专家讲座视频合集（2021.9.3）
专家讲座视频合集（2021.9.3）
专家讲座视频合集目录
精选讲座
[1]如何完成开题、选题并撰写文献综述？——利用Scopus&Scival智能锁定领域进展与研究热点；
[2]如何将学术论文投稿至期刊？
[3]我国跨境电商发展与政策组合维度关联性分析研究；
2021.7.23
[1]捐赠中的科学；
[2]新一代信息技术与大中小企业融通发展；
[3]不完全信息下国际工程投标决策研究；
2021.7.24
[1]公共动态环境中的退化；
[2]风险约束下最优动态治疗方案的学习；
2021.7.25
[1]金融科技在证券行业的典型运用；
[2]内外循环如何影响中国制造业出口国内增加值率变动？
[3]街边扬招乘客-出租车匹配：替代经济学解释与实证研究；
2021.5.19
[1]回报可预测性与机器学习；
[2]用预测回归检验时间序列动量；
2021.5.20
[1]网络与智能时代的信息物理融合系统；
[2]智能化时代的轨道交通运行控制技术；
[3]建筑节能中的智能算法；
2021.5.21
[1]欺诈检测：基于GNN的不均衡学习方法；
[2]无监督领域自适应的判别特征学习；
[3]清洗带有时间约束的时间戳；
2021.5.22
[1]鲁棒随机设施选址；
[2]高斯混合模型在不确定性优化中的应用；
专家讲座视频合集观看详情
精选讲座[1]
【主题】如何完成开题、选题并撰写文献综述？——利用Scopus&Scival智能锁定领域进展与研究热点
【主讲】于婷婷博士
【作者简介】于婷婷博士，爱思唯尔科研管理部客户顾问
【内容简介】Scopus是全球最大的同行评议摘要引文数据库，SciVal是科研分析及科研表现分析平台。本讲座将通过案例分享和实际操作，熟悉以下内容：
1.Scopus数据库和SciVal科研分析工具。
2.通过scopus文献发现，链接Scival研究主题Topic，了解领域全球研究动态和趋势，科学选题。
3.追踪领域top学者的主要研究方向。
4.关注Top期刊的主要科学话题，了解最新研究动态。
5.提升检索效率，避免重复检索的文献发现小技巧。
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精选讲座[2]
【主题】如何将学术论文投稿至期刊？
【主讲】曾明朗教授
【作者简介】中国台湾亚洲大学工商管理学院工商管理系教授，创新与循环经济研究所所长。中国创新管理发展研究所(CIIMD)主席、国际商业创新与技术管理学会(ISBITM)副会长、亚洲太平洋工业工程和管理系统(APEIMS)、亚太地区国际生产研究基金会(IFPR)等国际组织的理事成员。研究领域主要包括绿色供应链管理、可持续消费、可持续供应链管理、服务创新和多准则决策方法。截止目前，已发表了170多篇期刊论文和140篇会议论文，其中SSCI/SCI论文百余篇 (Scopus: H-index:33, GoogleH-index:42, ESI:7篇)。目前是《International Journal of Asia PacificBusiness Innovation and TechnologyManagement》杂志主编，《Managementof Environmental Quality: An International Journal》等期刊副主编。
【内容简介】将一篇学术论文投稿至期刊前，有一个因素应牢记在心：确保您所要传递的讯息清晰而有逻辑性。细心撰写，呈现具有逻辑的文稿，如果缺乏清晰有力的结论，该论文也不会被接受发表。因此，在投稿前，确保您所阐释的内容重要且逻辑清晰。建议可以与有经验的教授及同侪多讨论论文架构及研究结果，有助于自己更清楚本身研究的价值所在。
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精选讲座[3]
【主题】我国跨境电商发展与政策组合维度关联性分析研究
【主讲】熊励
【作者简介】上海大学管理学院教授、博士生导师，上海市曙光学者，上海市教育系统巾帼建功标兵，宝钢优秀教师。主编教材《企业信息化融合-基于SCM,ERP,CRM集成》2015年获上海市优秀教材奖，2017年教改项目《“互联网+”背景下电子商务创新创业人才协同培养模式与实践路径》获上海市级优秀教学成果一等奖（排名第1），2019年在《光明日报》等上发表“进博会：助推全球数字贸易平台开放共享”文章等。
【内容简介】电子商务与数字创新2021年年会，特邀报告
内容目录：一、中国跨境电商发展与政策组合维度；二、跨境电商政策量化分析；三、跨境电商政策工具组合；四、跨境电商政策效应评价。
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2021.7.23
【主题】捐赠中的科学
【主讲】Sara Konrath副教授，印第安纳大学
【作者简介】Sara Konrath（印第安纳大学礼来家族慈善学院，副教授）是一位社会心理学家，负责同理心和利他主义研究跨学科项目（iPEARlab.org），也是印第安纳大学礼来家族慈善学院的副教授。她的研究探索了同理心和给予的科学。她是《非营利与志愿部门季刊》的前《捐赠科学》编辑 Sara Konrath，也是慈善科学年会的联合组织者。Konrath 博士撰写了一篇颇受欢迎的《今日心理学》博客（The Empathy Gap），并定期在国内和国际媒体上发表专题报道。她即将出版的书名为《倦怠的文化：期望值不断提高的时代的美国生活》（牛津大学出版社）。她目前是圣母大学高级研究所的访问教授（2020 2021）。
