报告题目： Modeling high-dimensional time series

报告华体会（中国）官方：2018年5月18日（星期五）16:30

报告地点：翡翠湖校区翡翠科教楼东楼1710

报 告 人：史晓平 助理教授

工作单位：加拿大坎卢普斯大学

举办单位：华体会网页入口

报告简介：Modeling high-dimensional time series is necessary in many fields such as neuroscience, signal processing, network evolution, text analysis, and image analysis. Such a time series may contain unknown multiple change-points. For example, the time of cell divisions can be accessed using an automatic embryo monitoring system by a time-lapse observation. When a cell divides at some time point, the distribution of pixel values in the corresponding frame will change, and hence the detection of cell divisions can be formulated as a multiple change-point problem. In this talk, a powerful graph-based change-point detection is introduced.

报告人简介：史晓平，2002年毕业于重庆大学应用数学本科专业，而后加入合肥工业大学担任助教职务，2008年获得中国科学技术大学概率统计硕士学位， 随后赴加拿大约克大学攻读统计博士学位并于2011年获得博士学位，紧接着在多伦多大学从事博士后研究，随后分别在约克大学和圣弗朗西斯·格扎维埃大学任教，2016年加入坎卢普斯大学至今担任助理教授职务，主要从事分布近似，复合似然推断，变量选择，基于图论方法的变点检测，以及图像的去噪。