第一篇：研究生學(xué)術(shù)講座報(bào)告

The Sentiment Analysis of Blog

報(bào)告人： Dr.Xiuzhen Zhang, PhD supervisor

RMIT University, Australia

時(shí)間： 周四 14:00-15:00

地點(diǎn)：

博客博文(Blog document)一般由個(gè)人用戶撰寫，多數(shù)博文表達(dá)著個(gè)人對(duì)經(jīng)濟(jì)、政治等社會(huì)事件的觀點(diǎn)態(tài)度和情感傾向。因此博客為網(wǎng)絡(luò)輿論提供了得天獨(dú)厚的條件，蘊(yùn)含豐富的輿情信息。對(duì)博客進(jìn)行情感分析，有助于把握大眾輿論的態(tài)度，對(duì)商業(yè)智能、信息預(yù)測、輿情分析均具有重要研究價(jià)值.雖然之前也有一些相關(guān)工作，但目前公認(rèn)的情感分析比較系統(tǒng)的研究工作開始于（Pang et al., 2002）基于監(jiān)督學(xué)習(xí)（supervised learning）方法對(duì)電影評(píng)論文本進(jìn)行情感傾向性分類和（Turney,2002）基于無監(jiān)督學(xué)習(xí)（unsupervised learning）對(duì)文本情感情感傾向性分類的研究。Pang et al., 2002）基于文本的N元語法（ngram）和詞類（POS）等特征分別使用樸素貝葉斯（Naive Bayes），最大熵（Maximum Entropy）和支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）將文本情感傾向性分為正向和負(fù)向兩類，將文本的情感進(jìn)行二元?jiǎng)澐值淖龇ㄒ惨恢毖赜弥两瘛Ｍ瑫r(shí)他們?cè)趯?shí)驗(yàn)中使用電影評(píng)論數(shù)據(jù)集目前已成為廣泛使用的情感分析的測試集。（Turney ,2002）基于點(diǎn)互信息（Pointwise Mutual Information，PMI）計(jì)算文本中抽取的關(guān)鍵詞和種子詞（excellent,poor）的相似度來對(duì)文本的情感傾向性進(jìn)行判別（SO-PMI算法）。在此之后的大部分都是基于（Pang et al., 2002）的研究。而相對(duì)來說，（Turney et al.,2002）提出的無監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法雖然在實(shí)現(xiàn)上更加簡單，但是由于單詞之間的情感相似度難以準(zhǔn)確的計(jì)算和種子詞的難以確定，繼續(xù)在無監(jiān)督學(xué)習(xí)方向的研究并不是很多的，但是利用SO-PMI算法計(jì)算文本情感傾向性的思想?yún)s被很多研究者所繼承了。

第二篇：研究生學(xué)術(shù)講座心得體會(huì)

學(xué)術(shù)講座心得體會(huì)

進(jìn)入研究生院已經(jīng)一年半了，在這一年半的時(shí)間里，我參加了很多的學(xué)術(shù)講座，讓我受益頗多。通過這些講座，我了解到各個(gè)領(lǐng)域的最新發(fā)展概況，充實(shí)了多方面的知識(shí)，拓寬了我的眼界，讓我能夠跟上科學(xué)發(fā)展的步伐。

其中朱志斌教授和周傲英教授的講座讓我印象尤為深刻。朱志斌教授現(xiàn)任桂林電子科技大學(xué)教授，主要研究方向?yàn)閮?yōu)化理論與算法研究。講座的主題是圖像處理中的優(yōu)化算法，朱教授的講解條例清晰、生動(dòng)有序，通常舉一些例子使道理深入清楚，滲透人心，我們都被深深的吸引住了。圖像處理是計(jì)算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域中最為活躍的領(lǐng)域之一，從數(shù)碼相機(jī)的普及到、數(shù)字電視的開展到遙感圖像處理和智能交通，它極大地促進(jìn)了人類科學(xué)研究的發(fā)展、社會(huì)生產(chǎn)率的提高和生活方式的改善。作為一個(gè)有廣闊應(yīng)用前景的學(xué)科，還存在很多問題有待探索。近年來對(duì)數(shù)字圖像處理的研究傾向于將數(shù)字圖像作為一個(gè)組合優(yōu)化問題，并采用一系列優(yōu)化策略完成圖像處理任務(wù)。

朱教授特別講了群智能優(yōu)化算法在圖像處理中的應(yīng)用。群智能優(yōu)化算法是模擬生物或生物種群的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)、進(jìn)化規(guī)律、行為模式和思維方法等形成的計(jì)算技術(shù)和方法，具有自組織、自適應(yīng)和自我學(xué)習(xí)能力以及良好的全局收斂性、并行性和魯棒性等特點(diǎn)。常用的群智能優(yōu)化算法有遺傳算法和蟻群算法、布谷鳥搜索算法等。以遺傳算法來說，GA是一種全局優(yōu)化搜索算法，可以對(duì)復(fù)雜的非線性多維數(shù)據(jù)空間進(jìn)行快速有效的計(jì)算。特別是由于它不受搜索空間的限制性假設(shè)的約束，魯棒性及固有的并行性等，在圖像處理、分析及理解中，具有潛在的發(fā)展前景。

