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多名专家学者来西安电子科技大学开展学术交流
时间:2018-06-01 14:51:26来源:各单位点击:

香港陈颂恩博士来通院交流并做心理学讲座

西电新闻网讯(通讯员 韩静 高博)5月29日-30日,香港电台客席主持、心理学专家陈颂恩博士来到通信工程学院,与学院师生交流心理健康知识,并带来心理学讲座“驾驭压力,如虎添翼”。

5月29日下午,陈颂恩博士与通信工程学院全体辅导员在行政楼603开展了座谈交流会。在听取了学院心理健康工作的汇报后,陈颂恩博士首先对学院在专业研究、队伍建设、心理健康活动方面的工作表示肯定。随后,她向与会辅导员介绍了心理学知识——马斯洛的需求层次理论和自我效能理论,并详细阐述了这些理论应当如何应用在实际的教育工作中。最后,陈颂恩与学院辅导员就心理健康教育的经验进行了交流和讨论。大家一致认为,心理健康教育是大学生成长成才过程中十分重要的环节,不可忽视。我们应该加深交流,互相学习,取长补短,共同促进大学生身心健康发展。

随后,在5月29日晚19:30和5月30日下午16:30,陈颂恩博士分别在南校区办公楼210报告厅和北校区阶梯教室112,分别为通信工程学院本科生和研究生做了题为“驾驭压力,如虎添翼”的心理学报告。通信工程学院教授委员会主任杨克虎、党委副书记张君博、团委书记刘宇鹏、全体辅导员以及学院学生代表300余人参加报告会。报告会由张君博主持。

在分享了自己的一些经历之后,陈颂恩以生动的故事开始,为大家引入了“压力”这一概念。想要直面压力、管理压力、运用压力,就必须先明白压力到底是什么。压力,是我们在没有足够的能力或是资源去面对,处理目前的挑战的情况下所感受到的身心不适。而对于压力,陈颂恩强调了压力因人而异的特点。她建议,要善于运用压力,使压力转化为动力。

陈颂恩进一步介绍了压力的种类、压力的来源、压力的症状等心理学知识。之后她更是在现场为大家做了简单的精神状态测试。陈颂恩认为,大学生每天都会面对各种各样的压力,而适当的压力能够激发出一个人的潜能,帮助他更快更好地发展。

面对过高的压力,首先要做的就是区分可控制压力和不可控制压力。而基于这两种压力类型,陈颂恩为大家介绍了心理学家在压力应对方法的研究中两个重要的方法:其一是面向可控制压力的问题导向法,它要求人通过解决问题本身来缓解压力;其二则是当遇到不可控制压力时,通过处理情绪焦点减轻压力的方法来缓解压力。辅以个例,她进一步帮助大家明确了面对两种压力应该用哪一种方法。而对于拖延症,陈颂恩认为,导致拖延症的原因可能有很多,但最重要的还是如何拒绝拖延。她以自身经历为例,为同学们介绍了几种切实可行的方法。之后她又分享了一些处理压力的小技巧,包括每日感恩、丢弃负面想法、腹式呼吸等等,在场老师同学皆受益良多。

讲座在愉快的气氛中迎来了尾声。在结尾的提问环节中,在场老师同学积极发言,就生活中很多由压力引发的问题与陈颂恩展开了热烈讨论,她就大家的问题给出了专业的解答,场面十分活跃。“对抗压力最强大的武器,是我们选择想法的能力。”以著名心理学家威廉·詹姆斯的名言作为结尾,讲座在热烈的掌声中结束了。

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这两场讲座,陈颂恩以专业的知识,幽默生动的语言,为在场同学老师上了一堂实用性极强的心理学课。她通过大量的数据、例证,将处理压力,管理压力的有效方法准确地传达给了每一个人,使大家受益匪浅。心理健康教育是高校教育中极为重要的一环。据悉,通信工程学院将致力于大学生心理健康教育,开展全面的高校教育,建设和谐健康的学习环境,稳定学生精神状态,提高学生学习效率,帮助学生建立良好的人际关系,从而促进学生身心健康发展,培养符合国家要求的,综合发展的新时代优秀人才。

