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    2017 5th ITCDM

    2017/07/18~2017/07/21 5th ITCDM

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    讓我們一起展翅飛翔

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本系於2017/07/18(二)~07/21(四)舉辦台印離散數學研討會,歡迎參加!
詳情請參閱http://mail.tku.edu.tw/zhishi/itcdm2017/index.htm

主講人:胡賦強教授

(國際哈佛[統計]科技顧問有限公司負責人)

(台大醫學院臨床醫學研究所與護理學研究所兼任生物統計副教授)


講  題:學統計有什麼用呢?

日  期:106年6月6日(星期二)

時  間:下午13:20起

地  點:科學館S433室

演講摘要請點附加檔詳閱


歡迎參加        

Attachments:
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主 講 人:張飛黃教授Fei-Huang Chang(台灣師範大學)
講    題:Distance two labelings on graphs
日    期:106年4月25日(週二)
時    間:14:10開始 
地    點:S433室
 
摘要Abstract
In the channel assignment problem, we need to assign frequency bands to trans-mitters. If two transmitters are too close, interference will occur if they attempt to transmit on close frequencies. In order to avoid this situation, the separation of the channels assigned to them must be sufficient. Moreover, if two transmitters are close but not too close, the channels assigned must be different. In this talk, I will introduce about the distance two labelings on some graphs and report our recent results on this topic.
 
歡 迎 參 加         

 演講時間:106/4/25,下午3點30開始

演講地點:科學館S433室

 

講題:我的資料科學家之路

黃詠詳博士
(Sean Huang)

Data Scientist, NEUTEC
美國哈佛商學院的指標性刊物:哈佛商業評論 (Harvard Business Review) 在2012年指出,資料科學家 (data scientist) 可以說是21世紀最性感的職業。文中描述了資料科學家這個新興職業在巨量資料 (Big data) 分析中的價值與定位。但是「資料分析」這個學科並不是現在才開始,資料科學家其實早就已經存在在各個領域之中,不同的地方只是在於是否可以用「創新」與「有效率」的做法來利用與分析資料而已。
所謂的巨量資料有三大特性:TB/PB等級的巨大資料量 (Volumn);資料存取時的時效性 (Velocity);資料類別的多樣性 (Variety)。相較於傳統的資料分析師,資料科學家結合了統計分析、電腦科學、資料視覺化、資料探勘等各領域的專業知識。而今天我要與大家分享的是,一個從數學系統計所畢業的學生,如何一路地從影像處理、生物統計與生物資訊、流行病學、生態格網、影像串流,到現在成為一個資料科學家的經歷過程,以及一些我在求職上的經驗分享。
歡迎參加
 



主講人:Professor N. Balakrishnan

            Distinguished University Professor

            McMaster University

            Hamilton, Ontario, Canada

         Flexible Cure Rate Modeling and Associated Inference

  期:10638日(星期三)

 間:下午14:10

   地  點:科學館S433

 要:

Abstract: 

In this talk, after giving a brief introduction to classical cure rate models, I will introduce some flexible cure rate models and then describe likelihood inferential methods for these models.  I will then present some simulational results to demonstrate the performance of the proposed inferential methods and use a cutaneous melanoma data for illustrative purpose.  Next, I will describe the EM-approach for the likelihood estimation of model parameters and then use it for model discrimination purposes and give the corresponding results.  The cutaneous melanoma data will be revisited for illustrating the model discrimination issue.  Finally, I will make some concluding remarks and point out some future directions of research.

 

 

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106/6/6 胡賦強教授(國際哈佛[統計]科技顧問有限公司負責人)_學統計有什麼用呢? 發佈時間: 2017-05-22, 週一
主講人:胡賦強教授 (國際哈佛[統計]科技顧問有限公司負責人)...
106/4/25 黃詠詳博士(日新軟體資料科學家)_我的資料科學家之路 發佈時間: 2017-04-17, 週一
 演講時間:106/4/25,下午3點30開始 演講地點:科學館S433室   講題:我的資料科學家之路 黃詠詳博士...
106/4/25 張飛黃教授(台灣師範大學)_Distance two labelings on graphs 發佈時間: 2017-04-13, 週四
主 講 人:張飛黃教授Fei-Huang Chang(台灣師範大學) 講    題:Distance two labelings on graphs 日  ...
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活動花絮

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數學是科學的大門和鑰匙。—— Roger Bacon