從朱教授的精彩講座中我還學(xué)習(xí)到：群智能優(yōu)化算法不僅僅可以用于圖像處理，其實(shí)它還可以用于其他很多方面。聯(lián)系到我的研究方向是項(xiàng)目調(diào)度，而項(xiàng)目調(diào)度是指由一系列相互關(guān)聯(lián)的活動(dòng)構(gòu)成，在滿足約束的條件下產(chǎn)生達(dá)到某種目標(biāo)的調(diào)度方案。項(xiàng)目調(diào)度實(shí)質(zhì)上就是組合優(yōu)化問題，那么我是否可以把群智能優(yōu)化算法拿過來解決我的研究問題呢？聯(lián)系到朱教授所講到的知識(shí)以及通過網(wǎng)絡(luò)查找相關(guān)知識(shí)，我發(fā)現(xiàn)是通過群智能優(yōu)化算法求解項(xiàng)目調(diào)度問題是可行的，而且應(yīng)該會(huì)有比較理想的實(shí)驗(yàn)效果。

朱教授的講座是我進(jìn)入研究生階段以來對(duì)我影響較大的講座之一，使我印象深刻，收獲也非常大。另一次讓我受益匪淺的講座就是周傲英教授所講的《從大數(shù)據(jù)熱看我國計(jì)算機(jī)學(xué)1 界的機(jī)遇》。周傲英教授是華東師范大學(xué)長江特聘教授、云計(jì)算與大數(shù)據(jù)研究中心主任、數(shù)據(jù)科學(xué)與工程研究院院長，是我國大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物。

首先，周傲英教授以幽默風(fēng)趣的開場白將大家?guī)氪髷?shù)據(jù)的世界，通過Google、Yahoo、Facebook等國外知名計(jì)算機(jī)巨頭以及阿里巴巴、京東等國內(nèi)計(jì)算機(jī)巨頭的最新發(fā)展概況來引入大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)(big data)，或也可稱為巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用范圍非常廣。有機(jī)構(gòu)預(yù)測，“大數(shù)據(jù)”的發(fā)展，將使零售業(yè)凈利潤增長60%以上，制造業(yè)的產(chǎn)品開發(fā)、組裝成本將下降50%以上。在制造行業(yè)，企業(yè)通過對(duì)網(wǎng)上數(shù)據(jù)分析了解客戶需求和掌握市場動(dòng)向，并對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后，就可以有效實(shí)現(xiàn)對(duì)采購和合理庫存量的管理，大大減少因盲目進(jìn)貨而導(dǎo)致銷售損失。在商業(yè)上，國外一些超市利用對(duì)手機(jī)的定位和購物推車獲得商場內(nèi)顧客在各處停留時(shí)間，利用視頻監(jiān)視圖像軟件分析顧客購物行為，優(yōu)化商場布局和貨架排列。

大數(shù)據(jù)的火爆，也帶動(dòng)了國內(nèi)學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界和政府對(duì)大數(shù)據(jù)的熱情。2011年以來，中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)、中國通信學(xué)會(huì)先后成立了大數(shù)據(jù)委員會(huì)，研究大數(shù)據(jù)中的科學(xué)與工程問題，科技部的《中國云科技發(fā)展“十二五”專項(xiàng)規(guī)劃》和工信部的《物聯(lián)網(wǎng)“十二五”發(fā)展規(guī)劃》等都把大數(shù)據(jù)技術(shù)作為一項(xiàng)重點(diǎn)予以支持。其中工信部發(fā)布的物聯(lián)網(wǎng)“十二五”規(guī)劃上，把信息處理技術(shù)作為4項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新工程之一被提出來，其中包括了海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)挖掘、圖像視頻智能分析，這都是大數(shù)據(jù)的重要組成部分。而另外3項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新工程，包括信息感知技術(shù)、信息傳輸技術(shù)、信息安全技術(shù)，也都與“大數(shù)據(jù)”密切相關(guān)。

最后，根據(jù)當(dāng)前應(yīng)用需求和計(jì)算環(huán)境變化的現(xiàn)狀，周傲英教授提出大數(shù)據(jù)時(shí)代是我國計(jì)算機(jī)學(xué)界面臨一個(gè)難得的發(fā)展機(jī)遇。大數(shù)據(jù)的熱潮觸發(fā)了一場思想啟蒙運(yùn)動(dòng)，使得“大數(shù)據(jù)是資產(chǎn)，不是包袱”、“要拿數(shù)據(jù)說話”等觀念逐步深入人心，改變了以往不重視數(shù)據(jù)積累，不相信數(shù)據(jù)分析等認(rèn)識(shí)。有了這種思維模式的改變，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用就有了希望。周傲英教授希望我們能夠抓住大數(shù)據(jù)的熱潮中的機(jī)遇，努力提高自己，積極投入到科學(xué)發(fā)展的潮流中。

