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报告题目：Data Analytics for Smart Energy Cyber-Physical System Security报告人：University of Essex大学Shiyan Hu教授报告时间：9月30日上午11点报告地点：升华楼504会议室报告摘要：The massive deployment of advanced metering infrastru4ctures has mandated a transformative shift of the classical power grid towards a more reliable smart grid. However, such a cyber-physical power system is vulnerable to...
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？报告题目：The State of Academic Publishing in the Control and Automation Field报告人：Prof. Ian Craig, Department of Electrical, Electronic and Computer Engineering, University of Pretoria报告时间：2019年9月27日10:00-12:00报告地点：升华后楼504报告摘要：This presentation will provide an overview of the publications portfolio of the International Federation of Automatic Control (IFAC). This por...
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题目：“虚拟现实一带一路”：技术、系统与成果时间：2019年9月25日（星期三）上午9点：30开始地点：中南大学校本部升华后楼504室报告人：罗训教授，天津理工大学报告内容摘要：“一带一路”覆盖地域广阔、人口众多、文化多元。政策沟通、设施联通、贸易畅通、资金融通、民心相通等“五通”既是建设目标，更是实际需求。如何使用新一代信息技术有效开展“一带一路”交流，我们在过去五年间做了很多探索工作。2018年，十八所“一...
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时间：2019年9月24日下午2:30-5:30地点：民主楼306-1室报告人1：廖粤峰报告时间：下午2:30-3:10报告标题：谐波状态空间建模方法在电力电子系统中应用报告摘要：由于电力电子器件能够保证高效转换和对负载与电源来源高可控性，当采用复杂的控制和调制方案是可以实现系统的高动态性，这就导致越来越多基于电力电子器件的分布式发电系统的使用。然而，这些系统经常表现出不稳定的状态，尤其是对于在公共连接点上产生的谐波耦合。所...
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？题目：从生命群体智能到跨域无人系统集群协同时间：2019.9.20晚上8：00地点：升华后楼504报告内容摘要：从人群到飞鸟、游鱼、昆虫、细菌、细胞，自然界广泛存在着大规模群体运动。相互联系而不断运动的个体组成的系统涌现出了丰富多彩而高度协调的群集智能行为。譬如：水中成群游动的鱼，纷乱有序而整齐划一的行进，而当遇到掠食者或障碍物时，倏忽聚散，展现出十分严密的分工协作。椋鸟群在迁徙过程中会聚集上万只鸟形成巨大...
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报告时间：2019年9月28日（星期六）上午9:30报告地点：民主楼小礼堂报告题目：数据驱动的智能工程优化调度摘要：围绕工程优化调度的复杂性，分析基于数据驱动的智能优化的必要性，介绍智能优化的原理、步骤以及集成智能优化的框架与核心环节，从系统论、信息论、控制论角度阐述若干关键问题，并介绍智能优化理论、智能约束优化和智能调度方面的若干代表性研究工作。报告人简介：清华大学自动化系长聘教授、博士生导师，国家杰出...
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会议名称：2019年IEEE计算机与通信领域的信任，安全和隐私/大数据安全会议（TrustCom/BigDataSE2019）报告时间：2019年9月4日（星期三）下午16：00——17：00报告地点：铁道校区第二综合实验楼513会议室报告人：邓坤元报告题目：Power-Grid Controller Anomaly Detection withEnhanced Temporal Deep Learning摘要：Controllers of security-critical cyber-physical systems, like the power grid, are a very important class...
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时间：2019年9月6日下午2:30地点：民主楼小礼堂标题：基于粒计算的机器学习对非结构化数据的深度处理摘要：在近年来，机器学习已发展成为最重要的非结构数据处理工具，非结构化数据如文本和图像涉及到较为复杂的特征提取过程，并且不同数据实例表现出的特征会呈现出明显的多样性，而随着数据量的快速增长，学习任务已变得愈发复杂，在这种情况下，传统的机器学习已显得缺乏学习深度而因此无法有效处理非结构化数据。在此报告中...
