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Yufei Zhang
我的演讲•第二届ETH-HKG-ICL数学金融研讨会，香港，4月22日至25日，2025年。•ISOR座谈会，维也纳大学，维也纳，奥地利，3月。31，2025。•统计研讨会系列，Collegio Carlo Alberto，意大利，意大利，2月12日至14日，2025年。•建模，学习和理解：金融数学，金融技术与金融经济学之间的现代挑战，班夫，11月10日至15日，2024年。•第12届Bachelier Bachelier Finance Society，Rio de Janeiro，7月8日至12日，2024年。•随机差异游戏中的新趋势和挑战，班夫，6月23日至28日，2024年。•伦敦，伦敦，伦敦，埃德·恩基 - 帝国的数学金融研讨会。•机器学习研讨会的概率，牛津，2024年6月12日。•数学金融研讨会，比勒菲尔德，2024年6月5日。•巴黎，巴黎的单身研讨会，2024年4月17日。•fields-CFI训练营在定量金融中的机器学习，多伦多，4月25日至26日，2024年。•随机控制，机器学习和定量金融的最新进展，上海，2024年4月15日至19日。•IMSI关于决策和不确定性的研讨会，芝加哥，2024年2月2-9日。•2024年1月30日，Cityu-Nus MFG/MFC研讨会。•第16届ERCIM WG关于计算和方法统计的国际会议，柏林，2023年12月16日至18日。•伦敦第七伦敦 - 巴里斯·巴里斯（London-Paris），伦敦，伦敦，9月18日至19日，2023年。•8月28日，第二次HKSIAM双年展会议，香港。 1，2023。•随机分析与数学金融研讨会，柏林，2023年6月22日。•20023年8月27日至30日，香港定量金融的最新进展。•Bielefeld，6月26日至30日，第11届金融会议的高级数学方法。•柏林概率座谈会，柏林，2023年6月21日。•北英国概率研讨会，爱丁堡大学，2023年6月14日。•埃塞克斯大学数据科学研讨会，2023年5月11日。•伦敦帝国学院的PDES机器学习第二届研讨会，4月3-4，2023。•概率研讨会，巴斯大学，2023年1月9日。•世界上关于金融机器学习的世界在线研讨会，虚拟，2022年11月22日。•机器学习和最佳控制，皇家统计学会，虚拟，2022年10月19日。•悉尼大学的金融和随机研讨会，2022年10月11日。•伦敦 - 巴黎班赛车关于数学金融的Bachelier研讨会，法国巴黎，9月15日至16日，2022年。•PDES的机器学习，英国伦敦，9月6日至8日，2022年。
丁雨霏 – UCSD CSE
1. 我们的研究领域以编程系统为基础，但我们能够利用这个基础作为桥梁来影响其他重要领域，例如机器学习和量子计算。2. 我们的研究开创了构建智能编程系统的努力，以自动选择、映射、优化和调试应用程序实现到不同硬件平台的努力。3. 我们的努力涉及多种编程技术，从高级算法优化和自动调整，到领域特定的编程语言设计、内核库实现（尤其是针对 GPU）、高级编译构造和计算机架构设计。
佘雨辰、李爽、刘宇飞、曹梦龙，“大型太空望远镜在轨机器人组装任务设计与规划”，J. Ast
摘要：研究大型空间望远镜（LST）的概念设计和在轨装配任务规划问题。提出了分段式镜面设计，并开发了考虑机械手工作空间覆盖范围的机器人装配概念。为了减少在轨装配周期并保护易碎的镜面结构，采用几种新算法优化机器人装配路径。首先，建立装配路径与装配件数之间的映射，快速生成优化问题的候选解。其次，提出了结合蚁群算法和遗传算法的两级混合优化框架。混合优化方法能够快速收敛到接近全局最优解。通过仿真验证了所提出的模型和算法，结果表明所开发的方法可以显著提高LST的在轨装配任务效率。 © 2020 光学仪器工程师协会 (SPIE) [DOI: 10.1117/1.JATIS.6.1.017002]