總而言之，演講者們的講解條理清楚、生動(dòng)有序，時(shí)常舉一些實(shí)例，讓講的內(nèi)容深入清楚，滲透人心，我們大家都被深深的吸引住了。通過老師們的講座，使我能初步領(lǐng)略了專家2 的一種思想以及思維方式，接觸到平時(shí)一般接觸不到的更深層次的理論知識(shí)和更前端的知識(shí)發(fā)展概況，提升了我們的專業(yè)技能，拓寬了我們的視野，使我們受益良多，真心的感謝那些為我們盡心盡力做出精彩講座的老師和專家們！雖然講座活動(dòng)已經(jīng)過去好長時(shí)間，但是我們不能停下科研的步伐，高度的責(zé)任感和使命感在時(shí)刻提醒我們要不斷的攀登知識(shí)的高峰，充實(shí)自我，實(shí)現(xiàn)自己的夢(mèng)想！

第三篇：研究生開學(xué)學(xué)術(shù)講座心得

講座心得體會(huì)

今天，有幸聽到北航鄧路老師和上交孫劍非老師的四場講座，收獲頗豐，被智商碾壓成渣渣的感覺真爽，所以呀，雖然跟著老師的思路高效運(yùn)轉(zhuǎn)很累，還是在做完明天上課的課程案例匯報(bào)準(zhǔn)備后，熬夜及時(shí)寫下自己的感受。

第一場，鄧路老師從Motivation,Theoretical Framework,Related Literature,Data and

Methodology,Empirical

results,Robustness tests,Contributions幾方面向我們展示了一篇實(shí)證性論文的形成過程。①為了保證控制變量，盡可能排除變量外的不確定因素，可以使用更清潔、更單純的老數(shù)據(jù)，不確定假設(shè)太多的話，邏輯上就會(huì)混亂，出現(xiàn)論證不清晰的問題。②寫文章不要把研究現(xiàn)象的發(fā)生鏈條拉的過長，而應(yīng)該選擇關(guān)鍵點(diǎn)，多做穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

第二場，孫劍非老師在講paper之前，問到大家M0，M1，M2的范圍，我們經(jīng)管專業(yè)的同學(xué)大部分都記不起來了，包括我，基礎(chǔ)知識(shí)太不扎實(shí)了。因此，①課下考完注會(huì)一定要將高數(shù)、經(jīng)濟(jì)學(xué)的概念、模型搞清楚。②有思路之后，一定要將數(shù)據(jù)及結(jié)果跑出來之后再開始寫文章。③idea相關(guān)的已有理論文獻(xiàn)一定要引用。④想問題思路要大膽些，不要光想外生變量對(duì)研究主體的干預(yù)，還要思考具有主觀能動(dòng)性的經(jīng)濟(jì)人的人為因素對(duì)研究現(xiàn)象的干預(yù)。

第三場，孫劍非老師主要強(qiáng)調(diào)在文章初步完成之后的修改問題，包括變量的把控，比如說“8”的一個(gè)界限。還有就是要有扎實(shí)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)知識(shí)，在理解model的基礎(chǔ)上，爭取真正能自己做出model。至于扒數(shù)據(jù)，我是肯定學(xué)不會(huì)了。

第四場，鄧路老師針對(duì)專碩同學(xué)講案例分析的整個(gè)過程，說實(shí)話，雖然我是專碩，但其實(shí)我內(nèi)心是很排斥用case做論文的，但是這堂講座之后，我對(duì)case的看法改變了，因?yàn)椴⒉皇撬械默F(xiàn)象都能用實(shí)證來分析，在解釋一些現(xiàn)象時(shí)，case有時(shí)具有非常大的優(yōu)勢(shì)，比如說新興事物的樣本奇缺問題，比如說對(duì)單個(gè)企業(yè)的縱向分析等。還有就是在文章假設(shè)時(shí)，一定要考慮如果采用的假設(shè)是已有研究，那么就要考慮到整篇文章的假設(shè)前提是否存在沖突問題。

很珍惜吳老師給在開學(xué)初就為我們提供了這么一個(gè)寶貴而難得的學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)，稍稍望見學(xué)習(xí)的方向。

第四篇：研究生學(xué)術(shù)講座心得體會(huì)

學(xué)術(shù)講座心得體會(huì)

進(jìn)入研究生院已近三年，在這三年的時(shí)間里，我參加了很多的學(xué)術(shù)講座，讓我受益頗多。通過這些講座，我了解到各個(gè)領(lǐng)域的最新發(fā)展概況，充實(shí)了多方面的知識(shí)，拓寬了我的眼界，讓我能夠跟上科學(xué)發(fā)展的步伐。

