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香港中文大學(深圳)一重點實驗室開放基金申請指南

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廣東省人工智能數(shù)理基礎重點實驗室開放基金申請指南(2024 年)g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

廣東省人工智能數(shù)理基礎重點實驗室(以下簡稱“重點實驗室”)于2023年,經廣東省科技廳批準,依托香港中文大學(深圳)立項建設。本重點實驗室側重發(fā)展人工智能的數(shù)理基礎,尋求在理論上對人工智能的模型和算法進行突破,夯實人工智能發(fā)展的基礎。為擴大學術交流,營造開放的學術氛圍,凝聚國內外優(yōu)秀學者,培養(yǎng)高層次創(chuàng)新人才,并建立更完整的數(shù)理基礎體系,進一步發(fā)揮人工智能的潛力,本重點實驗室設立開放基金。g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

1、申請要求與受理g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(1)申請資格:申請人不限國籍,所在單位限中國大陸,需具有博士學位或中級及以上技術職稱。每位申請人在同一時間內只能作為課題負責人(或參與人)申請(參與)一項開放基金課題,在研開放基金課題未結題者不得申請新的開放基金課題。g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(2)成果要求: 申請人可在申請時,以下述任一成果指標作為驗收要求。g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

成果指標一:以第一作者或通訊作者發(fā)表學術論文至少 4 篇,其中在人工智能、科學計算等領域國內外有影響力的期刊或會議上發(fā)表論文至少 2 篇。g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

成果指標二:以第一作者或通訊作者發(fā)表學術論文至少2 篇,其中在人工智能、科學計算等領域國內外有影響力的期刊或會議上發(fā)表論文至少 1 篇;申請并取得至少 1 個國內外發(fā)明專利授權。g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(3)年限與經費:研究期限一般為 2 年(2024.01-2025.12),經費支持額度為不超過 10萬元,預計資助 4-6個項目。經費分兩批支付,中期經費的撥付以已完成的成果指標情況為考核標準(通常需完成至少1/2的進展或體現(xiàn)出較大概率可以完成成果指標)。g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(4)申請方式:申請人需填報實驗室開放基金申請書,于2024年3月15日17:00前將申請書郵件發(fā)送至省重點實驗室辦公室電子信箱connieou@cuhk.edu.cn。郵件標題統(tǒng)一以“廣東省人工智能數(shù)理重點實驗室 – 開放基金申請(申請人)” 命名。g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(5)申請人與香港中文大學(深圳)教授有合作者優(yōu)先。g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

2、開放基金管理g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(1)在開放基金課題實施過程中,課題負責人需提交一次中期報告;開放課題研究期滿,須在 1 個月內提交結題報告,并附相關的研究成果證明和正式發(fā)表的論文。g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(2)經開放基金資助所產生的研究論?和其他成果,按實驗室規(guī)定標注廣東省人工智能數(shù)理基礎重點實驗室為科研資助單位。具體標注內容為“此項研究由廣東省人工智能數(shù)理基礎重點實驗室支持”或“This work is supported by the Guangdong Key Lab of Mathematical Foundations for Artificial Intelligence, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen”。如沒有標注則在考核中不計入結果。g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(3)開放課題的經費使用,按照?東省財政廳、審計廳的《關于省級財政科研項目資金的管理監(jiān)督辦法》,同時遵守依托單位的財務管理辦法,專款專用。g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

3、選題范圍g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

研究選題圍繞省重點實驗室聚焦的方向,研究內容包括但不限于以下內容。g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(1)機器學習的數(shù)理基礎g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(1.1)非結構數(shù)據(jù)的機器學習理論g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(a)神經網(wǎng)絡的表示能力分析g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(b)神經網(wǎng)絡的全局收斂分析g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(c)神經網(wǎng)絡的泛化能力分析g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(1.2)圖數(shù)據(jù)的機器學習理論g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(a)圖神經網(wǎng)絡的模型表示理論g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(b)圖神經網(wǎng)絡的模型訓練理論g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(c)圖神經網(wǎng)絡的模型泛化理論g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(1.3)機器學習模型的大規(guī)模訓練理論g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(a)低通信二階優(yōu)化算法設計g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(b)通用分布式優(yōu)化問題算法設計和理論分析g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(c)非凸模型的大規(guī)模矩陣和張量分解方法研究g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(2)強化學習的數(shù)理基礎g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(2.1)強化學習收斂性和魯棒性g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(a)強化學習的統(tǒng)計理論g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(b)強化學習的漸近分析理論g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(c)強化學習的魯棒性理論g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(2.2)強化學習的自學習方法和理論g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(a)強化學習自學習環(huán)境的數(shù)學建模與實現(xiàn)g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(b)強化學習的自學習算法設計g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(c)強化學習的自學習理論研究g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(2.3)多智能體強化學習技術與理論g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(a)去中心化的多智體強化學習算法設計g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(b)強化學習的動態(tài)策略學習g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(c)智體建模和動機預測分析g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(3)偏微分方程理論及在人工智能中的應用g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(3.1)蘊含偏微分約束優(yōu)化問題的建模與模擬g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(a)基于迭代閾值法的拓撲優(yōu)化的數(shù)學方法g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(b)機理與數(shù)據(jù)驅動的拓撲優(yōu)化方法g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(c)模型與算法的工業(yè)應用g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(3.2)計算數(shù)學與偏微分方程數(shù)值解g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(a)多頻和高頻亥姆霍茲方程的快速求解g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(b)含帶電離子非牛頓流體模型的模型、算法及其應用g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(3.3)偏微分方程定性分析g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(a)用實效邊條件替代薄層里的偏微分方程問題g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

(b)生物化學膜的相變以及極限模型g7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

附件:開放基金申請模板.docxg7V知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊

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