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报告时间：11月20号（周五）上午九点地点：民主楼210（腾讯会议：653 686 692）报告题目：Formation Control for Multi-agent Systems: Introduction, Analysis and Design摘要：Multi-agentSystems (MAS) are systems with characteristics of cooperation anddecentralization.As the agents often work under complex circumstances, limitations of the hardware that include limited passive sensing and active communic...
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报告题目：Autonomous Mobile Robot Localization: Sensing and Estimation报告时间：2020年10月17日（星期日）下午16:00报告地点：腾讯会议-会议号：458 451 721报告人：Hamid Reza Karimi教授，意大利米兰理工大学报告摘要：The area of mobile robotics include many engineering and science disciplines, from mechanical, electrical and electronics engineering to computer, cognitive and social sciences. Recently,...
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报告人：孙健教授时间：10月11日14:30地点：民主楼210题目：非均匀采样网络化系统稳定性分析摘要：本报告探讨了非均匀采样网络化控制系统的稳定性问题。考虑了时变采样周期和随机采样周期两种情形，建立了非均匀采样网络化控制系统的离散化数学模型。对于时变采样周期情形，模型为时变参数系统。提出了两种稳定性分析方法。一种方法是将时变参数矩阵包含在一个顶点固定的凸多面体内，另一种方法是将时变的参数矩阵表示为恒定参...
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报告题目：智能互联环境下制造资源协同优化理论与方法报告时间：2020年8月28日 下午3点报告地点：升华楼504报告内容：制造资源协同优化对于提升制造企业竞争力具有重要意义，智能互联环境下制造资源协同优化理论与方法发生了变革。本报告介绍了团队研发的“马鞍山钢铁公司离散制造企业生产优化与执行系统”、“长发铝业有限公司生产调度系统”、“航天某院多项目资源协同优化系统”，以及在工程实践中提炼的工件恶化情形下生产...
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主题:人工智能快速医学成像与分析摘要：“高分辨率”的医学信号获取、成像、特征提取与分类、分割等对临床诊断与应用具有重要的意义。然而传统的方法，往往从少数数据获取先验信息、或者需要依赖手工特征提取与较强模型假设，具有耗时耗力及模型容量有限等问题。通过研究基于机器学习的快速成像与智能诊断研究，提出一系列的基于字典和神经网络学习的快速成像方法，以及可以免手动提取特征的自动分割与诊断方法，推进智能成像与...
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李浪、施光泽、林建亨、谢诗铭博士学术报告时间：2020年7月13日晚上18:30-21:30地点：腾讯会议（ID：128 397 674）报告人1：李浪报告时间：晚上18:30-19:10报告标题：A Decentralized Control for CascadedInverters in Grid-connected Applications报告摘要：In thisreport, a decentralized control forcascaded inverters is introduced, in which one inverter iscontrolled as a current source and the others arecontrol...
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时 间：许弘雷
地 点：2019.12.28上午9:00
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时 间：郭朝晖
地 点：2019年12月27日上午9:30
升华后楼504