首先是臺(tái)灣華梵大學(xué)副校長簡江儒教授，2014年10月16日，來自臺(tái)灣華梵大學(xué)的簡江儒教授首先給我介紹了他的工作單位-臺(tái)灣華梵大學(xué)，隨后又幽默地比較了青島科技大學(xué)與臺(tái)灣華梵大學(xué)的區(qū)別。接著進(jìn)入正題給我們做了一篇名為《Trajectory Tracking of Piezoelectric Actuator using Iterative Learning Control with Zero-Phase Filtering》的報(bào)告，即使用迭代學(xué)習(xí)控制和零相位濾波器對(duì)壓電致動(dòng)器的軌跡進(jìn)行跟蹤。他講到迭代學(xué)習(xí)控制（iterative learning control，簡稱ILC）由Uchiyama于1978年首先提出。它是指不斷重復(fù)一個(gè)同樣軌跡的控制嘗試，并以此修正控制律，以得到非常好的控制效果的控制方法。迭代學(xué)習(xí)控制是學(xué)習(xí)控制的一個(gè)重要分支,是一種新的學(xué)習(xí)控制戰(zhàn)略。它通過反復(fù)應(yīng)用先前試驗(yàn)得到的信息來獲得能夠產(chǎn)生期望輸出軌跡的控制輸入，以此來改善控制質(zhì)量。與傳統(tǒng)的控制方法不同的是，迭代學(xué)習(xí)控制能以非常簡單的方式處理不確定度相當(dāng)高的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，且僅需較少的先驗(yàn)知識(shí)和計(jì)算量，同時(shí)適應(yīng)性強(qiáng)，易于實(shí)現(xiàn)；更主要的是，它不依賴于動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的精確數(shù)學(xué)模型，是一種以迭代產(chǎn)生優(yōu)化輸入信號(hào)，使系統(tǒng)輸出盡可能逼近理想值的算法。它的研究對(duì)那些有著非線性、復(fù)雜性、難以建模以及高精度軌跡控制問題有著非常重要的意義。他提出了將輸入信號(hào)序列反轉(zhuǎn)后通過濾波器,然后將所得結(jié)果逆轉(zhuǎn)后再次通過濾波器的RRF濾波方法。還提出通過時(shí)間反轉(zhuǎn)法直接構(gòu)造零相位數(shù)字濾波器方法。通過仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)零相位數(shù)字濾波方法給予驗(yàn)證。指出零相位數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)方法。使數(shù)字信號(hào)處理中濾波器引起的相位失真問題得到很好的解決，并且現(xiàn)場展示了他的仿真結(jié)果，取得的成績。

第二個(gè)報(bào)告2014年11月11日，我們科大的大牛泰山學(xué)者遲泰山池榮虎老師的《On the Adaptive Iterative Learning Control for Discrete-time Systems》報(bào)告使我收獲良多。這篇報(bào)告主要講的是使用自適應(yīng)迭代學(xué)習(xí)對(duì)離散時(shí)間系統(tǒng)進(jìn)行控制。從簡江儒教授的報(bào)告中我了解了迭代學(xué)習(xí)控制理論。從池老師的報(bào)告中可以了解到，自適應(yīng)是指處理和分析過程中,根據(jù)處理數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征自動(dòng)調(diào)整處理方法、處理順序、處理參數(shù)、邊界條件或約束條件,使其與所處理數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分布特征、結(jié)構(gòu)特征相適應(yīng),以取得最佳的處理效果。自適應(yīng)控制可以看作是一個(gè)能根據(jù)環(huán)境變化智能調(diào)節(jié)自身特性的反饋控制系統(tǒng)以使系統(tǒng)能按照一些設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)工作在最優(yōu)狀態(tài)。而離散時(shí)間系統(tǒng)有兩種描述方法:輸入-輸出描述法和狀態(tài)變量描述法。輸入-輸出描述法著眼于系統(tǒng)的輸入和輸出信號(hào)之間的關(guān)系，并不關(guān)心系統(tǒng)內(nèi)部的工作狀態(tài)。狀態(tài)變量描述法不僅可以給出輸入和輸出信號(hào)之間的關(guān)系，還可提供系統(tǒng)內(nèi)部變量的情況。離散時(shí)間系統(tǒng)還可分成線性和非線性兩種。同時(shí)具有疊加性和齊次性（均勻性）的系統(tǒng)，通常稱為線性離散系統(tǒng)。對(duì)于多輸入、多輸出系統(tǒng)，這種方法有其優(yōu)點(diǎn)。系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型的求解，大體上可分為時(shí)間域方法和變換域方法。前者直接分析作為時(shí)間變量的輸入和輸出信號(hào)之間的關(guān)系，即利用差分方程式研究系統(tǒng)的時(shí)間特性。變換域方法則將時(shí)間變量轉(zhuǎn)換成相應(yīng)變換域中的變量函數(shù)。應(yīng)用Z變換求解差分方程就是人們熟知的一種變換域方法。在變換域中進(jìn)行計(jì)算較為簡便，因此應(yīng)用較廣。離散時(shí)間系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)在于精度高，便于實(shí)現(xiàn)大規(guī)模集成；重量輕、體積?。混`活，通用性。遲老師準(zhǔn)尊教誨我們要謹(jǐn)記科研的任務(wù)，為實(shí)現(xiàn)科教興國而努力，遲老師不僅科研能力強(qiáng)，品行也深深感動(dòng)著我們。

