数学+计算机科学研讨会是一个两周一次的研讨会，重点介绍利记sbo MCS部门的研究活动.
研讨会将以混合方式在S321和虚拟通过 变焦会议.
ID: 988 0730 0288
密码:557482
Attendance is a requirement of "MCS 2111: MCS Seminar"
有关2024年研讨会的更多信息，请联系马修·约翰斯顿(mjohnsto1@ltu).edu).
The schedule for the MCS Seminar is as follows.
4月23日上午11点.m. - 12:00 p.m.
发言人: Yelena Vaynberg
摘要:3D打印技术改变了制造业的格局, 这使得创造复杂的形状成为可能，这些形状曾经是具有挑战性的，或者用传统方法无法实现的. 在这个演讲中, 我们将探索的数学基础是基本的3D打印技术, 特别强调将数字模型转换为可执行印刷指令的算法. 我们将研究数学在切片过程中的作用, 拓扑学对提高结构完整性的意义, 并讨论如何利用数学优化来最大限度地减少材料使用和缩短打印时间. 此外, 本演讲将通过生成复杂的数学图形来展示这些原理在实践中的应用, including fractals and geometric sculptures.
4月9日上午11点.m. - 12:00 p.m. (放大)
发言人: Eric Martinson
文摘: Repeated visual observations of an environment are common in big data: people capturing temporally separate video streams with phones; facility security combining fixed cameras with human patrols; robots cleaning or monitoring a 首页. 所面临的挑战, 然而, 是否有效地处理这些大量高度重复的数据以提取有用的结果. 像对象检测这样的基于事件的方法缺乏特定于应用程序的训练数据, 而基于异常的方法有很高的假阳性率，需要大量的人工审查. 室内空间使问题更加复杂，因为它们经常被人共同占用, 不断变化, and have highly individual detection requirements. 我们需要的是将上下文整合到搜索中的新方法, 抛弃人类观察者会忽略的东西. To address this challenge, 我们开发了一种新的有意义变化检测系统, 整合机器学习的两个最新进展:神经辐射场(NeRF’s)和对比语言图像预训练(CLIP). 结合这些方法，我们可以使用NeRF模型从相同的视点生成前后图像, 然后应用语义上有意义的查询来搜索对应用程序有用的更改. 本讲座将介绍第一个原型系统的早期结果，并讨论未来的研究方向.
3月26日上午11点.m. - 12:00 p.m. (S214 - note special room!)
发言人: Bashkim Zendeli
文摘: 在这个演讲中, I will discuss trivial, 然而在基本代数和微积分中遇到的关键障碍, which frequently lead to contradictions. 此外，我将介绍我解决一个应用物理问题的方法. 我将介绍在微积分课上不常用的FM技术来计算非初等积分. 我将从数论中提供一个说明性的例子，并检查复杂变量函数的积分, 强调它们与ζ函数的联系和重要性，以及它们对黎曼假设的影响.
3月12日上午11点.m. - 12:00 p.m. (在线)
发言人: Wisam Bukaita
摘要:数据科学与研究之间的基本联系是显而易见的，数据与研究过程有关. As researchers and students, 我们进行有影响力的研究的第一步是获取和利用数据来支持我们的假设. 没有数据，研究仅仅是基于想法和想法，缺乏现实世界的洞察力. 从这个意义上说，数据构成了任何有意义的研究的基础. 然而, simply having data is not enough; it needs to be managed, 有组织的, and analyzed to derive meaningful conclusions. This is where the toolbox of data science comes into play. 这些强大的工具和技术使我们能够有效地管理和操作数据, 使我们能够得出相关的见解和强有力的结论. 数据科学工具箱包含一系列基本组件, 从数据提取和组织到预测建模和可视化, all of which are vital for successful research. Whether conducting a literature review, 假设检验, or building predictive models, 数据科学工具箱对于研究人员和学生来说都是一个有价值的资源.
2月27日
发言人: Haissam Badih
摘要:最近恶意软件的发展需要一个强大的安全解决方案, 由于传统和混合恶意软件检测方法无法满足现代网络攻击策略的要求. 本文介绍了一种新的方法来检测针对网络摄像头协议的恶意软件，并解决了区块链技术中的加密劫持威胁. 我们的方法通过向每个节点注入专门的应用程序来增强区块链的安全性, 能够识别和保护矿工和节点免受加密劫持. 应用程序监视CPU使用情况以检测异常进程, 利用布谷鸟过程进行进一步分析而不惊动攻击者, 从而防止受损矿工进行交易. 这种创新方法不仅可以保护节点，还有助于创建受感染的互联网协议和区块链地址的否认列表, enhancing overall network safety. Tested against threat actors and regular users, 我们的方法是针对恶意软件的有效防御机制, particularly crypto-jacking.
2月20日
发言人: Christopher Cartwright
摘要:数学、物理和音乐的相互交织有着漫长而曲折的历史. 我们将追溯音乐的一些重要发展与输入从数学和物理相关的音阶和调性, string theory ancient and modern, overtones and frequencies. 这段旅程将看到毕达哥拉斯通过欧拉对傅里叶的贡献, Galileo to Einstein via Helmholtz, and Bach to Stravinsky via Beethoven.
