数学学院（珠海）数学与交叉科学论坛（第3期）

中山大学数学学院（珠海）数学与交叉科学论坛由中山大学数学学院（珠海）开设，旨在推动基础学科与新兴科学前沿交叉领域的研究，促进多学科特别是深海、深地、深空、深蓝学科交叉融合集成创新，引领学术前沿，更好满足国家重大战略需求、适应国家和区域经济社会发展需要。论坛第3期将于12月15日在珠海校区举行，主题聚焦工业与应用数学。

￭时间：12月15日（星期四）09：00-12：00
￭地点：海琴2号楼A457会议室

1.报告时间：09:30-10:10

报告人：屈文浩

报告人单位：珠海金智维信息科技有限公司

报告主题：数字员工助力企业数字化转型和高速发展

报告摘要：

介绍RPA+AI技术打造的数字员工软件，如何帮助各行行业完成数字化转型的案例分享。

1.数字员工技术简介：简介数字员工概念、技术实现和核心技术价值；

2.金融行业应用案例：结合某几个实际案例，介绍相关技术的应用场景和效果，提供部分场景视频演示；

3.技术发展趋势与展望：结合金智维自身市场版图拓展情况和研发规划，介绍相关技术的广阔空间，以及国家对相关技术的政策指引。

2.报告时间：10：40-11：20

报告人：李炯城

报告人单位：中国电信股份有限公司广东分公司

报告主题：5G数字化工厂中10个数学难题

报告摘要：目前国家在大力发展数字经济，其中制造业领域工厂的数字化转型至关重要。结合最新的5G技术，在工厂中建设5G工业互联网来改善工厂的自动化程度是大势所趋。结合大数据和AI技术，以进一步提升工厂的数字化和智能化。作者作为广东省电信首席工业互联网专家，代表电信走访过省内许多中大型制造业。收集并研究了许多工业制造领域的数学问题，本讲座共挑选10个比较困难的问题(Problem)，每个下面又有若干小问题(Question)。范围涉及通信、AI、大数据、工业控制等学科。结合报告人的研究成果，抛砖引玉，共同探讨如何把应用数学应用到工业和通信，进行交叉学科的探索。

3. 报告时间：11：20-12：00

报告人：邝东阳

报告人单位：中山大学数学学院（珠海）

报告主题：一种简单核注意力构造在轻量化EEG识别模型中的应用

报告摘要：针对EEG数据的深度学习模型通常要面临许多问题，其中有限的数据量无法有效驱动一般规模的神经网络模型是一个瓶颈。遵循着轻量化模型的思路，这项工作期望利用简单的核注意力机制（KAM）来实现具体任务下网络中深度特征更有效地重组，从而在尽可能减少模型参数规模的前提下实现较高的预测准确度。在已有的针对单人数据预测任务的许多数值实验中，仅携带一个参数的KAM可以显著地提升预测网络的性能。在两个不同的数据集SEED和DEAP上，对比未使用及使用其他注意力机制的情况，KAM带来的平均预测准确率的提升超过1%，在一些特定的样本数据上有超过3%的提升。除对预测表现得评估外，该工作也包含了相伴随的模型预测对KAM中单参数的敏感和稳定性分析及不同注意力模组在植入后对模型预测的相关影响。

欢迎广大师生参加！