第三個(gè)報(bào)告由知網(wǎng)的工作人員做，主要是針對(duì)研究生期間需要對(duì)知網(wǎng)有一個(gè)全面的了解。中國知網(wǎng)，是國家知識(shí)基礎(chǔ)設(shè)施（National Knowledge Infrastructure，NKI）的概念，由1 世界銀行于1998年提出。CNKI工程是以實(shí)現(xiàn)全社會(huì)知識(shí)資源傳播共享與增值利用為目標(biāo)的信息化建設(shè)項(xiàng)目，由清華大學(xué)、清華同方發(fā)起，始建于1999年6月。在黨和國家領(lǐng)導(dǎo)以及教育部、中宣部、科技部、新聞出版總署、國家版權(quán)局、國家發(fā)改委的大力支持下，在全國學(xué)術(shù)界、教育界、出版界、圖書情報(bào)界等社會(huì)各界的密切配合和清華大學(xué)的直接領(lǐng)導(dǎo)下，CNKI工程集團(tuán)經(jīng)過多年努力，采用自主開發(fā)并具有國際領(lǐng)先水平的數(shù)字圖書館技術(shù)，建成了世界上全文信息量規(guī)模最大的“CNKI數(shù)字圖書館”，并正式啟動(dòng)建設(shè)《中國知識(shí)資源總庫》及CNKI網(wǎng)格資源共享平臺(tái)，通過產(chǎn)業(yè)化運(yùn)作，為全社會(huì)知識(shí)資源高效共享提供最豐富的知識(shí)信息資源和最有效的知識(shí)傳播與數(shù)字化學(xué)習(xí)的平臺(tái)。（一般評(píng)定職稱所說的中國期刊網(wǎng)，是中國知網(wǎng)）

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第四個(gè)報(bào)告2015年7月2日，黃彪教授作了名為《Sparse Parameter Regression and Bayesian Interpretation》的報(bào)告，即稀疏系數(shù)的回歸和貝葉斯解釋。稀疏表示最重要的思想即是，在一個(gè)足夠大的訓(xùn)練樣本空間內(nèi)，對(duì)于一個(gè)類別的物體，可以大致的由訓(xùn)練樣本中同類的樣本子空間線性表示，因此在當(dāng)該物體有整個(gè)樣本空間表示時(shí)，其表示的系數(shù)是稀疏的。這是稀疏表示思想最重要的一個(gè)假設(shè)，當(dāng)然這也是之后進(jìn)一步分析的基礎(chǔ)。其優(yōu)點(diǎn)是建立的模型簡單，容易理解，容易操作；較以前的方法，對(duì)圖像的識(shí)別是從整體的方面來把握的，但是NN，NS等方法更有局限性，像NN是一對(duì)一的進(jìn)行匹配，計(jì)算歐氏距離，NS雖然利用分塊的思想增加了對(duì)圖像局部特征的匹配，但是仍然不能從整體上進(jìn)行把握，對(duì)圖像只是一個(gè)距離上的相似度。而稀疏表示的方法，是對(duì)所有的訓(xùn)練樣本集進(jìn)行抽取，獲得一個(gè)相關(guān)系數(shù)，通過這個(gè)相關(guān)系數(shù)進(jìn)行分類；特征提取的個(gè)數(shù)相對(duì)于特征提取的方法更為重要。通過實(shí)驗(yàn)，用PCA、DownSample、Randomsample等方法提取特征，在低維還是不穩(wěn)定的，但是較高維就顯得不那么重要了，這當(dāng)然與預(yù)期是相符的，獲得原始圖像的信息越多，對(duì)于識(shí)別越有效。貝葉斯決策就是在不完全情報(bào)下，對(duì)部分未知的狀態(tài)用主觀概率估計(jì)，然后用貝葉斯公式對(duì)發(fā)生概率進(jìn)行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最優(yōu)決策。貝葉斯決策理論方法是統(tǒng)計(jì)模型決策中的一個(gè)基本方法，其基本思想是：

1、已知類條件概率密度參數(shù)表達(dá)式和先驗(yàn)概率。

2、利用貝葉斯公式轉(zhuǎn)換成后驗(yàn)概率。

3、根據(jù)后驗(yàn)概率大小進(jìn)行決策分類。并且我在這個(gè)報(bào)告上有幸向黃彪老師提問問題，我提問的是：如果將公式中小級(jí)別的成分忽略，會(huì)不會(huì)跟蝴蝶效應(yīng)的基本思想相悖。黃彪教授作了認(rèn)真的解答：他指出，并不是對(duì)小級(jí)別成分忽略，而是減少他們的影響。這令我茅塞頓開，非常開心。

