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统计与数学学院博士生李亚冰参加第四届“青年统计学者论坛”获优秀论文奖
青年统计学者是当前统计研究的重要力量。为了推动我国统计研究发展,构建青年统计学者交流平台,由《统计研究》编辑部指导,北京大学光华管理学院、中国人民大学统计学院、北京师范大学统计学院、上海财经大学统计与管理学院、中央财经大学统计与数学学院、对外经济贸易大学统计学院、南开大学统计与数据科学学院、东北财经大学统计学部等单...
统计与数学学院党委理论学习中心组集体学习
7月5日上午9点,学院党委理论学习中心组于沙河校区学院1号楼102开展集体学习。会议由学院党委书记许晓娟主持,理论学习中心组成员参加会议。 会上,学院院长贾尚晖做重点发言。围绕习近平在全国科技大会、国家科学技术奖励大会、两院院士大会上的讲话,带领全体成员学习会议精神。习近平总书记强调,科技创新靠人才,人才培养靠教育,教育、...
统计与数学学院党委赴北京市廉政教育基地实地研学
7月5日上午,统计与数学学院党委委员、党支部书记及部分党员一同赴昌平昭陵反腐倡廉纪念馆,参观“北京市廉政教育基地”明镜昭廉明代反贪尚廉历史文化园,接受廉政教育。 在园区讲解员的带领下,全体成员参观学习了明代反贪尚廉历史陈列展馆,馆内通过雕塑、壁画、实物模型以及电子科技等方式,生动还原了历史场景。通过详细介绍,大家深入了...
龙马统数·见微知著大讲堂第72讲:Probabilistic exponential family inverse regression and its applications
学术报告:Probabilistic exponential family inverse regression and its applications 报告时间:7月17日(星期三)上午10:00-11:30 报告地点:沙河校区,二教113 报告人:王涛,上海交通大学,教授 报告摘要:Rapid advances in high-throughput sequencing
“华为杯”第二十一届中国研究生数学建模竞赛报名通知
中国研究生数学建模竞赛是教育部学位管理与研究生教育司指导,中国学位与研究生教育学会、中国科协青少年科技中心主办的“中国研究生创新实践系列大赛”主题赛事之一,是一项面向在校研究生进行数学建模应用研究与实践的学术竞赛活动,是广大在校研究生提高建立数学模型和运用互联网信息技术解决实际问题能力,培养科研创新精神和团队合作意...
“财经人·济世路”——统计与数学学院院领导一行赴山东省菏泽市定陶区调研并与区统计局座谈
7月15日下午4时许,统计与数学学院一行来到了山东省菏泽市定陶区统计局,并以座谈会的形式进行走访调研,出席调研活动的人员有:定陶区区统计局局长薛继花、区组织部副部长陈永安、区统计局副局长孟令钊、中央财经大学统计与数学学院院长贾尚晖、中央财经大学统计与数学学院党委副书记、纪委书记何童,统计与数学学院研究生工作办公室主任苑...
龙马统数·见微知著大讲堂第73讲:Stability of McKean-Vlasov SFDE with common noise
学术报告:Stability of McKean-Vlasov SFDE with common noise 报告时间:8月1日(星期四)下午15:00-16:00 报告地点:沙河校区,二教111 报告人:Yuan Chenggui,Swansea University,教授 报告摘要:In this talk, we shall present a class of McKean-Vlasov
齐心协力招生宣传,多措并举为校揽才
优质生源是我校长远发展的重中之重,高招宣传工作是揽聚优质生源的关键环节。一直以来,统计与数学学院高度重视本科招生宣传工作,专门成立了领导小组,组建了专业的宣传团队,总结经验,提前谋划,动员学院教师们、在校生积极参与招生工作。2024年高招季期间,在学校的指导下,在学院的组织下,在各方的极力配合下,我院负责的浙江、福建两...
成果速递第4期:数字化颠覆与能源效率:区域数字化对中国工业部门的影响研究
贾尚晖教授与金佳宇助理教授以及博士生陈薪卉合作研究论文Digital disruption and energy efficiency: The impact of regional digitalization on China’s industrial sector发表在Energy期刊,该论文受到统计与数学学院科研团队项目基金支持。论文利用工业企业氮氧化物(NOx)和硫氧化物(SOx)排放
成果速递第5期:基于生成模型的联邦聚类算法
张忠元教授及其博士生团队在我校AAA级期刊Information Sciences发表了桥接联邦聚类和深度生成模型的论文。 传统聚类方法通常假设数据可以集中到中央服务器上进行处理,但在许多实际应用中,数据分布在多个独立的客户端,隐私保护要求限制了这些本地数据的共享与集中处理。因此,联邦聚类应运而生,使多个客户端能够在不共享原始数据的情况下...
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