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中国科学院海洋所基于深度学习的南极海冰季节内预测研究取得新进展（图）
预测 数值 耦合系统
2023/10/30
2023年9月12日，中国科学院海洋研究所李晓峰研究团队与美国哥伦比亚大学研究团队合作，发展一款基于深度学习的南极海冰季节内预测模型。该模型具备超前4周的海冰预测能力，其技巧表现显著高于欧洲的ECMWF以及美国的NCEP和GFDL-SPEAR等主流数值模式，这一成果对于开发南极高空间分辨率海冰业务化预测模式具有重要意义，并在国际学术期刊Geophysical Research Letters发表。
2022年12月9日上午，国家重点研发计划“数学和应用研究”重点专项“可解释深度学习的微分嵌入与最优传输理论”项目启动会暨实施方案论证会在西安交通大学顺利召开。项目咨询专家西安交通大学徐宗本院士、中国科学院数学与系统科学研究院高小山研究员、上海科技大学生物医学工程学院院长沈定刚教授、中山大学朱熹平教授、纽约州立大学石溪分校顾险峰教授、北京大学张志华教授参会指导。西安交通大学副校长别朝红教授、科技部...
Academy of Mathematics and Systems Science, CAS Colloquia & Seminars：可积深度学习
可积 深度学习 非线性科学 关系-可积系统
2023/5/5
介绍非线性科学与计算机发展关系-可积系统，探讨我们提出的可积深度学习的理论架构和发展方向。介绍我们有关可积深度学习的研究工作：基于PINN算法并对其改进，研究可积方程中的多孤子，高阶呼吸子，高阶怪波，周期背景下的高阶怪波，向量多孤子，孤子分子及其动力学行为；提出了基于守恒律的两阶段PINN算法，高维可积系统PINN算法、非局域可积系统PINN算法。
2022年7月12日至14日，由国家天元数学西北中心主办，陕西科技大学数学与数据科学学院、西安交通大学数学与统计学院联合承办的“多物理场耦合问题的数值方法/深度学习方法国际前沿学术研讨会”在陕西科技大学召开。海内外计算数学与人工智能领域著名数学专家、海内外高校和科研院所多位专家学者等共计700余人集聚“云端”，共同探讨交流多物理场耦合问题数值方法及深度学习方法。
苏州纳米所刘欣研究员周扬帆等在深度学习优化算法研究方面取得进展（图）
刘欣 周扬帆 人工智能芯片 非线性.算法伪代码
2023/7/20
2022年来，在材料科学、人工智能芯片等前沿领域，深度学习（Deep Learning）受到广泛的研究和应用。具体来说，深度学习通过学习样本数据的内在规律和表示层次实现机器像人一样具有分析和学习的能力，因而在材料科学研究中可以帮助分析高维、非线性的特征数据；在人工智能芯片研发中可以提供高效、通用的网络模型。区别于传统的浅层学习，深度学习一般具有深层的神经网络模型结构，比如目前最复杂的深度模型BER...
“深度学习与偏微分方程数值解”前沿学术研讨会成功举办（图）
深度学习 偏微分方程 数值解 前沿学术研讨会
2023/1/3
2021年7月17-18日，国家天元数学西北中心、陕西国家应用数学中心联合举办了“深度学习与偏微分方程数值解”前沿学术研讨会。本次研讨会在西安交通大学南洋大酒店举行，是天元数学西北中心2021年“最优化方法与人工智能”主题年活动之一。研讨会由国家天元数学西北中心学术委员会委员、北京大学张平文院士顶层设计，中国科学院数学与系统科学研究院明平兵研究员和西安交通大学王飞副教授共同组织召集。
In recent years, artificial neural networks a.k.a. deep learning have significantly improved the fields of computer vision, speech recognition, and natural language processing. The success relies on t...