2015年7月14日，《智能交通系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究與應(yīng)用聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室揭牌儀式》的報(bào)告在第一會(huì)議室舉行。智能交通系統(tǒng)(Intelligent Traffic System，簡稱ITS)又稱智能運(yùn)輸系統(tǒng)(Intelligent Transportation System)，是將先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)(信息技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、數(shù)據(jù)通信技術(shù)、傳感器技術(shù)、電子控制技術(shù)、自動(dòng)控制理論、運(yùn)籌學(xué)、人工智能等)有效地綜合運(yùn)用于交通運(yùn)輸、服務(wù)控制和車輛制造，加強(qiáng)車輛、道路、使用者三者之間的聯(lián)系，從而形成一種保障安全、提高效率、改善環(huán)境、節(jié)約能源的綜合運(yùn)輸系統(tǒng)。智能交通系統(tǒng)(Intelligent Traffic Systems, ITS)的前身是智能車輛道路系統(tǒng)(Intelligent Vehicle Highway System, IVHS)。2 智能交通系統(tǒng)將先進(jìn)的信息技術(shù)、數(shù)據(jù)通信技術(shù)、傳感器技術(shù)、電子控制技術(shù)以及計(jì)算機(jī)技術(shù)等有效地綜合運(yùn)用于整個(gè)交通運(yùn)輸管理體系，從而建立起一種大范圍內(nèi)、全方位發(fā)揮作用的，實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、高效的綜合運(yùn)輸和管理系統(tǒng)。智能交通系統(tǒng)的應(yīng)用范圍主要包括機(jī)場、車站客流疏導(dǎo)系統(tǒng)，城市交通智能調(diào)度系統(tǒng)，高速公路智能調(diào)度系統(tǒng)，運(yùn)營車輛調(diào)度管理系統(tǒng)，機(jī)動(dòng)車自動(dòng)控制系統(tǒng)等。智能交通系統(tǒng)世界上應(yīng)用最為廣泛的地區(qū)是日本，如日本的ITS系統(tǒng)相當(dāng)完備和成熟，其次美國、歐洲等地區(qū)也普遍應(yīng)用。中國的智能交通系統(tǒng)發(fā)展迅速，在北京、上海、廣州等大城市已經(jīng)建設(shè)了先進(jìn)的智能交通系統(tǒng);其中，北京建立了道路交通控制、公共交通指揮與調(diào)度、高速公路管理和緊急事件管理的4大ITS系統(tǒng);廣州建立了交通信息共用主平臺(tái)、物流信息平臺(tái)和靜態(tài)交通管理系統(tǒng)的3大ITS系統(tǒng)。隨著智能交通系統(tǒng)技術(shù)的發(fā)展，智能交通系統(tǒng)將在交通運(yùn)輸行業(yè)得到越來越廣泛的運(yùn)用。目前的中國ITS體系框架(第二版)的基本情況如下:用戶服務(wù)包括9 個(gè)服務(wù)領(lǐng)域、47 項(xiàng)服務(wù)、179項(xiàng)子服務(wù);邏輯框架包括10個(gè)功能領(lǐng)域、57 項(xiàng)功能、101項(xiàng)子功能、406個(gè)過程、161 張數(shù)據(jù)流圖;物理框架包括 10個(gè)系統(tǒng)、38個(gè)子系統(tǒng)、150個(gè)系統(tǒng)模塊、51張物理框架流圖;應(yīng)用系統(tǒng)包括58 個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)。

2016年11月22日，丁峰老師的《最小二乘辨識(shí)方法與論文寫作》的報(bào)告告訴了我們什么是最小二乘法的應(yīng)用。最小二乘法（又稱最小平方法）是一種數(shù)學(xué)優(yōu)化技術(shù)。它通過最小化誤差的平方和尋找數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配。利用最小二乘法可以簡便地求得未知的數(shù)據(jù)，并使得這些求得的數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)之間誤差的平方和為最小。最小二乘法還可用于曲線擬合。其他一些優(yōu)化問題也可通過最小化能量或最大化熵用最小二乘法來表達(dá)。對(duì)給定數(shù)據(jù)點(diǎn){(Xi，Yi)}(i=0,1，?，m），在取定的函數(shù)類Φ 中，求p(x）∈Φ，使誤差的平方和E^2最小，E^2=∑[p(Xi)-Yi]^2。從幾何意義上講，就是尋求與給定點(diǎn) {(Xi，Yi)}(i=0,1，?，m）的距離平方和為最小的曲線y=p(x）。函數(shù)p(x）稱為擬合函數(shù)或最小二乘解，求擬合函數(shù)p(x）的方法稱為曲線擬合的最小二乘法。