【内容简介】世界各地的人们都将时间和金钱给予朋友、家人和陌生人。本次演讲将回顾我关于给予科学的研究中的一些主题，提出以下问题：人们为什么给予？给予如何影响给予者？我们如何鼓励更多的捐赠？使用科学证据可以帮助我们更好地了解捐助者，这有助于使非营利组织和筹款活动更加有效。
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【主题】新一代信息技术与大中小企业融通发展
【主讲】曾雪云
【作者简介】曾雪云，北京邮电大学经济管理学院教授
【内容简介】
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【主题】不完全信息下国际工程投标决策研究
【主讲】李光华副教授
【作者简介】李光华，成都理工大学，副教授，工程管理系副主任，国家一级注册造价师，交通部甲级造价师，具有多年国际工程项目实践经验，主要从事国际工程项目选择、国际工程投标报价和工程项目造价管理等方面的教学和研究。目前，在Journal of Construction Engineering and Management和Engineering, Construction and Architectural management 等工程管理知名期刊发表SSCI/SCI论文4篇，EI论文3篇，完成专著1部。长期担任Journalof Construction Engineering and Management和Journal ofCivil Engineering and Management期刊的审稿人。
【内容简介】随着国际工程市场环境更加复杂，竞争愈加激烈，做好国际工程投标决策是项目成功的第一步。本研究从中国国际承包商的视角出发，研究如何有效制定国际工程投标/不投标决策。首先，通过文献回顾和问卷调研识别出一套与国际工程特点相匹配的投标决策因素，分析得出不同类型承包商在影响因素的重要性认知上存在关联性和差异性；根据已识别的影响因素和多个决策目标建立出一套概念性的投标决策框架，运用因子分析和偏最小二乘法结构方程模型验证决策因素与决策目标的关系，进而构建出能够反映投标者决策制定机理的投标/不投标决策框架；根据各个决策目标对因素信息的需求量及获取难度大小，明确了国际工程投标/不投标决策各个决策目标的评估顺序；针对国际工程投标决策中存在定性因素主观评估及因素信息不完全等不确定问题，将证据推理方法引入到决策模型中，构建出基于证据推理理论的不完全信息条件下的多阶段投标/不投标决策模型；最后，通过案例分析及案例实验对决策模型进行验证，得出该投标决策模型是可行、可信和实用的，且较传统的主观判断法更能决策的准确率。
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2021.7.24
【主题】公共动态环境中的退化
【主讲】新加坡国立大学 叶志盛副教授
【作者简介】叶志盛博士，新加坡国立大学工业系统工程与管理系副教授。叶博士于2008年获得清华大学材料科学与工程和经济学联合学士学位，之后，在新加坡国立大学获得博士学位。他的研究领域包括退化分析、寿命和复发数据分析以及可靠性建模。
【内容简介】退化研究经常被用来评估由退化引起软失效的产品可靠性。由于试验资源的有限性，几个测试对象可能不得不共享一个试验平台，并且由同一个操作人员测量其退化程度。这样，同一组测试对象将处于共同的环境，他们的退化过程中会引入显著的个体间相关性，这就是所谓的区组效应。主讲人通过维纳过程对产品退化进行建模并利用随机的时间尺度捕获特定组的随机环境，提出了半参数估计和参数估计方法并且采用非精确块坐标下降算法得到了半参数模型和参数模型参数的最大似然估计，通过大样本渐近和小样本仿真验证了最大似然估计的性能，并以蓝光发光二极管的流明维修数据为例阐释了所提出的模型。
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【主题】风险约束下最优动态治疗方案的学习
【主讲】北卡罗来纳大学教堂山分校 曾冬林教授
【作者简介】Donglin Zeng (曾冬林)，2001年获密西根大学安娜堡分校统计博士，现为北卡罗来纳大学教堂山分校的生物统计系教授。主要研究方向包括semiparametric inference, high-dimensional data, machine learning, personalized medicine, survival analysis and clinical trials.他至今发表至少180篇统计论文，曾担任各主要统计学刊的副主编。他是美国统计学会（ASA）和国际数理统计学会（IMS）的会士。详情请见其个人主页：http://bios.unc.edu/~dzeng/。
