Hội nghị lần thứ 11 của Hiệp hội tính toán thống kê quốc tế khu vực châu Á

Từ ngày 2 đến ngày 5 tháng 12 năm 2019, Hiệp hội tính toán thống kê quốc tế khu vực châu Á (IASC-ARS) sẽ tổ chức Hội nghị lần thứ 11 với chủ đề “Tính toán thống kê đối với Trí tuệ nhân tạo và Dữ liệu lớn” tại Đại học Hồng Kông, Trung Quốc. Mục đích của Hội nghị là cung cấp một diễn đàn để thảo luận và trao đổi các ý tưởng, khái niệm và phương pháp mới trong thống kê.

38 bài trình bày tại Hội nghị như sau:

STT

Bài trình bày

Người trình bày

IS1

Phương pháp thống kê cho dữ liệu có quy mô lớn Zehua Chen, Ying Chen

IS2

Số liệu nghiên cứu: Phương pháp và ứng dụng để phân tích trang web của khoa học Frederick Kin Hing Phoa

IS3

Kinh tế lượng tài chính về dữ liệu phức hợp Ray-Bing Chen, Shih-Feng Huang

IS4

Thiết kế và phân tích thí nghiệm nâng cao Ray-Bing Chen, Hsiang-Ling Hsu

IS5

Các mô hình Bayes phức hợp và thuật toán EM Jaeyong Lee

IS6

Phân tích dữ liệu lớn và những phương pháp cho lượng lớn dữ liệu sinh học Hsin-Chou Yang

IS7

Thống kê Bayesian và dữ liệu lớn Mayer Alvo

IS8

Chủ đề mới trong dữ liệu bị nhiễu và phức hợp Yoshikazu Terada, Hiroshi Yadohisa

IS9

Nghiên cứu sâu về phân tích dữ liệu lớn Jeff Jianfeng Yao

IS10

Các ứng dụng của thống kê tính toán Han-Ming Wu

IS11

Các ứng dụng của học máy Han-Ming Wu

IS12

Phát triển thống kê gần đây để phân tích dữ liệu gen lớn Zhonghua Liu

IS13

Phương pháp tính toán số cho phân phối đa biến Masahiro Kuroda

IS14

Phân tích thống kê về dữ liệu có cấu trúc phức hợp Junji Nakano

IS15

Áp dụng phương pháp toán học để phân tích y tế và sức khỏe Makoto Tomita, Yoshiro Yamamoto

IS16

Khám phá kiến thức về dữ liệu lớn Erniel Barrios

IS17

Đếm dữ liệu lớn Erniel Barrios

IS18

Những tiến bộ gần đây trong việc mô hình hóa dữ liệu phức tạp Thomas Fung

IS19

Phân tích và ứng dụng nghiên cứu bộ gen tích hợp Chuhsing Kate Hsiao

IS20

Khai phá và tích hợp dữ liệu để đạt được y học cá thể hóa (Precision Medicine) trong kỷ nguyên dữ liệu lớn Tzu-Pin Lu

IS21

Phân tích dữ liệu lớn Md. Shariful Islam

IS22

Tính toán thống kê cho phân tích kinh doanh Cathy W.S. Chen, Mike K.P. So

IS23

Phân tích chuỗi thời gian: Những phương pháp và áp dụng Mike K.P. So, Cathy W.S. Chen

IS24

Định phí bảo hiểm sử dụng máy điện toán K.C. Cheung

IS25

Những tiến bộ gần đây trong suy luận sau lựa chọn mô hình Stephen Lee

IS26

Những tiến bộ gần đây trong phân tích chuỗi thời gian phức tạp W.K. Li

IS27

Mô hình hóa và phân tích dữ liệu xếp hạng Philip L.H. Yu

IS28

Ứng dụng trong công nghiệp S.N. Chiu

IS29

Phương pháp thống kê hiện đại cho dữ liệu phức tạp và dữ liệu đa chiều Kin Yau Wong

IS30

Phân tích ma trận quy mô lớn và dữ liệu tenxơ Junhui Wang

IS31

Học máy A.J. Zhang

IS32

Những phát triển gần đây trong phân tích chuỗi thời gian Guodong Li

IS33

Lý thuyết và ứng dụng về đa chiều Lin Hou, Hanzhong Liu

IS34

Những đổi mới và tiến bộ của kinh tế lượng trong tính toán thống kê Tze Leung Lai

IS35

Các chủ đề gần đây trong Mô hình hóa và Phân tích dữ liệu y sinh học phức tạp Donguk Kim

IS36

Những phát triển gần đây trong các mô hình tồn tại phức tạp và thách thức Il Do Ha

IS37

Học máy cho dữ liệu đa chiều Dae-Heung Jang

IS38

Những phương pháp thống kê nâng cao cho dữ liệu phức tạp Donguk Kim

Để đăng ký tham dự Hội nghị, xem hướng dẫn tại địa chỉ: https://saasweb.hku.hk/conference/iasc-ars2019/registration.php

Vân Anh (lược dịch)

Nguồn: https://saasweb.hku.hk/conference/iasc-ars2019/