總而言之，演講者們的講解條理清楚、生動(dòng)有序，時(shí)常舉一些實(shí)例，讓講的內(nèi)容深入清楚，滲透人心，我們大家都被深深的吸引住了。通過老師們的講座，使我能初步領(lǐng)略了專家的一種思想以及思維方式，接觸到平時(shí)一般接觸不到的更深層次的理論知識(shí)和更前端的知識(shí)發(fā)展概況，提升了我們的專業(yè)技能，拓寬了我們的視野，使我們受益良多，真心的感謝那些為我們盡心盡力做出精彩講座的老師和專家們！雖然講座活動(dòng)已經(jīng)過去好長時(shí)間，但是我們不能停下科研的步伐，高度的責(zé)任感和使命感在時(shí)刻提醒我們要不斷的攀登知識(shí)的高峰，充實(shí)自我，實(shí)現(xiàn)自己的夢(mèng)想！

第五篇：學(xué)術(shù)講座報(bào)告

學(xué)術(shù)講座報(bào)告

學(xué) 號(hào)： xxxxxxxxx

姓 名： xxx

報(bào)告題目：學(xué)術(shù)報(bào)告心得體會(huì)

指導(dǎo)教師： xxxxxx

所屬學(xué)院： 土木工程學(xué)院

xx大學(xué)土木工程學(xué)院 Xxxx年x月xx日

于xxxx年x月xx日，來自xx大學(xué)土木工程學(xué)院隧道工程系的xxx教授為我們做了有關(guān)德國工程教育及文化的學(xué)術(shù)講座。讓我們深入了解國外土木工程的發(fā)展情況，中外文化差異以及在大學(xué)應(yīng)該怎么做，和以后的就業(yè)方向。

以以前自己對(duì)德國的認(rèn)識(shí)，德國是一個(gè)工業(yè)化強(qiáng)的國家，很多發(fā)明都來自德國，德國銷售產(chǎn)品注重售后服務(wù)。聽過這次講座后，我更了解到，德國除了科學(xué)家多以外，哲學(xué)家也有很多，俾斯麥，黑格爾都是著名的哲學(xué)家。再有，德國人的民族性格也是值得我們學(xué)習(xí)的：深沉、反思、勇于認(rèn)錯(cuò)，注重科學(xué)技術(shù)、講究效率，遵守規(guī)則、講究誠信，嚴(yán)謹(jǐn)，一絲不茍，較真等等。因?yàn)檫@種種性格，造就了今天德國的經(jīng)濟(jì)實(shí)力。今后我們?cè)诠ぷ髦?，也?yīng)該學(xué)會(huì)其中的品格，為中國土木工程創(chuàng)造輝煌。德國的工業(yè)制造一流，尤其是我們最熟悉的汽車產(chǎn)業(yè)，奔馳，寶馬，保時(shí)捷。其次，德國在電子電氣工業(yè)，機(jī)械設(shè)備制造業(yè)，化學(xué)工業(yè)，可再生能源產(chǎn)業(yè)也有很高的造詣。中國或許是世界工廠，但是德國公司是世界工廠的制造者，德國制造之所以譽(yù)滿全球，一是德國擁有穩(wěn)定的職業(yè)教育體系，為德國制造提供源源不斷的高素質(zhì)的熟練勞動(dòng)力。二是國家科技創(chuàng)新體系，該體系迅速將科技成果轉(zhuǎn)化為新的產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)。

說到教育，眾所周知，德國的教育體系要比中國完善，定向性高，注重平時(shí)成績，高等教育更為嚴(yán)格。職業(yè)教育是德國經(jīng)濟(jì)起飛的秘密武器。而中國想要像德國一樣更快發(fā)展工業(yè)經(jīng)濟(jì)，恐怕最大的問題就是完善教育體系吧。德國注重理論實(shí)踐教育結(jié)合，中國更偏愛理論并且動(dòng)手能力差。德國教育的主要特點(diǎn)在于：典型的聯(lián)邦合作式教育管理；社會(huì)的廣泛參與、監(jiān)督和管理；基礎(chǔ)教育雙軌制；出色的職業(yè)教育制度。總的來說，小班化教學(xué)、貴在養(yǎng)成、大學(xué)寬進(jìn)嚴(yán)出。有書說到：德國是一個(gè)原料缺乏的工業(yè)國家，它依賴的是受過良好教育的技術(shù)力量。既是如此，擁有豐富原料的中國，何不因此借鑒德國教育，我們更加要在大學(xué)里努力學(xué)習(xí)知識(shí)，除了學(xué)術(shù)上的，更要有實(shí)踐中的，兩者結(jié)合。