人物简介:

陈颂恩博士,心理学家,毕业于斯坦福大学,获荣誉学士学位及硕士学位,于香港大学获博士学位及多个奖学金。曾于香港中文大学那打素护理学院任职助理教授,四度获颁中大医学院杰出教学奖并曾为中大杰出教学大使。致力于推广心理学,曾获邀到多间学校及机构举行心理学讲座,目前出版超过25本著作。现为香港电台健康节目《精灵一点》客席主持。

普林斯顿大学杨卓然博士来西电做学术报告

西电新闻网讯 5月23日上午10点整,应雷达信号处理国家级重点实验室陈渤教授邀请,作为“特征学习”研究生课程的特邀讲者,普林斯顿大学Zhuoran Yang(杨卓然)博士在北校区100号楼306会议室进行了题为“Fully Decentralized Multi-Agent Reinforcement Learning with Networked Agents”的学术报告,介绍了增强学习算法的基本原理以及在多Agent场合的应用。报告由陈渤教授主持。

杨博士的报告主要分为三个部分:一、增强学习基本原理及策略估计;二、Actor-Critic算法以及在分散多Agent环境中的应用;三、未来工作的计划和面临的挑战。杨博士首先以马尔科夫决策过程为切入点介绍了增强学习基本原理,马尔科夫决策过程是马尔科夫过程和确定性动态规划相结合的产物。在马尔科夫决策过程中,Agent通过感知状态空间的变量在动作空间中根据策略选取动作,策略是状态空间到动作空间的映射,选取动作的标准是期望获得更大的奖励值,在做出动作后,Agent会得到新的状态,并再次感知状态空间的变量,迭代数次之后,达到熟悉环境并胜任该环境中的任务的目的。

接着,杨博士介绍了Actor-Critic算法,该算法在传统增强学习的基础上融合了深度神经网络,分别是Actor网络和Critic网络。Actor网络用于预测动作概率,是Agent选择动作的依据,Critic网络利用TD误差学习奖惩机制,并评价Actor网络做出的决策是否合理,它能够对Actor网络的参数更新起到指导作用。在多Agent增强学习任务中,关键在于每个Agent的策略函数都是独立同分布的,由于Actor-Critic算法结合了策略迭代和值迭代的优势,能将每个Agent的策略分布相乘,得到整个算法模型的策略分布用于求解梯度。同时,每个Agent独立更新自己的TD误差,并与临近的Agent分享信息,解决了多Agent任务相比于单Agent任务所需要面临的问题。

最后,杨博士对未来的工作进行了展望,在今后的工作中,将着重研究基于连续动作空间的策略梯度下降问题以及多Agent增强学习中的策略估计问题(如非线性函数逼近),并对Actor-Critic算法做Finite-time分析。

在互动提问环节,杨博士与师生们积极互动,耐心解答大家提出的问题。杨博士严谨的学术态度,由浅入深的讲解方式给大家留下了深刻的印象,同学们纷纷表示受益匪浅。

人物简介:

Zhuoran Yang(杨卓然)是普林斯顿大学运筹学与金融工程系的博士研究生。于2015年获得清华大学数学系学士学位,研究方向是统计机器学习和增强学习,尤其在统计机器学习方面,他旨在从理论角度理解高维度非线性模型的统计和计算问题,同时还致力于将大规模算法和多Agent增强学习算法应用在机器人和AI游戏中。杨博士分别于2015年和2018年获得Francis Robbins Upton Fellowship奖和Tencent Ph.D Fellowship奖,并于2015年到2017年间在NIPS,ICML等顶级会议发表多篇论文。

希腊雅典大学Sergios Theodoridis教授来校开展工作

西电新闻网讯 5月14—17日,西电雷达认知探测成像识别学科创新引智基地(“111基地”)项目外方学术大师希腊雅典大学Sergios Theodoridis教授应邀来校开展工作。Sergios Theodoridis教授是雅典大学信息与通信系的信号处理和机器学习教授,兼任香港中文大学教授。

