2019复杂系统夏令营

北京师范大学系统科学学院拥有目前全国唯一的系统理论重点学科，在国内系统科学学科建设中一直名列前茅。学院主要研究领域包括复杂系统基本理论、社会经济系统分析、生命与生态复杂系统、多主体系统与演化算法等。

始于2010年，北京师范大学系统科学学院已经成功地举办了9届夏令营，面向来自全国各高校的高年级的优秀本科生，和部分研究生以及年轻教师、科研人员，介绍复杂系统的研究思想方法和相关国际研究前沿。夏令营的举办受到了全国各地学员的积极响应和认可。

今年，北京师范大学举办复杂性研究夏令营将再次举办，除介绍复杂性科学知识外，也通过这次机会选拔有志于从事复杂性研究的本科生，进一步攻读系统理论、系统分析与集成、复杂系统建模与调控等专业方向的硕士研究生和直博生。

为了满足更多同学对复杂性科学的好奇心，集智将对2019届北师大复杂系统夏令营持续2天的20场专题讲座，为大家做现场直播！每场讲座都以不同的主题，为你展现复杂系统科学在各个方面最尖端前沿的研究。

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直播时间表

20场名师讲座简介

7月12日

01 狄增如：探索复杂性

狄增如，北京师范大学系统科学学院教授。兼任：国务院学位委员会系统科学学科评议组召集人；教育部高等学校教学指导委员会管理科学与工程类专业委员会委员；国际系统与控制科学院院士，中国系统工程学会副理事长；中国指挥与控制学会复杂网络专业委员会副主任等。《系统工程理论与实践》、《系统与控制纵横》杂志副主编, 中国大百科全书第三版《系统科学卷》副主编。

报告简介：在20世纪科学发展的基础上，对复杂系统涌现性的研究已成为21世纪科学探索的重要领域。在这一方向上的科学发展表明，纷繁多样的复杂现象背后，可能存在着简单的、普适的规律。探索各类系统的结构、环境与功能的普适关系以及演化与调控的一般规律，并在系统范式的基础上形成科学认识，是系统科学研究的重要任务。部分关于生态系统、人群移动、城市演化等领域的最新研究成果，揭示了各领域复杂现象背后的普适性规律。

直播时间：7月12日 09:00-09:30

02 韩战钢：集群智能与集群机器人

韩战钢，北京师范大学系统科学学院教授，副院长，校系统分析与集成实验室主任，联合国教科文组织复杂系统数字校园（UNESCO-UniTween-CS-DC）副主席、亚洲区主席。1997年获中国科学院数学研究所计算机软件专业人工智能方向博士学位。曾分别在比利时布鲁塞尔自由大学(ULB)Solvay研究所和美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)进行访问研究。当前的科学研究集中于通过实验和模型方法研究蚁群、鱼群和机器人群体的集群行为（collective behavior）。以蚁群和鱼群为科学观测对象，通过机器人群体实现仿生控制。研究包括几类群体的集群行为中信息获取、传播和对集群行为的影响，对称破缺（symmetry breaking）的出现与机制分析，系统处于临界态的实验设计、观测与机制分析，系统追逃行为研究，机器人系统自组织行为实现，机器人系统处于临界态的工程实现。此方面研究有很广泛的应用前景。

报告简介：本讲座将讲解多主体建模和演化算法这种自底向上的建模方法。这是建立微观机制与宏观现象间对应的重要方法，是集群智能研究的有力工具。讲座将举例展示此方法在经济、管理、集群行为、集群机器人等众多领域的应用。

直播时间：7月12日09:30-10:00

03 樊瑛：复杂网络分析

樊瑛，北京师范大学系统科学学院教授。中国系统工程学会副秘书长、常务理事。研究方向为复杂性理论及其在各领域中的应用，目前主要关注复杂网络相关研究，并取得了一系列科研成果。曾获得2009年度教育部新世纪人才、2010年度北京市科学技术奖（三等）以及学校第11届励耘优秀青年教师奖（二等）和通鼎奖（研究生教学）。