【内容简介】学习最佳动态治疗方案（DTRs）旨在针对个体化的顺序治疗规则，该规则通过适应患者的异质性和将特征演变为决策来最大化累积的有益结果。对于许多慢性疾病，从具有高回报的积极治疗可能会增加发生急性风险事件的风险的意义上讲，治疗通常是多方面的。在这项工作中，我们提出了一个总体框架来研究学习DTR时的这种利益风险平衡。该框架包括解决在每个决策阶段受约束的加权支持向量机问题，并且可以使用迭代DC算法获得解决方案。我们表明，提出的框架产生了最佳的DTR，并且我们获得了价值函数和风险函数的收敛速度。通过单阶段和两阶段模拟研究证明了所提出的方法，并通过一项针对2型糖尿病患者的试验进行了进一步说明。
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2021年7月25日
【主题】金融科技在证券行业的典型运用
【主讲】金佳佳（华创证券）
【作者简介】南京航空航天大学管理科学与工程（金融工程）获得硕士学位，华创证券产业金融部执行总经理，主要从事产业驱动型投资银行业务。曾任职华创证券资产管理部资本市场部负责人，熟悉证券公司在资产管理、投资银行、金融工程等业务领域的商业模式与产品。
【内容简介】随着科技革命的多次迭代，大数据、区块链、云计算、人工智能等新兴前沿技术在金融领域应用与推动，金融科技对金融市场以及内部生产关系、服务关系重构产生了重大影响。本报告结合目前金融科技行业的发展概况，就证券行业的服务模式和商业模式，对金融科技在证券公司投资银行、业务运营、合规风控等领域的典型应用进行分析。
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【主题】内外循环如何影响中国制造业出口国内增加值率变动？
【主讲】李小平
【作者简介】中南财经政法大学经济学院院长、教授、国家级青年人才
【内容简介】1、引言：中国制造业出口“大而不强”、双循环视角分析的重要性、文献梳理；2、模型和数据介绍；3、制造业出口国内增加值率再测算及其结果分析；4、制造业出口国内增加值率变化的驱动因素分析；5、结论与政策启示。
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【主题】街边扬招乘客-出租车匹配：替代经济学解释与实证研究（Street-hailing passenger-taxi matching Alternativeeconomics explanation and empirical evidence）
【主讲】刘天亮
【作者简介】北京航空航天大学经济管理学院教授、博士生导师。本科和硕士毕业于青岛大学管理信息系统专业和管理科学与工程专业，博士毕业于北京航空航天大学交通运输规划与管理专业。曾在清华大学管理科学与工程流动站从事博士后研究工作，在香港科技大学、新加坡南洋理工大学和美国西北大学进行访学交流。现任管理科学与工程学会交通运输管理分会执行秘书长、中国管理现代化研究会运作管理专业委员会委员、中国系统工程学会青年工作委员会委员、《交通运输系统工程与信息》刊物编委。2010年获全国百篇优秀博士学位论文提名，2013年入选教育部新世纪优秀人才计划，2020年入选国家级青年人才计划。主要研究领域：交通行为与运输经济、交通运输系统分析与运营、物流优化与供应链管理。目前主持国家自然科学基金项目1项，完成国家自然科学基金项目2项、中国博士后科学基金面上和特别资助项目各1项。迄今已在TransportationResearch (Part A\B\C\E)、European Journal of Operational Research、Transport Policy、管理科学学报、系统工程理论与实践等国内外学术刊物上发表论文40余篇。
【内容简介】Outline: 1. Motivation2. Alternative microeconomic explanations to street- hailing searching andmeeting functions 3. Empirical evidence based on Shenzhen taxi data 4.Conclusions
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2021.5.19
【主题】回报可预测性与机器学习（Return Predictability and Machine Learning）
【主讲】周国富（Washington University in St. Louis）
【作者简介】周国富，现任圣路易斯华盛顿大学奥林商学院 Frederick Bierman and James E. Spears 金融学教授，曾分别于成都理工大学获得理学学士学位和杜克大学经济学获得博士学位。读博之前他对数学很感兴趣，在数论、函数论和偏微分方程数值解等领域发表了研究成果。博士毕业后，从1990年开始，周教授一直任教于华盛顿大学，研究领域涵盖资产定价的多个领域，已在 JF, JFE, RFS, JFQA 等金融类国际权威期刊上发表论文30余篇，并多次因 MBA, MSF 教学及研究成果优异而获奖。周教授目前的研究兴趣主要是大数据和机器学习在金融领域的创新应用。他最新的文章（与合著者）包括探索因素模型的局限和扩展，构建宏观因素、趋势因素、彩票因素和信息因素来解释横截面的股票回报和公司债券回报，并提出组合套索法，以选择最优的公司特征来预测预期资产收益。