工作期间,Sergios Theodoridis教授深入实验室,与项目组陈渤教授建立紧耦合1对1的创新团队,针对本领域内的前沿技术和热点问题,系统规划研究方向,作开展学术研究和研究生培养,实现人才培养和学术研究协同发展。同时为全校师生分别作了题为“fMRI Data Analysis: A Dictionary Learning and Tensor Algebra Framework”和“A Tour to Deep Learning: From the Origins to Cutting Edge Research and Open Challenges”学术交流报告。其中,Theodoridis教授向参会师生重点介绍了团队针对fMRI图像的具体问题,所提出的自适应字典学习方法,该方法同时考虑了数据驱动与物理机理驱动的字典形式。根据fMRI的数据表征形式,他又进一步在张量理论的框架下,来讨论如何分析相应的fMRI数据,对师生们在处理大规模时间序列数据以及字典学习的灵活建模方面给出了较多的启发与指导。

Theodoridis教授在新科技楼1703会议室做报告

Theodoridis教授的“特征学习”课程

作为模式识别领域,世界知名的教学工作者,Theodoridis教授以目前较为流行的深度学习为基础,向师生们详细阐述了深度网络的发展历程,以及目前最新的深度学习方法,同时也揭示了目前该领域所面临的较大挑战,深入浅出地为在座师生上了一堂生动的有关深度学习过去、现在与未来的教学课。作为陈渤教授所指导的“特征学习”研究生课程的特邀讲者,该报告也与课程紧密合,对项目组老师在教学课堂国际化、多样化、前沿化方面进行了初步探索。

老师与同学聆听Theodoridis教授的报告

Sergios Theodoridis教授的来校工作,为项目顺利执行带来良好开端,开启了探索智能雷达系统理论与方法的新篇章。

人物简介:

Sergios Theodoridis教授,希腊雅典大学信息和通信学院教授,IEEE Fellow,IET Fellow,EURASIP Fellow,爱丁堡皇家学会院士,欧洲信号处理协会会士评选委员会主席,希腊国家科技咨询委员会成员,IEEE信号处理协会会士评审委员会成员,曾任信号处理领域顶级期刊IEEE Transactions on Signal Processing主编。

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多名专家学者来西安电子科技大学开展学术交流
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香港陈颂恩博士来通院交流并做心理学讲座

西电新闻网讯(通讯员 韩静 高博)5月29日-30日,香港电台客席主持、心理学专家陈颂恩博士来到通信工程学院,与学院师生交流心理健康知识,并带来心理学讲座“驾驭压力,如虎添翼”。

5月29日下午,陈颂恩博士与通信工程学院全体辅导员在行政楼603开展了座谈交流会。在听取了学院心理健康工作的汇报后,陈颂恩博士首先对学院在专业研究、队伍建设、心理健康活动方面的工作表示肯定。随后,她向与会辅导员介绍了心理学知识——马斯洛的需求层次理论和自我效能理论,并详细阐述了这些理论应当如何应用在实际的教育工作中。最后,陈颂恩与学院辅导员就心理健康教育的经验进行了交流和讨论。大家一致认为,心理健康教育是大学生成长成才过程中十分重要的环节,不可忽视。我们应该加深交流,互相学习,取长补短,共同促进大学生身心健康发展。

随后,在5月29日晚19:30和5月30日下午16:30,陈颂恩博士分别在南校区办公楼210报告厅和北校区阶梯教室112,分别为通信工程学院本科生和研究生做了题为“驾驭压力,如虎添翼”的心理学报告。通信工程学院教授委员会主任杨克虎、党委副书记张君博、团委书记刘宇鹏、全体辅导员以及学院学生代表300余人参加报告会。报告会由张君博主持。

在分享了自己的一些经历之后,陈颂恩以生动的故事开始,为大家引入了“压力”这一概念。想要直面压力、管理压力、运用压力,就必须先明白压力到底是什么。压力,是我们在没有足够的能力或是资源去面对,处理目前的挑战的情况下所感受到的身心不适。而对于压力,陈颂恩强调了压力因人而异的特点。她建议,要善于运用压力,使压力转化为动力。