报告简介：将会结合实例简要介绍复杂性研究领域中如何进行复杂网络分析。

直播时间：7月12日 10:20-10:50

04 王文旭：

行为、脑、基因和人工智能

王文旭，系统科学学院教授，青年千人计划，复杂性研究中心主任，北师大认知神经科学与学习国家重点实验室兼职教授，军委科技委专家，中国高被引科学家。主要从事行为、认知神经科学、基因和人工智能算法的交叉研究。

报告简介：报告内容包括从行为的神经基础到群体人工智能。涉及行为和认知神经科学实验与建模，演化博弈理论、非线性动力学、复杂自适应系统、行为经济学和社会学等学科。

直播时间：7月12日 10:50-11:20

05 吴金闪：应用于多学科的

广义投入产出分析和“系联”

吴金闪，毕业于The University of BritishColumbia‎和北京师范大学，任职于北京师范大学系统科学学院。研究工作涉及量子输运（非平衡统计）、量子力学基本问题、量子博弈、博弈论、投入产出分析、科学学、理解型学习、系统科学。一直在实践融合学科边界的研究和教学。分享座右铭：“Live to make adifference”，“See through connections”。

报告简介：将介绍“系联”的思想和分析方法，然后用来自于多个不同学科的例子——汉字学习、学科概念和科学学、学科领域之间的支撑关系、经济产业部门等——来展示这个思维方式和分析方法。推荐有心的学生来听这个报告之前看一下“系统科学导引”书或者视频课程。更多介绍可以访问“http://shorturl.at/bpzVX”或者搜索“吴金闪”。

直播时间：7月12日 13:30-14:00

06 陈晓松：统计物理与地球系统

陈晓松，北京师范大学系统科学学院教授。从事统计物理与复杂系统研究，尤其关注复杂系统的相变与临界现象。研究方向包括复杂系统的统计物理、相变与临界现象、气候系统的统计物理等。

报告简介：报告将简单介绍统计物理的基本思想和方法，以及各类复杂系统研究对统计物理学发展提出的新挑战。通过几个具体的例子，展示这方面研究的最新进展。

直播时间：7月12日 14:00-14:30

07崔雪锋：全球变化系统研究

崔雪锋，北京师范大学系统科学学院教授，北京师范大学地表与资源生态国家重点实验室成员。气候变化背景出身，致力于研究全球变化系统分析与集成，曾先后担任政府间应对气候变化委员会第五次（IPCC AR5）和第六次评审报告(IPCC AR6)主要作者。目前主要关注气候变化影响与评估，土地利用与粮食安全，地球工程等方面研究。

报告简介：主要介绍目前开展的科研工作和对研究生的期待。自评幽默风趣，是学生的良师益友。

直播时间：7月12日 14:30-15:00

08 武振伟：

非晶态物质中的拓扑序与动力学

武振伟，北京师范大学系统科学学院讲师。2015年于北京大学力学与工程科学系获得理学博士学位，毕业论文获评北京大学优秀博士学位论文。在Nature Communications、PhysicalReview B等杂志发表SCI学术论文13篇，主持国家自然科学基金青年基金一项。主要研究兴趣为基于计算机模拟和一般统计力学方法，研究诸如过冷液体、结构玻璃、凝胶等典型无序系统的静态结构及动力学行为，目前尤其对无序系统中的拓扑序和非局域序参量感兴趣。

报告简介：主要总结介绍我们在液体及玻璃态物质中的拓扑序的研究主要进展。

直播时间：7月12日 15:20-15:50

09 李辉：生命系统的复杂动力学

李辉，北京师范大学系统科学学院教授，中国科学院青年创新促进会成员。主要从事分子、细胞、组织等多层次生命系统的生物物理实验研究，重点关注复杂动力学过程及相关统计物理问题。

报告简介：通过研究发掘复杂动力学与生物功能、物理特征以及环境因素等方面的关联，从物理角度理解真实生命过程，探索肿瘤等疾病的成因和对策。

直播时间：7月12日 15:50-16:20

10 崔晓华：

从动力学角度探索数据复杂性

崔晓华，北京师范大学系统科学学院副教授。研究兴趣主要是非线性动力学在生物，金融，化学等不同领域的应用。目前主持自然基金面上项目一项，参与多项。

报告简介：讲述下我们在研究系统的内部动力学方面的一些工作。

直播时间：7月12日 16:20-16:50

7月13日

11 李红刚：经济金融系统复杂性

李红刚，北京师范大学系统科学学院教授，金融工程研究中心主任。中国系统工程学会金融系统工程专业委员会委员，中国金融工程学年会理事。研究方向包括复杂系统理论、经济金融系统复杂性、基于多主体的计算金融与经济、金融工程（风险管理）、公共管理与社会治理等。

