1月11日下午，beat365中国官方网站邀请伦斯勒理工学院计算机科学系高建喜教授做“Resilience and tipping points of complex networks(复杂网络的弹性和临界点)”为主题的报告。beat365中国官方网站系统科学学科创始人车宏安教授，beat365中国官方网站院长赵来军教授，系统科学学科带头人高岩教授，系统科学系系主任顾长贵教授，信息管理与信息系统系郭强教授和相关学科师生参与此次报告。
报告会现场
赵来军对高建喜的到来表示热烈欢迎，并简要介绍了高建喜的学术经历和主要研究领域。
赵来军致辞
高建喜在报告中介绍了一种新的方法，该方法能够识别多维复杂系统的自然控制和状态参数，有助于推导出有效的一维动态，从而精准预测系统的复原力。他深入探讨了临界点的预测和网络恢复，展示了新的降维方法的应用，并将复原力概念应用于政治两极化、人类流动性和医疗保健等多个系统，为我们呈现了广泛的应用场景。他分享了利用降维方法理解深度神经网络性能（人工智能的网络科学），并运用人工智能预测复杂系统临界点（人工智能的网络科学）的研究成果。
高建喜作报告
高建喜与师生进行了互动交流，分享了人工智能在复杂系统中的进一步应用前景的一些心得观点，探讨了网络科学和复杂系统领域关于网络复原力的降维方法等热点问题，并对师生提出的问题进行了详细解答。
相关介绍：高建喜是伦斯勒理工学院计算机科学系副教授，并曾在美国东北大学复杂网络研究中心担任研究助理教授一职。他于上海交通大学获得博士学位，博士期间赴美，赴以色列访问，做出来非常出色成果，他的研究领域主要涵盖利用网络理论、控制理论、统计物理学和运筹学等多学科知识，旨在深入理解、预测并最终掌控复杂系统中的弹性和网络中的级联故障。他于2021 年获得美国国家科学基金会 CAREER 奖，并在Nature、Nature Physics、Nature Ecology & Evolution、Nature Communications、Proceedings of the National Academy of Sciences、 Physical Review Letters等期刊和AAAI、KDD、IJCAI等会议上发表了100多篇论文，在谷歌学术上的引用次数超过7000次。此外，他还被选为Scientific Reports和Physica A的编委、《PNAS》的外聘编辑、EPL和Elsevier的杰出审稿人。
