地点: 杏运官网娱乐第二会议室
时间: 5月13日早上9点-11点30分
报告1：
报告题目：利用简单模体结构实现信号放大
报告人简介🫂：梁晓明，江苏师范大学物理与电子工程杏运副教授，2010年于华东师范大学获博士学位🖖，2010-2012年在巴西圣保罗大学数学与计算机杏运从事博士后研究。主要研究方向为：非线性动力学与复杂系统。在IEEE Transactions on Neural Networks、Physical Review E等杂志发表SCI论文20余篇。
报告摘要👳🏽：信号放大是生物体的一项重要功能🦫👩👦，但是何种结构支持这种功能尚未清楚🧓🏿。随机共振是较早提出的一个重要的信号放大机制🪴，其特征为适当强度的外部噪声可增大非线性系统对输入信号的响应。受环境等因素影响🟥，噪声强度存在较大的不确定性🥬，从而影响了随机共振放大信号的稳定性🤚🏿。这种不稳定性给理解复杂环境下生物稳定的信号处理能力带来了困难🧑🏻🚀。除此之外，制造简单🧛♂️、稳定、高效的信号器一直是工程中的重大挑战💯，噪声强度的不易控制性大大降低了随机共振机制的应用性⤵️。所以🙋🏻，找到一种不依赖于随机共振的信号放大机制，对理解生物的信号探测行为和设计仿生装置就显得极其重要⏬。鉴于此，我们找到了一种简单的模体结构🗃，借助该结构可实现微弱信号的放大，且对噪声具有较高的鲁棒性🧏🏼♀️。
报告2：
报告题目：复杂网络上的爆炸式同步
报告人简介🦹♂️💆🏽：张希昀🚦，美国波士顿大学物理系博士后，2016年于华东师范大学物理系获得博士学位⛸🚆。张希昀长期从事复杂网络上的同步化研究并在Phy. Rew. Lett.（影响因子8）, Sci. Rep.👨🌾，PRE，Chaos，EPL等国际一流和主流期刊上发表多篇论文🙂↕️😾。其中，论文《Explosive synchronization in adaptive and multilayer networks 》以编辑推荐的形式发表在PRL上。
报告摘要：爆炸式同步(explosive synchronization)现象指的是复杂网络从混乱状态变化到同步状态的过程是一个不连续的、伴随着磁滞现象的一级相变过程，这与人们所熟知的同步相变多为连续的、无磁滞的二级相变的结论截然不同。在爆炸式同步现象中，系统具有两个稳态并且在两个稳态间的切换是快速，不连续
的🤛🏼，这与现实中的很多突发性现象如大脑中的癫痫病爆发以及电网中的级联失
效等有高度相似性。因此，复杂网络上的爆炸式同步现象自2011年被发现以来立刻成为了一个新的热点问题🧒🏻，作为复杂网络上动力学临界现象的代表而受到了极大关注👨🔬。本报告以探寻爆炸式同步现象产生机制为出发点🧛🏼✋🏻，介绍最近几年间在对复杂网络上的爆炸式同步现象的研究中取得的一系列成果。
报告3：
报告题目🏓：大脑神经元网络的因果关系重建
报告人简介：程宏，上海金融杏运统计与数学杏运师资研究员，2015年毕业于上海交通大学数学与科学杏运和自然科学研究院🔃，获理学博士学位，2015-至今在上海金融杏运统计与数学杏运统计系从事教学科研工作✋🏼。主要研究方向为🔯：计算神经科学及脑医学图像处理🫱🏽。在Journal of computer science and technology、Italian Journal of pure and applied mathematics🎅😶、Physical Review E等杂志发表论文多篇🚴🏿♂️🧍🏻♂️。现主持上海市科委“杨帆计划”课题一项。
报告摘要：大脑神经元在不同动力学行为条件下的因果连接结构是研究大脑功能的重要基础之一☕️，是大脑疾病预防🙎🏿、诊断和治疗的手段之一。针对这一问题🏊🏼，我们将通过非线性动力学🙆🏽♀️、格兰杰因果分析等方法对经典的Hodgkin-Huxley神经元模型及其耦合系统进行研究，结合具有实际意义的扩展型格兰杰因果关系算法研究极其复杂的Hodgkin-Huxley神经网络的统计因果连接结构🧑🧑🧒。并在此基础上，研究分析统计上的因果关系与实际解剖上的拓扑连接结构之间的联系，探讨神经元突触连接强度、因果关系值🧚🏻♂️、不同动力学特性三者之间所存在的关联。本课题的研究成果为进一步研究脑科学，尤其是脑健康方面具有重要的理论与指导意义👰🏽。