而講座中說到的中國和德國文化差異，主要有幾點(diǎn)：德國人獨(dú)立，以自我為中心，生活方式與經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程有關(guān)，大膽勇于挑戰(zhàn)等等。雖然與中國文化有很多差異，但是我們應(yīng)該取其精華，棄其糟粕，才能更好的揚(yáng)長避短，在社會(huì)中立足。路始終要一步一步走，怎么走靠的是我們自己。

接著，傅教授說到土木學(xué)子的未來。大學(xué)畢業(yè)后，可能留學(xué)讀研，可能考公務(wù)員，可能去專業(yè)對(duì)口職業(yè)，也可能去非本專業(yè)對(duì)口職業(yè)，等等。土木工程專業(yè)畢業(yè)后，職業(yè)崗位種類很多，因?yàn)橥聊竟こ瘫旧砭驮O(shè)計(jì)房屋、道路、鐵路、管道、隧道、橋梁、運(yùn)河、堤壩、港口、電站、飛機(jī)場、海洋平臺(tái)、給水排水以及防護(hù)工程等，所以就業(yè)面及其廣泛，崗位也比較眾多，剛剛畢業(yè)的畢業(yè)生常見的崗位就是建筑施工關(guān)鍵技術(shù)崗位八大員：施工員、質(zhì)量員、安全員、標(biāo)準(zhǔn)員、材料員、機(jī)械員、勞務(wù)員、資料員。在有一定的工作經(jīng)驗(yàn)后，可以報(bào)考二級(jí)建造師、一級(jí)建造師、注冊(cè)結(jié)構(gòu)工程師等，所以職業(yè)崗位相應(yīng)還有一級(jí)、二級(jí)建造師、監(jiān)理工程師、造價(jià)工程師、咨詢工程師、結(jié)構(gòu)工程師、巖土工程師、房地產(chǎn)評(píng)估師等。如果去了設(shè)計(jì)院，可能從事勘察、市政、地鐵、水電、建筑、規(guī)劃等，一般到地鐵公司、鐵路局、建設(shè)局（廳、部委）、質(zhì)監(jiān)站、國土局、任何大型國有企事單位的基建處。當(dāng)然還有去其它土木建筑相關(guān)行業(yè)，如高校、銀行等等。從講座中還了解到中國中鐵集團(tuán)公司現(xiàn)擁有46家二級(jí)公司；中國交通建設(shè)股份有限公司擁有一百多家二級(jí)公司；中國建筑工程總公司8個(gè)工程局，八個(gè)勘察設(shè)計(jì)院，五十一個(gè)海外分支機(jī)構(gòu)，十二個(gè)國內(nèi)分公司。這些都是我們土木學(xué)子以后的去處。中國土木行業(yè)正處于大發(fā)展時(shí)期，鐵路，高速公路，機(jī)場，橋梁，隧道，高鐵走出國外，城市地下綜合管廊，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，水利工程等等，都是現(xiàn)時(shí)期重要發(fā)展的目標(biāo)。

最后，講座告訴我們?cè)撊绾卧诖髮W(xué)四年為未來準(zhǔn)備，身為大二的我們，有個(gè)最重要的抉擇：專業(yè)的方向。了解到，我們應(yīng)該選擇一個(gè)對(duì)自己職業(yè)目標(biāo)有用的專業(yè)來拓展專業(yè)知識(shí)面，可以跟老師家長專家探討，根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)成長調(diào)整自己的職業(yè)規(guī)劃，特別是相信自己對(duì)哪些感興趣，自己的喜歡的課程，這些對(duì)選專業(yè)有很大的幫助，能做出更加積極正確的抉擇。等到大三，是一個(gè)非常重要的時(shí)間，必須開始瞄準(zhǔn)一些自己未來目標(biāo)的職業(yè)、企業(yè)或進(jìn)修高校進(jìn)行細(xì)致入微的準(zhǔn)備。盡管畢業(yè)看起來還很遠(yuǎn)，但韶華飛逝，有一些事情必須及早去做以為將來做好準(zhǔn)備。大四的時(shí)候，盡管畢業(yè)看起來還有一年時(shí)間，但是這一年會(huì)過得飛快。這一年里需要把我們畢業(yè)后的計(jì)劃定案。

大學(xué)里，我們需要收獲到母校的文聘，實(shí)用的專業(yè)技能，自學(xué)能力，同學(xué)友情等等。還應(yīng)該努力建立與完善人際交往能力，獨(dú)立思考的能力，自我意識(shí)及自我修養(yǎng)。這能在未來社會(huì)上立足。

這次的講座也使我受益匪淺，大學(xué)是高等教育場所，是對(duì)自身學(xué)識(shí)，修為，素質(zhì)提高的場地，我們需要借鑒他人的優(yōu)點(diǎn)，學(xué)習(xí)他人的長處，更要充實(shí)自己的學(xué)習(xí)生活，做一個(gè)有目標(biāo)，有責(zé)任，有品味的大學(xué)生，也是為一個(gè)土木學(xué)子未來工作做準(zhǔn)備。