2月6日
1 - 2 p.m. 在S321
演讲者:布鲁斯·佩尔
摘要:在本次演讲中, I’ll present an overview of my past, 当前和未来的研究项目与传染病传播的建模有关. 一路走来, 我们将讨论为什么这样的任务是必要的，以及什么类型的数学工具可以用来理解疾病的动态传播. 将介绍以往研究项目的具体案例研究(埃博拉, 寨卡病毒和鼠疫)以及当前和未来的项目(COVID-19, wastewater-based epidemiological surveillance, 病原体健身, and thermal mismatch curves).
1月16日
主讲人:马修·D. 约翰斯顿 (Associate Professor, MCS)
摘要:研究人群的自然免疫和疫苗免疫如何影响具有不同流行病学特征的两株传染病之间的竞争平衡. 具体地说, 我们考虑的情况是，一种菌株更具传染性，而另一种菌株更具免疫抗性. 我们的分析表明，接种疫苗对两个菌株之间的竞争平衡有显著影响, 可能导致种群中占主导地位的一种毒株向另一种毒株的戏剧性转变. 它还表明，随着人群免疫水平的提高，哪种菌株获得优势取决于自然免疫和疫苗免疫机制之间的整合.
4月11日上午11点.m. - 12:00 p.m.
发言人: Destiny Anyaiwe
摘要:智谋和明智的决策在很大程度上依赖于数据的可用性和有效利用. 随着计算机在人类活动的各个方面的出现和大量使用, 数据生成, 它的速度, and influx have been re-engineered. 因此，在以数据为中心的世界中，充分培养学生的研究能力至关重要. This is the focus of my talk, 它将涵盖诸如数据科学数据来源之类的主题, the reasons for collecting data, 如何收集数据, 如何分析数据, and how to use analysis results.
3月28日
发言人: 马修·D. 约翰斯顿
文摘: 在这次演讲中，我将介绍一些最近与dr. Pell and Nelson on the mathematics of COVID-19 spread. 我们引入了一个n阶段疫苗接种模型和相应的微分方程组，该模型可以通过将人群按接种状态分解来模拟疾病暴发. 这使得疫苗接种的缓解作用和delta等变异的加速作用能够相互分离, 并为COVID-19大流行的未来进程提供了宝贵的见解. 我们将模型拟合到弗吉尼亚州卫生部2021年的数据中.
3月14日
发言人: Wisam Bukaita
摘要:每天都有许多现实世界的事件和事件发生, and explaining these events is the scientist's desire. 事件产生数据，数据说明事件的趋势和模式. 通过研究工作，数据可以说话和叙述事件的故事. 然而, without data, science is voiceless. 科学家们通过问“为什么”这个简单而有指导意义的步骤来描绘事件的故事. 我的学术研究之旅侧重于阐明基于数据和科学的结论. 我的演示将集中在两个角度:第一个角度是我目前的研究, 第二个角度是如何准备和帮助学生在研究道路上迈出第一步.
2月28日
主讲人:Paula Lauren
摘要:在这次演讲中，我将提供生成A的概述.I. 几个月前轰动全球的那件事是我的助手. It’s a computer program that goes by the name of ChatGPT. 这次演讲将围绕上个月在劳伦斯科技公司(Lawrence Tech)进行的一次媒体采访展开，该采访深入探讨了关键的自然语言处理(NLP)任务, but did not air due to time constraints. 训练系统的几个不同的NLP任务将通过与ChatGPT在一个新的蛋糕食谱的背景下的对话来传达. 我还将谈到劳伦斯理工学院的一门专题课程, 为有兴趣了解更多的学生深入研究这些关键NLP任务的程序和数学方面.
2月14日
演讲者:布鲁斯·佩尔
文摘: 在这次演讲中, I’ll present an overview of my past, 当前和未来的研究项目与传染病传播的建模有关. 一路走来, 我们将讨论为什么这样的任务是必要的，以及什么类型的数学工具可以用来理解疾病的动态传播. 将介绍以往研究项目的具体案例研究(埃博拉, 寨卡病毒和鼠疫)以及当前和未来的项目(COVID-19, wastewater-based epidemiological surveillance, 病原体健身, and thermal mismatch curves).
1月31日
发言人: Yelena Vaynberg
摘要:在这次演讲中，我将向学生们介绍精算数学. 我将解释什么是精算学，并展示所涉及的不同数学计算. 我也将谈论我的几何在美术课和一个有趣的应用. 我们将了解在这一领域所做的研究，以及如何利用这些研究来帮助考古学家和历史学家确定出土文物的年代.
1月17日
主讲人:刘涛
文摘: 在这次演讲中, I will share my own experiences of studying, 工作, 从事计算机科学与工程领域的研究. 我将以自己的故事为线索，讨论一些在学习和工作中常见的问题, as well as opportunities for research projects. 通过这次演讲, 我希望能照亮我们的学生在计算机科学领域前进的道路.