陈颂恩进一步介绍了压力的种类、压力的来源、压力的症状等心理学知识。之后她更是在现场为大家做了简单的精神状态测试。陈颂恩认为,大学生每天都会面对各种各样的压力,而适当的压力能够激发出一个人的潜能,帮助他更快更好地发展。

面对过高的压力,首先要做的就是区分可控制压力和不可控制压力。而基于这两种压力类型,陈颂恩为大家介绍了心理学家在压力应对方法的研究中两个重要的方法:其一是面向可控制压力的问题导向法,它要求人通过解决问题本身来缓解压力;其二则是当遇到不可控制压力时,通过处理情绪焦点减轻压力的方法来缓解压力。辅以个例,她进一步帮助大家明确了面对两种压力应该用哪一种方法。而对于拖延症,陈颂恩认为,导致拖延症的原因可能有很多,但最重要的还是如何拒绝拖延。她以自身经历为例,为同学们介绍了几种切实可行的方法。之后她又分享了一些处理压力的小技巧,包括每日感恩、丢弃负面想法、腹式呼吸等等,在场老师同学皆受益良多。

讲座在愉快的气氛中迎来了尾声。在结尾的提问环节中,在场老师同学积极发言,就生活中很多由压力引发的问题与陈颂恩展开了热烈讨论,她就大家的问题给出了专业的解答,场面十分活跃。“对抗压力最强大的武器,是我们选择想法的能力。”以著名心理学家威廉·詹姆斯的名言作为结尾,讲座在热烈的掌声中结束了。

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这两场讲座,陈颂恩以专业的知识,幽默生动的语言,为在场同学老师上了一堂实用性极强的心理学课。她通过大量的数据、例证,将处理压力,管理压力的有效方法准确地传达给了每一个人,使大家受益匪浅。心理健康教育是高校教育中极为重要的一环。据悉,通信工程学院将致力于大学生心理健康教育,开展全面的高校教育,建设和谐健康的学习环境,稳定学生精神状态,提高学生学习效率,帮助学生建立良好的人际关系,从而促进学生身心健康发展,培养符合国家要求的,综合发展的新时代优秀人才。

人物简介:

陈颂恩博士,心理学家,毕业于斯坦福大学,获荣誉学士学位及硕士学位,于香港大学获博士学位及多个奖学金。曾于香港中文大学那打素护理学院任职助理教授,四度获颁中大医学院杰出教学奖并曾为中大杰出教学大使。致力于推广心理学,曾获邀到多间学校及机构举行心理学讲座,目前出版超过25本著作。现为香港电台健康节目《精灵一点》客席主持。

普林斯顿大学杨卓然博士来西电做学术报告

西电新闻网讯 5月23日上午10点整,应雷达信号处理国家级重点实验室陈渤教授邀请,作为“特征学习”研究生课程的特邀讲者,普林斯顿大学Zhuoran Yang(杨卓然)博士在北校区100号楼306会议室进行了题为“Fully Decentralized Multi-Agent Reinforcement Learning with Networked Agents”的学术报告,介绍了增强学习算法的基本原理以及在多Agent场合的应用。报告由陈渤教授主持。

杨博士的报告主要分为三个部分:一、增强学习基本原理及策略估计;二、Actor-Critic算法以及在分散多Agent环境中的应用;三、未来工作的计划和面临的挑战。杨博士首先以马尔科夫决策过程为切入点介绍了增强学习基本原理,马尔科夫决策过程是马尔科夫过程和确定性动态规划相结合的产物。在马尔科夫决策过程中,Agent通过感知状态空间的变量在动作空间中根据策略选取动作,策略是状态空间到动作空间的映射,选取动作的标准是期望获得更大的奖励值,在做出动作后,Agent会得到新的状态,并再次感知状态空间的变量,迭代数次之后,达到熟悉环境并胜任该环境中的任务的目的。