报告简介：主要介绍经济金融系统复杂性的独特表现以及经济金融系统复杂性研究的基本思想和主要方法，并简要介绍本科研小组在金融市场演化行为以及金融机构系统性风险研究方面的典型工作。

直播时间：7月13日 8:30-9:00

12 李汉东：金融系统中的

价格跳跃过程与风险

李汉东，北京师范大学系统科学学院教授，系统科学学院中国老龄化社会发展研究中心主任，中国运筹学会随机服务与运作管理分会常务理事。研究方向包括金融系统风险管理、金融量化交易执行策略以及人口系统工程等。

报告简介：主要介绍金融资产价格跳跃现象对金融系统风险的影响，通过实证检验格跳跃现象，分析价格跳跃存在的自我激励性和共同激励性，在此基础上分析金融系统风险以及变化趋势，为改进金融系统风险管理提供方法和手段。

直播时间：7月13日 9:00-9:30

13 王有贵：系统观和因果倒置

——宏观经济学重构的逻辑次序

王有贵，北京师范大学系统科学学院教授，世界经济学会（WEA）发起会员，中美交流富布莱特项目经济学访问学者，亚太经济物理学年会董事会成员，全国经济复杂性跨学科研究会副理事长。研究兴趣集中在宏观经济学和货币银行学的理论重构方面，试图从信贷系统动力学的视角理解宏观经济和金融体系的运行。

报告简介：基于系统观、信贷观和演化观对于一些基础性经济学问题给出了颠覆传统的认知，主张经济学重构需要按照正确的逻辑次序和框架展开。

直播时间：7月13日 9:30-10:00

14 陈清华：基于要素流动的

实体关系分析：从大学排名到贸易战

陈清华，北京师范大学系统科学学院副教授。研究方向为社会经济系统复杂性，关注人类群体行为的统计规律及其机制。近期的一个研究内容是与李小萌博士一起致力于国际贸易和国际移民的定量分析。

报告简介：复杂社会经济系统中存在诸多要素流动，这些要素流动具有双向、多边等复杂特性，其本质反映了各个经济实体的关系和作用。如何通过这些复杂的要素流动探索各个实体之间隐藏的联系是有意义和价值的。我们将介绍一些具体的案例，包括劳动力流动所反映的国家关系，人才流动所反映的大学排序，产品流动所体现的贸易地位等。

直播时间：7月13日 10:20-10:50

15 周亚：演化博弈与机制设计

周亚，北京师范大学系统科学博士，副教授。专注于纳税遵从行为、群体协调行为、亲社会行为、教育规划等问题上开展研究。研究方向包括行为分析与机制设计，博弈与行为博弈，教育经济与管理等。

报告简介：讲座将结合自己的研究工作介绍应用博弈相关方法解释合作行为及相应的机制设计。

直播时间：7月13日 10:50-11:20

16 斯白露：神经信号分析

斯白露，北京师范大学系统科学学院教授，任中国神经科学学会计算神经科学和神经⼯程分会委员等职。研究方向为神经信号处理、计算神经科学、神经机器人，在记忆神经环路的计算机制、感知记忆神经计算理论等方面取得了创新成果。

报告简介：介绍脑的信息处理方式和编码方式，脑的观测方式和解码神经信号的挑战，以及神经编码对人工智能的启示。

直播时间：7月13日 13:30-14:00

17 李印赟：神经突触

可塑性微观机制及神经环路研究

李印贇，美国俄亥俄大学物理与天文系博士，德国哥廷根大学生物物理所博后，伯恩斯坦计算神经中心（BCCN）会员，美国神经科学协会（SfN)会员。研究工作多篇发表在国际著名期刊 Journal ofNeuroscience, Physical Biology等。主要研究生物物理过程的微观输运机制，学习记忆的生理基础-突触可塑性的微观介观基础及其在大脑认知的神经微环路中的影响。

