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2024年7月26日—7月29日,第十七届“高教杯”全国大学生先进成图技术与产品信息建模创新大赛在贵州大学隆重举行。本次全国大学生先进成图技术与产品信息建模创新大赛,作为国内该领域最具权威性和影响力的赛事之一,汇聚了全国共895所高校、16294名精英学子参赛。旨在通过竞赛的形式,推动高等教育与产业需求紧密结合,提升学生的创新设计能力、实践操作能力和团队协作精神。
近日,国际法学与社会学院郑昊副教授在《中国社会科学报》社会学专版上发表了题为《县域流动人口仿真模拟研究何以可能》的跨学科研究性文章。该研究作为国家社科基金西部项目"23XRK002"的阶段性成果,不仅展现了在新文科交叉学科和数字化转型领域的前沿探索,也是学院近年来在新文科建设中着力推动法学、社会学、社会工作等学科交叉融合和大数据转型研究的有效实践。
2024年5月25日,机电工程学院成功承办第十五届黑龙江省“龙江杯”大学生先进成图技术与产品信息建模创新大赛暨第十七届全国大学生先进成图技术与产品信息建模创新大赛黑龙江省级预选赛。黑龙江省科协学会学术部部长吕强、哈尔滨工业大学本科生院教学研究与质量管理处副处长甄玉宝教授、哈尔滨工业大学机电工程学院副院长韩振宇教授参加了开幕式。
【高端论坛】第54期:Systems modelling approach to sustainable soil management。
2023年12月26日,在“2023国际产学研用合作会议”上,“数据科学与应用学科联盟”正式启动。“数据科学与应用学科联盟”由江西、贵州、湖南、湖北、四川、重庆、西藏等七省(市)携手共建,联盟以“多元合作 开放共赢”为主题,以“聚才、破题”为核心目标,旨在搭建中外高校、科研院所、企业学术交流和合作共享机制,持续推动数据科学领域国际产学研用合作高质量发展,着力构建高水平对外开放合作共赢新格局。
2023年10月27日,在中国计算机大会2023(CNCC2023)召开期间,中国计算机学会(CCF)举行了2023年CCF科技成果颁奖典礼。“CCF科技成果奖”授予在计算机科学、技术或工程领域具有重要发现、发明、原始创新、在相关领域有国际影响的优秀项目。2023年度CCF科技成果奖技术发明奖仅授予国内6个项目,其中西北工业大学计算机学院杨刚教授团队完成的“信息物理融合系统一体化建模与定制化服务技...
第35届中国仿真大会于2023年10月13日至15日在合肥盛大召开,中国工程院院士、中国航空发动机集团有限公司董事长、中国仿真学会理事长曹建国担任大会主席。大会首日线上线下累计观看人数便突破536.6万人次。
用户评分行为建模与理解是推荐系统研究的热点与重点。用户评分行为是复杂的心理学过程,受多个心理学因素的影响。建模与理解用户评分行为,对提升用户画像并指导推荐算法的设计与改进以及对互联网应用、数字经济等具有指导与借鉴意义。
2023年9月7日14:00,通过华为云会议视频平台,长安大学博士生导师,信息工程学院院长安毅生教授为暑期学员做题为《Petri网及其在交通与运载工程领域的应用》的线上专题讲座。讲座由机械与汽车工程学院副院长刘新田教授主持。
近期,中国科学院大学工程科学学院长聘教轨副教授刘扬在《自然-机器智能》(Nature Machine Intelligence)上,发表了题为Encoding physics to learn reaction-diffusion process的研究成果。该研究提出了新的物理知识嵌入深度学习架构即PeRCNN,用于偏微分方程(PDE)正反问题求解、非线性时空动力系统建模和控制方程发现,旨在改善复...
2023年9月14日至9月17日,CCF2023中国数字服务大会在北京举行。在海南大学计算机科学与技术学院DIKWP团队的段玉聪教授指导下,其2022级硕士研究生唐福亮发表题为《意图驱动的数据、信息、知识、智慧融合DIKWP生理人工意识原型》的会议论文海报,荣获大会最佳海报奖(Best Poster Award)。
2023年8月25日,为期五天的第五届华中农大-帝国理工“计算社会科学方法论”暑期学校闭幕。此次暑期学校由我校经济管理学院和宏观农业研究院主办,得到了美国RTI国际、荷兰格罗宁根大学,德国莱布尼兹转型经济农业发展研究所以及北京大学武汉人工智能研究院的支持,吸引了来自国内外40多个高校100多位学员的参加。
“高教杯”第十六届全国大学生先进成图技术与产品信息建模创新大赛全国总决赛于2023年7月28日至31日在重庆交通大学成功举办。“高教杯”成图大赛是图学类课程最高级别的国家级赛事,2018年被中国高等教育学会列入全国普通高校学科竞赛排行榜,被誉为“图学界的奥林匹克”。本届成图大赛参赛人数突破新高,吸引了来自全国1000多所高校的40余万名学生参加。经过校赛、省赛的层层选拔,国防科技大学、武汉大学、中...
针对冶金等复杂工业建模过程中存在数据不足和算法冷启动的问题,中国科学院沈阳自动化研究所数字工厂研究室提出了一种基于动态迁移学习的、在有限数据量下的工业过程时间序列预测方法。该方法以提高多步时序预测精度、降低计算成本为目标,建立了复杂工业场景下的预测模型,提高了工业时序数据预测的准确性、高效性。相关研究成果发表在IEEE Transactions on Industrial Informatics上...
日前,河北省人民政府发布《关于2022年度河北省科学技术奖励的决定》,河北省科学院应用数学研究所1项、能源研究所2项科研成果均获得2022年度河北省科技进步二等奖。

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