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连续信息势场梯度驱动停车导航
作者:    摄影:    发布时间:2019-09-24    阅读:

报告题目:连续信息势场梯度驱动停车导航

报告人: 魏嵬 IEEE高级会员

讲座日期:2019-09-24

讲座时间:16:30-18:30

报告地点:长安校区文津楼3524报告厅

讲座人简介:魏嵬,IEEE高级会员,CCF高级会员,2011年获得西安交通大学计算机软件与理论专业工学博士学位,2017年于美国德州大学达拉斯分校计算机系完成博士后研究工作。一直从事大数据相关方面研究工作,发表研究论文60余篇,其中第一作者发表SCI期刊收录的高水平论文13篇,包括ESI高被引和热点文章3(全球排名前0.1%),所发表文章单篇google最高引用134次、单篇SCI他引84次;累计google引用超过2201次,累计SCI他引超过300次。

作为IEEE高级会员担任多个高水平期刊的正式编委和审稿人,如:中科院2区顶级期刊Future generation computer system IEEE Access Adhoc-Sensor wireless networks, IEEE Transactions on Image Processing审稿人和多个国际会议TPC Member及共同主席,如:IEEE CCWMC2011 Co-ChairTPC of IEEE Globecom 2014-2019, IEEE ICC2012~2019, IEEE ICDCS 2019IEEEWCNC 2018等。

讲座简介:

讲座人提出了一种利用信息场导航的方法,该方法首次将信息扩散思想融入导航过程,利用了一种偏微分方程(Partial Differential Equation扩散方程,以全新的理念应用了物理学中的信息传播思想、电势场理论以及扩散方程的相关知识支持信息查询和导航系统,并使用变分模型构造平滑信息场,同时将梯度下降法融入其中来完成信息导航,大大降低了竞争冲突,克服了原有调和函数方法的强约束缺点,取得很好的降维效果。使得用户可以在高峰时间,更便捷有效地完成导航,到达空车位。

 


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