停课不停学 | 密院推出研究生线上讲座，在家也能听干货！
为促进疫情期间研究生同学的高效居家学习和科研交流，密西根学院首届研究生线上讲座将于下周一（3月9日）拉开帷幕。此次线上系列讲座在原有学术讲座的基础之上，增加了优秀博士生的学术报告环节。讲座嘉宾包括学院骨干教师和优秀博士生。受邀的讲座嘉宾教授都有着丰富的科研经历，希望通过他们的讲座能够让同学们在科研方面有所收获和启迪。受邀的博士生中有国家研究生奖学金获得者、致远荣誉博士，也有多次参加国际会议和国家公派联合博士项目的同学。在科研过程中，他们吃过不少苦，走过不少路，希望通过分享他们对科研的热情和投入，给疫情期间居家科研的同学们增加一份努力的动力！
线上讲座将通过Zoom平台播出，请随时关注Canvas上发布的会议ID和密码。
话不多说，让我们先睹为快，看看都有哪些“主播”嘉宾们吧！
*未来还将陆续推出更多系列讲座，请时刻关注学院网站和官微，敬请期待！
孔令逊，密西根学院教授、主管研究生教育副院长，他的研究专注于绿色出行，先进动力总成系统，多相流机理和光学诊断等领域。
讲座题目：New Mobility Solutions – Technical Challenges and Opportunities
讲座简介：几十年来，全世界的汽车发动机研究人员一直致力于不断提高发动机燃油效率和减少排放。在本次讲座中，我将对学界当前的研究思路进行讨论，旨在通过“互联化，自动化，共享化和电气化”（Connectivity, Autonomy, Sharing, and Electrification, CASE）四个方面帮助大家对新的出行方式有完整的理解。全新“CASE”概念的提出标志着传统化石燃料汽车向新型出行技术的根本转变，并将对汽车工业产生深远影响。我还将通过真实案例分享我们利用人工智能技术分析由先进汽油直喷发动机得到的大量实测流场数据的研究经验，其旨在通过降低流场循环波动的负面影响从而提高发动机的性能与效率。
童贞，2014级博士生，2018年国家研究生奖学金获得者，2018-2019年参加国家公派联合培养博士项目（普渡大学访学），在学期间共发表11篇SCI高水平期刊论文，其中包括Nature Communication，Physical Review B等。
讲座题目：First Principles Prediction of Infrared Emissivity and Thermal Conductivity of Solid Materials
讲座简介：众所周知，能源消耗、耗散和浪费是当代社会面临的巨大挑战。其中，以微纳米尺度热传导和辐射制冷等领域的应用为驱动来改进电子器件散热、能源利用或转换是微纳米传热领域的研究热点，这也使得对于固体材料的热传导和红外辐射及其机理有了广泛的关注。
郭震东，2016级普博生，2018年博士研究生国家奖学金、2020届上海交通大学优秀毕业生获得者。在学期间研究方向包括：光声显微成像系统的开发以及在生物医学中的应用。以第一作者身份发表SCI二区3篇（另有1篇在审），国际会议1篇。
讲座题目：Photoacoustic Imaging and its Applications
讲座简介：医学诊断技术的提高，一部分得益于成像手段的进步，但是传统的成像方法都存在一些局限性。光声成像技术，通过探测生物组织吸收脉冲激光后发出的超声信号，重建并获得生物的形态学和功能学信息。这种新型的无损伤检测技术，因为结合传统光学成像以及超声成像两种技术的优点，近年来已经成为一个研究热点，并被广泛应用于生物学及医学研究领域。
韩充，密西根学院助理教授，主要研究领域包括太赫兹波段无线通信、毫米波无线通信、石墨烯支持的纳米网络、5G蜂窝网络。
讲座题目：Terahertz Communications
讲座简介：随着5G通信的应用普及，科研工作者将目标转向了6G未来通信的研究。太赫兹通信被视为6G发展的关键技术之一，其拥有的超大带宽为超高数据速率的各种应用打开了大门，从宏观尺度上看，太赫兹通信应用前景包括6G 蜂窝网络、太赫兹无线局域网、太赫兹个人局域网、军事安全通信（如隐蔽通信），从微观尺度上看，包括健康医疗系统、纳米传感器网络、纳米物联网、芯片级无线通信。
郑瑞祥，2015级直博生，来自智能制造与优化实验室，师从李冕教授，研究方向为全局优化算法、多学科交叉优化等。目前已发表SCI期刊论文2篇及国际会议论文7篇。
讲座题目：A New Global Solver for Solving Disciplinary Optimization Sub-problems in a Multidisciplinary Design Optimization Problem
讲座简介：在设计制造领域，一个设计优化过程通常可以表现为一个多学科交叉优化的问题。这个问题的复杂性在于多学科之间有着耦合关系同时单个学科的数学表达非线性。对于这样的一个优化问题，我们通常要用特殊的算法结构去拆分求解。对于拆分出来的每一个子问题，我们力求获得它的全局最优解，从而获得整个问题的高质量的解。为了获得子问题的全局最优解，我们需要使用可靠的全局优化算法，这使得全局优化算法本身受到了研究者长期的关注。
叶思琦，2017级博士生，来自计算成像实验室，师从龙泳老师。研究方向为低剂量CT图像重建。目前已发表SCI期刊论文1篇，国际会议论文2篇。2018年获密西根学院科磊奖学金，2019年1月-8月赴美国密西根大学访学。
讲座题目：SUPER Learning: A Supervised-Unsupervised Framework for Low-Dose CT Image Reconstruction