4月26日
主讲人:刘涛
文摘: 在这次演讲中, 我将首先介绍机器学习和网络安全交叉的研究课题, including Machine Learning for Security, and Security for Machine Learning. 研究项目包括基于机器学习的恶意软件分析, Adversarial Machine Learning, 和机器学习驱动的恶意软件将进行讨论，为学生提供对这些主题的深入了解. I will then briefly introduce my other research works, supervised student projects, and cybersecurity teaching projects.
4月19日
发言人: Destiny Anyaiwe
摘要:让学者从事研究的一个重要参数基本上是他们对研究课题的真正兴趣. For undergraduate students, such interest could stem from affinity for a profession, area of interest for further studies, or type of job the student is aiming to get. 学生顾问 & 导师在影响学生的兴趣方面也发挥着巨大的作用. 在这次演讲中, I will take a moment to talk about myself as an advisor, 我的教学理念, my research and classroom environments. 我也会介绍一下我感兴趣的研究领域，以及最近学生的一些CRE和顶点项目的主题. 讲座将以对我来说谁是“理想的研究/高级项目学生”的描述来结束, 我对他们的期望以及未来对我们合作的要求.
4月12日
发言人: Abdollah Kavousifard
摘要:网络攻击的威胁促使研究人员利用大数据和人工智能(AI)来检测恶意活动，确保保护隐私和安全. Within the smart grid and 智能城市 concepts, 人工智能技术可用于识别可能存在欺诈或泄露的交易, 以及自动执行手动密集型数据管理任务. 我最近的研究活动涉及人工智能在电网运输系统中的应用, 智能城市, 微型电网, 电动汽车, 电弧炉, industrial control systems (中的难点), renewable energy sources, 能源中心. 我的演讲将使学生熟悉我在高级人工智能领域的研究兴趣, 网络安全, 中的难点, 以及大数据挖掘，以促进未来可能的研究合作.
4月5日
发言人: Yelena Vaynberg
摘要:在这次演讲中，我将向学生们介绍精算数学. 我将解释什么是精算学，并展示所涉及的不同数学计算. 我也将谈论我的几何在美术课和一个有趣的应用. 我们将了解在这一领域所做的研究，以及如何利用这些研究来帮助考古学家和历史学家确定出土文物的年代.
主讲人:Sharon M. 卡特
摘要:在这篇演讲中，我将讨论:课堂之外的我是谁, the evolution of my teaching career, my philosophy of Math Education, and projects with my students.
3月22日
主讲人:CJ Chung
文摘: 在这次演讲中, I will introduce research & 嵌入式系统/软件工程(ESE)等领域的开发项目经验, 自主机器人, Internet of Things (IoT), 进化计算(EC)，包括文化算法, Evolutionary Neuro Fuzzy Systems, 深度学习(DL), and STEM education since 1980 for over 40 years. 然后介绍未来的机会以及这些领域的课堂项目想法.
3月1日
发言人: Wisam Bukaita
文摘: 报告的范围包括对研究路径和未来研究的简要回顾，以及课堂上的项目和建模. 在我的研究论文中，二阶非齐次微分方程被用于将美学和建筑观点添加到结构系统中，并在现实生活中的结构建筑中传递数学艺术. 修改后的微分方程为最新的美国钢结构研究所提供了一个强有力的替代方案, AISC规范为结构工程师通过新的推导出的对线图，方便了设计过程. 编程技能和3D打印功能增强课堂学习. 其他替代的教学方法是结合玩游戏和实践一些理论概念使用虚拟现实.
2月15日
主讲人:Paula Lauren
文摘: 在这次演讲中, 我将解释词嵌入的使用，以及如何使用它们从文本中获得意义. 词嵌入是基于语料库中的词对共现的词的数字表示(也称为分布词向量). 除了, I will present an overview of some of my past, 最近, 目前的研究项目在各种计算任务中利用词嵌入. 因为这个系列讲座是针对MCS2111学生的, 在我的演讲结束时，我还将加入一个教学部分，讨论我的文本挖掘和分析课程，以及高级项目和定向学习的方法.
2月1日
演讲者:布鲁斯·佩尔
文摘: 在这次演讲中, I’ll present an overview of my past, 与传染病传播建模有关的当前和未来的研究项目. 在此过程中，我们将讨论为什么这样一项任务很重要，以及哪些类型的数学工具可以用来理解疾病的动态传播. 将介绍以往研究项目的具体案例研究(埃博拉, 寨卡病毒和鼠疫)以及当前和未来的项目(COVID-19, 病原体健身 and thermal mismatch curves).
1月18日
主讲人:马修·D. 约翰斯顿
摘要:在这次演讲中，我将介绍一些最近与dr. Pell and Nelson on the mathematics of COVID-19 spread. 我们引入了一个n阶段疫苗接种模型和相应的微分方程组，该模型可以通过将人群按接种状态分解来模拟疾病暴发. 这使得疫苗接种的缓解作用和delta等变异的加速作用能够相互分离, 并为COVID-19大流行的未来进程提供了宝贵的见解. 我们将模型拟合到弗吉尼亚州卫生部2021年的数据中.