日期: 2024年7月17日

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报告1摘要：对时尚潮流、新闻传播、信息茧房等社会现象进行建模和分析一直以来都是社会科学、信息科学、复杂系统科学等领域交叉研究中的重要问题。人类个体通过观察外界环境和彼此沟通交流来更新自身对事物的看法并不断演化，涌现出群体共识并做出群体决策。本报告关注社交网络中的信息传播与共识形成规律，并介绍社会学习这一交叉领域的研究脉络及其在计算机科学和工程技术方面的广泛应用，以及团队在该领域的前沿进展，揭示有趣的社会规律。

专家简介：冷思阳，复旦大学工程与应用技术研究院研究员，智能复杂体系基础理论与关键技术实验室兼聘研究员，博士生导师，本科与博士毕业于复旦大学数学科学学院，师从林伟教授，曾任日本东京大学生产技术研究所特任研究员。从事非线性动力系统、复杂网络、人工智能、计算系统生物学等领域的应用数学理论、模型、算法等交叉研究，成果发表在Nature Communications, PRL, PNAS, Research, Neural Networks等国际重要学术期刊和IEEE CDC等国际顶级学术会议上，2021年入选国家级青年人才计划。

报告2摘要：振荡在生物系统中普遍存在，是维持系统正常运行的基本动力学行为。几类典型的生物振荡包括，脑网络处理信息时神经元的动作电位、负责细胞内信息编解码和传递的蛋白质节律、控制体内时钟以适应外部环境的昼夜节律及生态系统的物种波动等。生物振荡适时地涌现并保持适当的频率与振幅对生物系统正常功能的维持至关重要。因此，利用动力学模型与数学方法计算生物振荡的涌现临界点、频率、振幅和动力学参数间的定量规律，并进一步提出完善的调控理论与高效算法具有重要的科学意义和应用价值。本次报告将汇报课题组近期的相关工作进展。

专家简介：秦伯韡博士在2011年和2017年于香港城市大学数学系分别获得学士和博士学位。2019至2022年在复旦大学数学科学学院任全职博士后。曾获得上海市“超级博士后”激励计划，主持中国博士后科学基金面上项目一项。2022年5月起在复旦大学智能复杂体系基础理论与关键技术实验室担任青年副研究员，2023年12月破格晋升为长聘副研究员。主持国家自然科学基金青年和面上项目各一项，并作为项目骨干承担科技创新2030—“脑科学与类脑研究”重大项目子课题。致力于系统生物学、复杂动力系统的数学理论、方法及相关交叉应用研究。近年来，聚焦复杂生物系统中的定性理论与定量调控方法研究。以第一或通讯作者在领域权威期刊Physical Review Letters、Nature Communications、Physical Review Research、SIAM Journal on Applied Dynamical Systems、Physica D等上发表学术论文20余篇。

报告3摘要：单细胞组学是近年来快速发展的前沿生物技术之一。通过不同的单细胞技术，可以从多个方面研究异质性细胞的演化过程。scRNA-seq数据往往失去了细胞的发育时间与空间位置等显式信息，而时空转录组往往费用昂贵且难以达到高通量。本次报告将介绍几种数学模型及算法，通过数据挖掘得到细胞分化过程的定量刻画。这些算法在数值算例和实际数据应用中取得了良好的效果。

专家简介：史际帆，复旦大学智能复杂体系基础理论与关键技术实验室青年副研究员，博士生导师。获北京大学计算数学博士与学士学位，曾任东京大学特任研究员。入选国家与上海市青年人才，获得科技部重大研究计划、国自然青年基金等科研项目资助。研究领域包括计算生物学、随机模拟算法等，课题方向包括复杂网络、动力学因果、临界理论、单细胞组学与脑数据建模与分析等。近五年论文发表于Natl Sci Rev, PLoS Comput Biol, J R Soc Interface, Brief Bioinform 等。