讲座简介：低剂量CT成像能够有效减少X光辐射对于病人的伤害，但由此带来的测量数据不足和严重噪声的问题，给重建高质量的CT图像带来了巨大挑战。随着大数据和机器学习的发展，不少研究者利用监督式学习的方法对传统方法重建出的低剂量CT图像进行去噪，还有一些研究者利用基于CT成像统计模型的无监督式学习的方法重建图像。最近，我们提出了将这两种方法相结合的图像重建方法，并且取得了图像质量和重建速度的提升。
第三期嘉宾介绍
毕尤一，密院助理教授，2019年8月入职，美国普渡大学博士，西北大学博士后，研究方向包括：数据驱动设计，设计理论，设计优化，网络分析建模，决策理论，机器学习等，参与多项美国国家科学基金项目和汽车企业科研项目，发表国际期刊和会议论文15篇。
讲座题目：Data-driven Network Analysis and Modeling in Design for Market Systems
讲座简介：在高度竞争的市场中，产品、消费者、设计者等不同元素共同组成了一个复杂的设计生态系统（Design Ecosystem）。这些元素之间的相互影响为产品的优化设计提供了重要的参考。作为一种对复杂关系进行分析和数学建模的方法，网络分析（Network Analysis）近年来在设计领域得到了广泛的关注。
翟邦昭，2015级直博生，来自无线网络与人工智能实验室，师从王旭东教授，研究方向为5G网络、毫米波/太赫兹通信、无线感知系统等。目前已发表一作SCI期刊论文2篇、国际会议论文2篇。
讲座题目：Analog MUSIC: A Concurrent Beam Training Scheme for Multiple Users in mm-Wave Communication Systems
讲座简介：随着诸如移动VR/AR等各种各样的应用场景的涌现，无线数据流量持续攀升。为了支持这种日益增长的无线传输需求，无线网络容量亟需进一步提升。与过去无线通信常用的6GHz以下的频段相比，毫米波频段（30-300GHz）具有更多的频谱资源，有望实现更大的网络容量，因此，毫米波通信成为了下一代WiFi网络和5G移动通信网络中的重要组成部分。此次分享将介绍我们为了提高毫米波通信的效率而设计的一套多用户同时波束训练的算法和机制。
陈慧，2015级直博生，研究方向为量子反馈控制及其在量子技术中的应用。2017-2018期间参加国家公派联合培养博士项目（美国加州大学伯克利分校访学）。在学期间发表一作SCI期刊论文1篇（另有1篇在审）。
讲座题目：Quantum Feedback Control: both Measurement-based and Coherent
讲座简介：反馈控制是经典控制方法中很重要的一类，因为它可以有效的减弱噪声和扰动对系统动态演化的影响。随着实验条件的发展和进步，我们也能够对单个物理系统进行控制。由于微观系统不再遵守经典运动学规律，而是量子力学，因此对量子系统的控制方法也有别于经典控制方法。我们将介绍一下如何在量子系统中进行反馈控制，以及量子反馈控制在精密测量，量子通讯，量子计算中的应用。
刘越晗，2019届硕士毕业生，2019届上海交通大学优秀毕业生获得者，作为学生代表在毕业典礼发表演讲。目前获得全额奖学金在美国约翰霍普金斯大学攻读博士学位，硕士期间绩点排名全院第一，目前从事生物光子学领域的成像研究（bio-photonics imaging）。
讲座题目：Bio-photonics Imaging Technique and its Applications
讲座简介：传统光学成像技术面临光学衍射极限和物理器件上的局限性，近年来，随着科技的发展，一系列新的光学成像技术克服了传统技术的缺陷，不仅为生物光电子学、生物医学、神经科学等交叉学科的研究提供了技术支持，而且广泛应用于临床医学，成为研究热点，引起了广泛关注。
魏晗，2017级直博生，上海交通大学致远荣誉博士。师从鲍华老师，主要从事机器学习及复合材料导热的相关研究，目前已发表SCI期刊论文一作2篇，二作2篇，国际会议论文1篇，国际大会口头报告2次。
讲座题目：Investigating the Heat Transfer in Composite Materials and Porous Media with Machine Learning based Methods
讲座简介：机器学习算法已被广泛的应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断等。最近几年，应用机器学习算法研究材料的热物性吸引了研究者的广泛关注。此次分享将介绍我们在应用机器学习算法揭示纳米多孔石墨烯的新导热机制的进展《Genetic algorithm-driven discovery of unexpected thermal conductivity enhancement by disorder》（遗传算法驱动发现随机无序结构可提高热导率），论文发表在《Nano Energy》。文章链接：https://doi.org/10.1016/j.nanoen.2020.104619
冯飞，17级直博生，曾获密西根学院科磊奖学金，亚东奖学金。研究方向包括卷积神经网络在医疗图像分析中的应用，计算光声图像重建。发表一作国际会议论文3篇，另有SCI论文在投。
讲座题目：Echocardiogram-based Rheumatic Heart Disease Diagnosis Using Convolutional Neural Network
讲座简介：近年来，以卷积神经网络为代表的深度学习的方法得到了广泛的应用。研究中，我们聚焦于基于超声波心动图风湿性心脏病的诊断。我们通过有监督的卷积神经网络训练，完成了超声心动图的视图识别以及疾病症状检测。这有助于临床辅助诊断系统的设计，有希望缓解医疗资源的不足和提高诊断效率。
密院研究生教务办公室
成果 | 密院博士生运用机器学习揭示纳米多孔石墨烯的新导热机制