报告人：昆士兰科技大学校长特聘高级研究员 谢洪波
报告时间：2018年10月24日15:00-16:30
报告地点：枚乘路校区逸夫楼716室
报告简介：
随着传感器技术与数据采集设备广泛应用，近年来大数据研究方兴未艾。张量分解和贝叶斯推理是大数据分析的两个重要技术手段，但二者又都具有局限性。本报告主要介绍近年来出现的基于变分贝叶斯推理的张量分解技术，可以推断隐变量，适用于数据缺失场合。并给出一个基于贝叶斯推理的张量分解进行图像去燥的应用实例。
报告人简介：
谢洪波，男，上海交通大学生物医学工程博士，现为昆士兰科技大学校长特聘高级研究员（Vice-Chancellor’s Senior Research Fellow），同时受聘为为澳大利亚研究委员会数学和统计学前沿中心高级研究员。谢洪波博士曾先后在乐动、江苏大学任教，在香港理工大学和新南威尔士大学进行博士后研究，主要研究方向和兴趣为机器学习、模式识别、信号与信息处理及其在生物医学工程中的应用，发表70余篇学术论文，SCI收录50篇，是SCI期刊Frontiers in Neurology的编委，50多个国际学术期刊审稿人。