接着,杨博士介绍了Actor-Critic算法,该算法在传统增强学习的基础上融合了深度神经网络,分别是Actor网络和Critic网络。Actor网络用于预测动作概率,是Agent选择动作的依据,Critic网络利用TD误差学习奖惩机制,并评价Actor网络做出的决策是否合理,它能够对Actor网络的参数更新起到指导作用。在多Agent增强学习任务中,关键在于每个Agent的策略函数都是独立同分布的,由于Actor-Critic算法结合了策略迭代和值迭代的优势,能将每个Agent的策略分布相乘,得到整个算法模型的策略分布用于求解梯度。同时,每个Agent独立更新自己的TD误差,并与临近的Agent分享信息,解决了多Agent任务相比于单Agent任务所需要面临的问题。

最后,杨博士对未来的工作进行了展望,在今后的工作中,将着重研究基于连续动作空间的策略梯度下降问题以及多Agent增强学习中的策略估计问题(如非线性函数逼近),并对Actor-Critic算法做Finite-time分析。

在互动提问环节,杨博士与师生们积极互动,耐心解答大家提出的问题。杨博士严谨的学术态度,由浅入深的讲解方式给大家留下了深刻的印象,同学们纷纷表示受益匪浅。

人物简介:

Zhuoran Yang(杨卓然)是普林斯顿大学运筹学与金融工程系的博士研究生。于2015年获得清华大学数学系学士学位,研究方向是统计机器学习和增强学习,尤其在统计机器学习方面,他旨在从理论角度理解高维度非线性模型的统计和计算问题,同时还致力于将大规模算法和多Agent增强学习算法应用在机器人和AI游戏中。杨博士分别于2015年和2018年获得Francis Robbins Upton Fellowship奖和Tencent Ph.D Fellowship奖,并于2015年到2017年间在NIPS,ICML等顶级会议发表多篇论文。

希腊雅典大学Sergios Theodoridis教授来校开展工作

西电新闻网讯 5月14—17日,西电雷达认知探测成像识别学科创新引智基地(“111基地”)项目外方学术大师希腊雅典大学Sergios Theodoridis教授应邀来校开展工作。Sergios Theodoridis教授是雅典大学信息与通信系的信号处理和机器学习教授,兼任香港中文大学教授。

工作期间,Sergios Theodoridis教授深入实验室,与项目组陈渤教授建立紧耦合1对1的创新团队,针对本领域内的前沿技术和热点问题,系统规划研究方向,作开展学术研究和研究生培养,实现人才培养和学术研究协同发展。同时为全校师生分别作了题为“fMRI Data Analysis: A Dictionary Learning and Tensor Algebra Framework”和“A Tour to Deep Learning: From the Origins to Cutting Edge Research and Open Challenges”学术交流报告。其中,Theodoridis教授向参会师生重点介绍了团队针对fMRI图像的具体问题,所提出的自适应字典学习方法,该方法同时考虑了数据驱动与物理机理驱动的字典形式。根据fMRI的数据表征形式,他又进一步在张量理论的框架下,来讨论如何分析相应的fMRI数据,对师生们在处理大规模时间序列数据以及字典学习的灵活建模方面给出了较多的启发与指导。

Theodoridis教授在新科技楼1703会议室做报告

Theodoridis教授的“特征学习”课程

作为模式识别领域,世界知名的教学工作者,Theodoridis教授以目前较为流行的深度学习为基础,向师生们详细阐述了深度网络的发展历程,以及目前最新的深度学习方法,同时也揭示了目前该领域所面临的较大挑战,深入浅出地为在座师生上了一堂生动的有关深度学习过去、现在与未来的教学课。作为陈渤教授所指导的“特征学习”研究生课程的特邀讲者,该报告也与课程紧密合,对项目组老师在教学课堂国际化、多样化、前沿化方面进行了初步探索。

老师与同学聆听Theodoridis教授的报告

Sergios Theodoridis教授的来校工作,为项目顺利执行带来良好开端,开启了探索智能雷达系统理论与方法的新篇章。

人物简介:

Sergios Theodoridis教授,希腊雅典大学信息和通信学院教授,IEEE Fellow,IET Fellow,EURASIP Fellow,爱丁堡皇家学会院士,欧洲信号处理协会会士评选委员会主席,希腊国家科技咨询委员会成员,IEEE信号处理协会会士评审委员会成员,曾任信号处理领域顶级期刊IEEE Transactions on Signal Processing主编。

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