【内容简介】The seminar presents two projects. The first is to provide a comprehensive analysis of the information content from options markets for predicting the cross-section of stock returns, and show why existing factors fail to pricing assets adequately. The second proposes an employee sentiment index, which complements investor sentiment and manager sentiment indices, and finds that high employee sentiment predicts a subsequent low market return. The economic driving force of the predictability is distinct from those of investor sentiment and manager sentiment: high employee sentiment leads to high contemporaneous wage growth due to immobility, which in turn results in subsequently lower firm cash flow and lower stock return.
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【主题】用预测回归检验时间序列动量(On Testing Time Series Momentum Using Predictive Regressions)
【主讲】Liang Peng Professor ,Georgia State University
【作者简介】Dr. Peng has been the Thomas P Bowles chair professor of actuarial science in the department of Risk Management and Insurance in the Robinson College of Business at Georgia State University since August 2014. He was a faculty in the School of Mathematics at Georgia Institute of Technology from January 2001 to August 2014. He was promoted to associate professor with tenure in 2006 and to full professor in 2009. Dr. Peng has been the RMI Ph.D. program coordinator from January 2018 to December 2020. Dr. Peng has published one book on heavy tailed data analysis and 160 papers in various journals in statistics, econometrics, and actuarial science.
【内容简介】In studies of time series momentum (TSM), the classical and Newey-West $t$-tests have size distortions for linear predictive regression with excess returns because of non-stationarity, endogeneity due to correlated errors, and a lack of finite moments due to heavy tails. To solve these problems, we propose a new test that features log-returns, a model of the error correlations, and weighted least squares estimation. Simulations confirm its accurate size and increased power. Empirically, for futures contracts, we find weaker support for TSM at short horizons and, notably, stronger support at long horizons. For speculatively owned stock portfolios, we find overstated TSM.
