主题一：数智融合背景下概率偏好决策
徐泽水，四川大学讲席教授、欧洲科学院院士、欧洲科学与艺术院院士、欧洲自然科学院院士、国际系统与控制科学院院士，国际工程技术协会(IETI)杰出会士；国际电气与电子工程师协会(IEEE)、国际模糊系统协会(IFSA)、英国皇家艺术协会(RSA)等9个国际权威协会会士(Fellow)、全球高被引科学家、中国高被引学者(2014-2019蝉联计算机科学领域榜首)、国家高层次人才、享受国务院特殊津贴专家等。2019-2022年全球前2%顶尖科学家终身科学影响力榜单分别位居431、258、193和190位(2019年年度科学影响力排名世界第30位，中国学者中位居第一)；2023年在全球顶尖计算机科学家排名第40位(中国内地学者中位居第一)。长期从事智能决策、信息融合、模糊数学与优化算法等研究，系统地创建了复杂信息决策理论与方法体系。
曾获汤森路透中国引文桂冠奖、中国青年科技奖、教育部自然科学奖（一等奖2项、二等奖2项）、江苏省数学杰出成就奖等。担任《IEEE Transactions on Cybernetics》《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》《Information Sciences》《Information Fusion》《Artificial Intelligence Review》《Applied Soft Computing》《Cognitive Computation》等30余份SSCI/SCI期刊联合主编、副主编或编委。由Springer出版英文专著18部，发表SSCI/SCI论文800余篇，在Google Scholar中论著被引83000余次，H指数143。
报告摘要：
作为大数据价值重塑的引擎，数智融合不仅可以帮助企业挖掘数据的深层次价值，还可以实现数据的可视化和实时监测，从而提高生产效率、驱动现有决策优化。同时，数智融合的应用带来了更智能的自动化流程和更高效的资源配置，从而优化生产流程、实现业务快速增长。2023年2月27日，党中央、国务院印发了《数字中国建设整体布局规划》，《规划》指出，要持续推动数字技术和实体经济深度融合，在农业、工业、金融、教育、医疗、交通、能源等重点领域，加快数字技术和智能技术的创新应用。
数智融合背景下决策相关要素，如环境、问题、对象、方法和规模等都与信息密切相关，随着信息的模糊性和复杂性逐渐增加，决策的不确定性愈加明显。如何切实有效地刻画决策专家的有限理性，实现针对偏好信息的计算和建模，进而更加准确地描述不确定程度尤为重要。由此，该报告从数智融合背景、概率偏好理论的表征方法和关键技术、概率偏好决策方法和研究机遇与挑战等角度展开全面剖析。
主题二：二十大精神及科技创新驱动发展
主讲人：顾婧
讲座时间：2023年8月2日（周三）10:30-12:00
地点：综合楼644会议室
线上：腾讯会议：171-574-383
报告人简介：
顾婧，四川大学经济学院金融系教授、博士生导师；四川省高层次青年人才、四川天府青城计划—天府金融菁英、四川省学术技术带头人后备人选、四川大学“双百人才工程”培育人选、四川大学青年杰出人才、四川大学优秀个人等。主持国家自然科学基金、教育部人文社科项目等30余项，在国内外权威期刊发表40余篇。研究方向为供应链金融、企业家金融、行为金融等。
报告摘要：
习近平总书记在今年全国两会上强调，新征程上，必须全面贯彻落实党的二十大精神，牢牢把握创新驱动发展战略要求，努力担当奋发有为，为以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴作出积极贡献。在此背景下，首先对二十大报告中科技创新部署进行解读，其次从国内外形势分析中提出高质量发展路径，最后从企业特质（微观层面）、金融市场（中观层面）和国家政策（宏观层面）等进行科技创新驱动发展的探讨。
主题三：Information fusion in group decision making: An approach based on crowd wisdom
主讲人：王海
讲座时间：2023年8月2日（周三）14:00-15:30
地点：综合楼644会议室
线上：腾讯会议：171-574-383
报告人简介：
王海：南京审计大学副教授，硕士生导师，IEEE高级会员，斯坦福大学全球前2%科学家。长期致力于不确定信息融合、智能决策、智能审计等研究，创建了概率语言决策等研究方向，系统完善了词语计算若干模型的基础理论，在《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》、《Information Sciences》、《Information Fusion》、《运筹与管理》、《模糊系统与数学》等计算机科学、系统工程领域学术期刊上发表论文60余篇，H指数27，由Springer出版专著1部，授权发明专利4项，主持自科面上项目1项，江苏省社科项目1项，获得江苏省计算机学会科学技术奖一等奖1项。
报告摘要：
The wisdom of crowds (WOC) applies statistical aggregations to obtain group predictions, without necessitating a certain degree of group consensus. Current WOC techniques identify individual expertise levels based on real outcomes of events, or individuals’ meta-information, generally unavailable in GDM problems. We propose an approach for GDM problems with diverse evaluations provided by individuals with different expertise levels. It weighs individuals based on their contributions to the group, which is implemented by estimating the evaluated attributes’ real values, and updating individual weights within a time series. The approach is verified by real collected data and simulated data, and compared with several similar weighting methods and CRP techniques. The results demonstrate the approach’s good performance in large groups, with improved identification of expertise levels in diverse groups, without requiring a large number of time-series.
主题四：A regional coordinated allocation strategy of medical resources based on multi-dimensional uncertain information
主讲人：王新鑫
讲座时间：2023年8月2日（周三）15:30-17:00
地点：综合楼644会议室
线上：腾讯会议：171-574-383
报告人简介：
王新鑫，副研究员。四川大学管理学博士。主持国家自然科学青年基金项目、中国博士后科学基金面上项目、四川省社会科学重点研究基地——系统科学与企业发展研究中心重点项目以及四川大学中央高校科研启动基金项目等。主要研究领域为决策分析、数据挖掘和智能优化。在《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》、《Fuzzy Optimization and Decision Making》、《Information Sciences》、《Knowledge-Based Systems》、《Journal of Business Research》、《Technological Forecasting & Social Change》等国内外权威期刊发表学术论文50余篇。担任国际SCI期刊《Journal of Intelligent and Fuzzy Systems》副主编。
报告摘要：
In the face of an emergency, regional coordinated allocation has become an important prerequisite for maintaining normal production and living order in China. Considering the complexity and uncertainty of the emergency in a local area, the government prefers to establish a joint prevention and control mechanism to store and deploy various emergency medical resources at the lowest cost. This paper establishes a decision model to derive the optimal decision with the incomplete weight based on multidimensional uncertain information, and provide the optimal decision for various types of emergency medical resources demanded by local governments. Through numerical simulation and sensitivity analysis, the effects of attribute weights, resource reserve capacity, unit costs, and the number of joint prevention and control regions on the demand for kinds of medical resources and the total costs of local governments were explored. This work shows that the joint prevention and control mechanism effectively reduce the total cost of storing and allocating emergency medical resources for local governments, while attention could be paid to key factors such as the storage capacity of local governments, the unit cost of resources, and the number of joint prevention and control regions. The results provide decision support to government departments in responding to the emergency.
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