报告简介：第一部分为神经元的轴突输运特征及其与神经形态之间的关系，第二部分为神经突触可塑性中涉及的囊泡输运和释放，短时突触可塑性的神经细胞差异性及其在神经元微环路中细胞发放特征的作用。

直播时间：7月13日 14:00-14:30

18 廖旭红：认知神经科学与脑网络

廖旭红，北京师范大学物理学博士，副教授。主要从事神经影像人脑连接组学以及脑网络理论建模研究，研究方向包括基于神经影像和复杂网络理论的人脑网络计算方法学研究；复杂脑网络动力学建模研究，关注脑结构-功能关联等。研究工作多篇发表在NeuroImage,Neuroscience & Biobehavioral Reviews, Human Brain Mapping, Physical ReviewE等国际主流学术期刊。

报告简介：脑是自然界最为复杂的系统之一。近年来，研究者逐渐意识到脑网络是人脑进行高效信息传输、实现各种认知功能的基础，开始全面而细致刻画人脑结构和功能连接模式。本报告将从基于磁共振成像技术和复杂网络理论的脑网络研究框架出发，探讨人脑结构和功能的组织原则以及认知行为的脑机制。

直播时间：7月13日 14:30-15:00

19 郭平：大数据与计算智能

郭平, 教授、IEEE 高级会员、CCF高级会员， IEEE CIS Beijing Chapter 主席（2015-2016）, 北京师范大学图形图像与模式识别校级实验室主任。曾经在北京师范大学物理学、北京师范大学和北京理工大学计算机科学与技术、北京师范大学系统科学等三个一级学科指导博士生。目前在北京师范大学系统分析与集成学科招收博士生和博士后。他的研究兴趣包括计算智能理论及其在模式识别、图像处理、软件可靠性工程、天文大数据处理等方面的应用。到目前为止包括在IEEE TNN，MNRAS等期刊和IJCAI、AAAI、WCCI等国内外学术会议上发表论文360余篇，获得发明专利6项，出版《软件可靠性工程中的计算智能方法》和《图像语义分析》专著两部，作为第一完成人其研究成果“正则化方法及其应用”获得2012年北京市科学技术三等奖。

报告简介：在2017年7月国务院发布的《新一代人工智能发展规划》中的重点任务之一是建立新一代人工智能基础理论体系，而大数据智能理论则是重点布局前沿基础理论研究对象。在本次讲座中，介绍了大数据的定义，大数据的特征，大数据的应用领域；简要给出了人工智能研究概况；介绍了计算智能（CI）所包括的三大主要分支，阐明了CI是人工智能发展的新阶段；给出了大数据带来的挑战及CI应对策略；最后以天文大数据为例，分析了大数据智能理论发展趋势，给出了我们目前重点研究内容及进展。

直播时间：7月13日 15:20-15:50

20 张江：

图网络——深度学习新架构

张江，北京师范大学系统科学学院教授，集智俱乐部、集智学园创始人；腾讯研究院特聘顾问；华为战略部顾问。主要研究兴趣包括：图网络、图上的机器学习、城市与企业的规模法则（Scaling law）、流网络等。

报告简介：现实世界中的大量问题都可以抽象成图（Graph）或网络（Network），也就是节点和连边的集合。然而传统的机器学习方法，例如前馈神经网络或决策树很难处理图结构数据，这种缺陷大大限制了机器学习的应用领域。于是人们提出了图网络（Graph Network），一种基于图结构的广义人工神经网络，它可以直接对真实图上的相关问题进行建模，又可以利用自动微分技术进行学习，甚至有望将多个传统人工智能领域进行融合。本讲座将介绍什么是图网络、图卷积网络、图注意力模型，这些模型的优势和应用场景是什么。其次，我们将着重介绍本组利用图网络技术在网络和动力学重构、图上的组合优化问题求解、传统复杂网络上的任务，如连边预测、节点中心性等问题上的研究成果。

直播时间：7月13日 15:50-16:20

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