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CAA會(huì)士面對(duì)面系列活動(dòng)是中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)為學(xué)會(huì)會(huì)士量身打造的高端學(xué)術(shù)交流平臺(tái)，每期活動(dòng)邀請(qǐng)1位或數(shù)位學(xué)會(huì)會(huì)士進(jìn)行專題報(bào)告，圍繞國(guó)際科技熱點(diǎn)，聚焦國(guó)家創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略需求，前瞻學(xué)科領(lǐng)域發(fā)展新方向，積極發(fā)揮學(xué)術(shù)引領(lǐng)和科技智庫(kù)作用，展現(xiàn)重大學(xué)術(shù)咨詢研究成果，引導(dǎo)社會(huì)尊崇科學(xué)思想和方法，促進(jìn)公眾提升科學(xué)意識(shí)和素養(yǎng)。

2024年第4期，總第二十六期“會(huì)士面對(duì)面”講座于6月24日成功召開，中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)會(huì)士、浙江大學(xué)/華東交通大學(xué)趙春暉教授作題為“混合異構(gòu)時(shí)序數(shù)據(jù)的信息不對(duì)稱問題與任務(wù)導(dǎo)向的通用模型研究——從因果分析說起”的報(bào)告。

  浙江大學(xué)/華東交通大學(xué)趙春暉教授作報(bào)告

工業(yè)界的測(cè)量數(shù)據(jù)大部分為時(shí)序數(shù)據(jù)。其中，混合時(shí)序數(shù)據(jù)（包含離散變量和連續(xù)變量的時(shí)間序列數(shù)據(jù)）的時(shí)序因果挖掘是新興且極具挑戰(zhàn)的任務(wù)。由于離散變量和連續(xù)變量信息粒度和分布類型的不一致，導(dǎo)致混合變量的因果關(guān)系挖掘存在信息不對(duì)稱問題，不可避免地阻礙了主流因果挖掘方法在混合時(shí)序數(shù)據(jù)中的適用性。針對(duì)典型混合變量場(chǎng)景下的時(shí)序因果關(guān)系挖掘任務(wù)及其關(guān)鍵的信息不對(duì)稱問題

趙老師在報(bào)告中首先揭示了離散觀測(cè)變量的隱連續(xù)性機(jī)制，離散變量背后的潛在連續(xù)變量包含更細(xì)粒度的信息，并與所觀測(cè)到的連續(xù)變量相互作用；通過利用這些相互作用關(guān)系建立起信息傳遞的監(jiān)督任務(wù)，可以恢復(fù)離散變量的潛在連續(xù)性。受此認(rèn)知啟發(fā)，趙老師介紹了在連續(xù)變量的監(jiān)督下，自適應(yīng)地恢復(fù)離散變量的潛在連續(xù)性，并在共同的連續(xù)值空間中挖掘顯著的因果關(guān)系；此外，結(jié)合稀疏輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度優(yōu)化技術(shù)，趙老師團(tuán)隊(duì)研究可以實(shí)現(xiàn)高維場(chǎng)景下的非線性時(shí)序因果關(guān)系挖掘。所提出方法在格蘭杰因果推斷領(lǐng)域的16個(gè)子數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了驗(yàn)證，精度達(dá)到SOTA。最后趙老師介紹了研究工作曾獲華為火花價(jià)值獎(jiǎng)。在該研究基礎(chǔ)上，團(tuán)隊(duì)的后續(xù)工作基于潛在連續(xù)性的認(rèn)知，提出了首個(gè)混合時(shí)間序列的通用模型，為時(shí)序分類，外生回歸、長(zhǎng)期預(yù)測(cè)、短期預(yù)測(cè)、缺失填補(bǔ)、異常檢測(cè)六大時(shí)序建模任務(wù)設(shè)計(jì)了針對(duì)性的下游網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和模型優(yōu)化方案，并使得下游任務(wù)的優(yōu)化與潛在連續(xù)性恢復(fù)相輔相成，實(shí)現(xiàn)了任務(wù)導(dǎo)向的隱連續(xù)性恢復(fù)。

清華大學(xué)助理研究員楊赟杰擔(dān)任主持人

本次活動(dòng)由清華大學(xué)助理研究員楊赟杰主持，通過騰訊會(huì)議、CAA會(huì)議小程序、CAA官方視頻號(hào)、學(xué)會(huì)微博官方賬號(hào)、B站、科界、蔻享、抖音等平臺(tái)全程直播，共計(jì)3萬余人次在線觀看直播。

來源：中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)