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講座編號(hào)：jz-yjsb-2021-y005
講座題目：系統(tǒng)科學(xué)學(xué)科建設(shè)系列專(zhuān)家講座：走進(jìn)北師大系統(tǒng)科學(xué)學(xué)科
主 講 人：張江、王大輝、曾安 北京師范大學(xué)
講座時(shí)間：2021年04月17日（星期六）上午09:00
講座地點(diǎn)：線(xiàn)上平臺(tái)：騰訊會(huì)議，會(huì)議ID：664 105 125
參加對(duì)象：北京工商大學(xué)系統(tǒng)科學(xué)研究院、人工智能學(xué)院全體教師和研究生
主辦單位：研究生院
承辦單位：北京工商大學(xué)系統(tǒng)科學(xué)研究院、人工智能學(xué)院
主講人簡(jiǎn)介：
張江，北京師范大學(xué)系統(tǒng)學(xué)院教授，集智俱樂(lè)部、集智學(xué)園科技有限公司創(chuàng)始人。
王大輝，1997和2002年分別獲得北京師范大學(xué)物理學(xué)學(xué)士和系統(tǒng)理論博士學(xué)位?，F(xiàn)任北京師范大學(xué)系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院、認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)與學(xué)習(xí)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室教授。研究興趣是致力于從復(fù)雜性研究的角度建立神經(jīng)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)描述，通過(guò)理論分析和計(jì)算模擬揭示大腦認(rèn)知功能的動(dòng)力學(xué)機(jī)制。目前關(guān)注從局部神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到大尺度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)力學(xué)行為和認(rèn)知能力。研究結(jié)果發(fā)表在Journal of Neuroscience, Plos Computational Neuroscience, Neural computation, SCAN, Neurocomputing等雜志。
曾安，博士畢業(yè)于瑞士弗里堡大學(xué)物理系，現(xiàn)任北京師范大學(xué)系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院副教授。多年從事復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，科學(xué)學(xué)和信息過(guò)濾的研究，取得了一些有影響力的成果，以第一或通訊作者在國(guó)際重要期刊上發(fā)表論文80余篇，總引用2000余次，H指數(shù)為24。主要論文發(fā)表于Nature Human Behaviour, Nature Communications和Physics Reports等期刊。主持完成兩項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目。2019年入選仲英青年學(xué)者，同年獲評(píng)北京師范大學(xué)勵(lì)耘青年教師。
主講內(nèi)容：
“復(fù)雜系統(tǒng)自動(dòng)建模”講座：復(fù)雜系統(tǒng)包含多個(gè)主體相互作用構(gòu)成復(fù)雜的動(dòng)力學(xué)。傳統(tǒng)的建模方式需要根據(jù)宏觀(guān)統(tǒng)計(jì)規(guī)律，尋找相應(yīng)的微觀(guān)規(guī)則。我們提出了復(fù)雜系統(tǒng)自動(dòng)建模則可以根據(jù)復(fù)雜系統(tǒng)的行為規(guī)律，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建動(dòng)力學(xué)模型。該方法可以在多種系統(tǒng)中得到應(yīng)用。
“神經(jīng)系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)與功能”講座：大腦包含了多個(gè)時(shí)間尺度和空間尺度的相互作用，是一個(gè)處理信息的復(fù)雜動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)。通過(guò)特定的動(dòng)力學(xué)行為，神經(jīng)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)特定信息的處理，完成特定的神經(jīng)認(rèn)知功能。本次報(bào)告將介紹一些神經(jīng)系統(tǒng)的計(jì)算模型，說(shuō)明神經(jīng)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)如何實(shí)現(xiàn)神經(jīng)系統(tǒng)的信息處理，包括工作記憶和知覺(jué)決策等。
“科學(xué)研究中的團(tuán)隊(duì)合作與創(chuàng)新性”講座：團(tuán)隊(duì)合作是當(dāng)今科學(xué)研究中的一個(gè)典型特征。已有的研究揭示了團(tuán)隊(duì)規(guī)模與團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造力的密切關(guān)系。然而，對(duì)于團(tuán)隊(duì)內(nèi)部的組成結(jié)構(gòu)，相關(guān)研究尚不深入。我們通過(guò)分析團(tuán)隊(duì)成員的歷史發(fā)表數(shù)據(jù)提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)的團(tuán)隊(duì)新舊程度量化指標(biāo)。我們發(fā)現(xiàn)，新團(tuán)隊(duì)發(fā)表的文章在原創(chuàng)性和多學(xué)科影響力方面比舊團(tuán)隊(duì)更有優(yōu)勢(shì)，且這種效應(yīng)在大規(guī)模團(tuán)隊(duì)中更加明顯。此外，我們發(fā)現(xiàn)新團(tuán)隊(duì)成員比例比新合作關(guān)系比例能更好的對(duì)應(yīng)團(tuán)隊(duì)在原創(chuàng)性和多學(xué)科影響力方面的表現(xiàn)。最后，我們討論了團(tuán)隊(duì)成員所處的科研生涯階段與團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造力之間的關(guān)系。本研究不僅在理論上揭示了團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造力的又一重要關(guān)聯(lián)指標(biāo)，并可以在實(shí)踐上指導(dǎo)科學(xué)家建立高效的合作關(guān)系。