真模型。預定義多類故障并添加至“高保真”有限元模型,計算生成故障樣本集,作為人工智能診斷模型的訓練樣本,用于待診斷測試樣本分類。給出了個性化診斷精度進一步提高的可行途徑并開展相關研究。任意選取的支持向量機、極限學習機、卷積神經網絡等人工智能診斷模型故障分類實驗結果表明:所提出機械故障診斷的個性化診斷原理,具有較強的普適性與可拓展性。

        報告人簡介:

        向家偉教授、1974年生,博士,博士(兼職)/碩士研究生導師。溫州大學機電工程學院院長。2006年獲西安交通大學機械工程博士學位。入選浙江省有突出貢獻中青年專家、萬人計劃科技創新領軍等。主持40余項科研項目:國基4項(重點1項)、合作單位主持國基2項(重點1項)、浙江萬人計劃項目1項、省自然科學杰出青年基金1項、省基金重大1項等。發表150余篇論文,SCI收錄150余篇,SCI引用3000余次,授權發明專利30件、申請20件。在應用研究領域,通過多項企業合作課題,開發出故障/損傷診斷系統、嵌入式故障診斷儀等,產生較大經濟效益和社會影響。獲教育部、浙江省、廣西區二等獎3項(排名1)、中國僑界貢獻獎(創新團隊)(排名1)、浙江省科技進步三等獎2項(排名2、3)?!禨ensors》、《農業工程學報》等編委,《Measurement》、《Applied Acoustics》等六種SCI期刊客籍主編、中國機械工程學會設備與維修工程分會常務委員、中國通用機械工業協會振動檢測與故障診斷專業委員會委員。


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