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2021.5.20
【主题】网络与智能时代的信息物理融合系统
【主讲】管晓宏
【作者简介】西安交通大学
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【主题】智能化时代的轨道交通运行控制技术
【主讲】唐涛
【作者简介】北京交通大学
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【主题】建筑节能中的智能算法
【主讲】赵千川
【作者简介】清华大学自动化系
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2021.5.21
【主题】欺诈检测：基于GNN的不均衡学习方法
【主讲】柳阳，中国科学院计算技术研究院
【作者简介】柳阳，中国科学院计算技术研究院
【内容简介】
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【主题】无监督领域自适应的判别特征学习
【主讲】张小明，北京航空航天大学
【作者简介】张小明老师，获北京航空航天大学"蓝天新秀”奖励，在人工智能、机器学习、数据挖掘等领域，已在著名国际学术会议IJCAI、AAAI、CIKM、 DASFAA、 SDM、Coling等、以及著名国际期刊TOIS、TMM、IEEE transaction on Cybernetics、KBS、 WWWJ. Signal Processing、neurocomputing等发表50余篇学术论文。主要研究如何快速检测网络空间的热点事件，分析事件中的人物关系、人物观点、情感信息等,利用深度学习方法进行人物关系和属性的抽取，基于深度模型进行事件热度和影响的预测，基于信息检索方法进行话题中的文本推荐。项目研究成果已在相关部门门]得到广泛应用。
【内容简介】
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【主题】清洗带有时间约束的时间戳
【主讲】黄锐泓，清华大学
【作者简介】黄锐泓，清华大学
【内容简介】
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2021.5.22
【主题】鲁棒随机设施选址（Robust Stochastic Facility Location）
【主讲】王曙明副教授，中国科学院大学经济与管理学院
【作者简介】王曙明，中国科学院大学经济与管理学院副教授，主要从事鲁棒优化、随机规划研究及其在物流与供应链管理、健康医疗管理等领域的应用。担任Journal of Systems Sci-ence and Complexity (SSC)期刊编委以及Computers and Operations Research 特刊Managing Guest Editor。研究成果分别发表于Production and Operations Management.INFOR MS Journal on Computing, Transportation Sciencc, IISE Transactions, Naval Research Logistics, IEEE Trans. Cybernetic, EJOR等权威杂志上。
【内容简介】在这项工作中，我们在自适应鲁棒随机优化的背景下研究了一类广泛的设施选址问题。采用状态模糊集对不同状态下与需求相关的分布不确定性进行建模，其中每个状态下的条件分布特征由支持度、均值和离散度统计量描述，这些统计量是圆锥曲线表示的。建立了一个参数分析框架，在该框架中，我们证明了在给定的模糊集参数下，最优双变量形成了最坏情况下预期第二阶段代价的梯度或超梯度。这使得在可行的位置决策下，可以方便地分析模糊集参数对最坏情况下预期第二阶段成本的影响。对于求解方法，一方面，我们证明了状态仿射决策规则近似，它可以表示为一个混合整数圆锥线性规划，对于无容量限制的情况是正确的。另一方面，我们提出了一种嵌套Benders装饰定位算法，用于精确求解一般情况。嵌套Benders分解方法具有有限步收敛性，这也可以看作是两阶段随机规划的经典$L$形算法对鲁棒随机设施选址问题的扩展。最后，给出了一系列数值实验的结果，证明了稳健随机设施选址模型中包含的状态分布信息的价值、模型的鲁棒性以及精确解方法的性能。
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【主题】高斯混合模型在不确定性优化中的应用（Some Applications of Gaussian Mixture Models in Optimization under Uncertainty）
【主讲】同济大学 胡照林教授
【作者简介】胡照林，同济大学经济与管理学院教授、同济大学青年百人计划入选者。他分别于浙江大学数学系和香港科技大学工业工程及物流管理系获得学士和博士学位。他的研究兴趣包括随机优化，仿真理论和实践，机器学习，金融风险管理，不确定环境决策等。在MS, OR, JOC, IIE, NRL, WSC等主流期刊和会议发表论文。研究获得国家自然科学基金优青、面上、青年基金的资助。曾获得2012 Institute of Industrial Engineers Pritsker Doctoral Dissertation Award, 3rd place。
【内容简介】本讲座介绍基于高斯混合模型的统计学习方法，并用于支持不确定环境下的优化。首先，利用高斯混合模型建模不确定参数，并用于解决带风险测度的随机优化，如带风险测度的投资组合优化。然后，用高斯混合模型来学习仿真优化的系统相应曲面。
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