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2021年6月8日学术报告会通知

2021年06月07日 09:10  点击:[]

      报告题目:高压之下缘何坚守?:中方外派人员的工作-家庭平衡机理研究

报告人: 何蓓婷 博士后(清华大学)

时间:2021年6月8日12:30-13:15

腾讯会议ID:601 208 941

报告内容摘要:

中国经济、社会转型使工作环境和家庭结构发生了许多前所未有的变化。中国家庭结构由原有的“男主外、女主内”逐渐转变为共同分工的“双薪家庭”,夫妻双方都有照顾家庭的责任。工作方式、家庭结构、工作生活价值观念的改变使工作—家庭平衡成为一个重要议题。在“一带一路”“走出去”等战略引领下,中国企业国际化进程持续加速。同时大量企业管理者、技术专家被派到海外,帮助公司开拓市场、完成项目。虽然中方外派人员由于种种原因鲜有携带家属陪同出行,地理分割使他们面临严重的工作—家庭冲突,但与离职相比,他们通常选择继续坚守海外。而且,越来越多员工前赴后继地加入海外务工队伍。随着世界经济变化,工作—家庭平衡日益成为个体和组织追求的重要目标。本报告将聚焦于中方外派人员的工作—家庭平衡机理研究,试图解答以下两个问题:(1)中方外派人员的外派工作如何影响家庭生活?(2)组织支持如何对其工作—家庭平衡的过程产生影响?

 

何蓓婷个人简介】

何蓓婷博士,本硕博均就读于华南理工大学,现在清华大学“一带一路”战略研究院从事博士后研究工作。研究方向主要为“跨文化传播与管理”,目前已在国内外期刊发表学术论文数篇,并参与过国家社科基金重大项目的申报与研究工作,同时主持中国博士后科学基金项目一项。

报告题目:无核非线性支持向量模型、算法及其应用

报告人: 罗健博士(东北财经大学)

时间:2021年 6月8日 13:15-14:00

腾讯会议ID601 208 941

报告内容摘要:

作为机器学习的研究热点,传统支持向量机核的存在使其不能很好地满足大数据挖掘的实时性和精确性。为了克服由核引起的缺陷,本人及其合作者提出一类全新的机器学习方法——无核非线性支持向量机;据此建立模糊分类、半监督分类、无监督分类、(鲁棒)回归预测等多种机器学习方法,并运用优化理论设计相关算法(包括分解算法、线性锥优化算法、交替方向乘子法等)高效实现这些基于(非凸)二次规划(或混合整数规划)的机器学习方法,并应用于金融风控、电力需求预测、物流供应链、顾客需求预测、医疗、文本挖掘等领域,取得很好的效果及效率。

【罗健个人简介】

罗健博士,东北财经大学副教授。武汉大学数学学院本科和硕士,美国北卡罗莱州立大学博士,入选辽宁省百千万人才工程,获得由International Institute of Forecasters (IIF) Grant Committee颁发的SAS-IIF award on Principles of Forecasting。主要从事机器学习理论、方法及其在金融风控、物流供应链、医疗、能源预测、故障检测等领域的应用研究。近五年以第一或通讯作者发表19篇SCI/SSCI期刊论文,含一、二区期刊论文14篇(包括发表于International Journal of Forecasting, European Journal of Operational Research, IEEE Transactions on Smart Grid, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Applied Soft Computing等期刊),担任多个SCI/SSCI一区期刊审稿人。主持国家自然科学基金项目一项,参与多项。

欢迎有兴趣的教师,全体博士生、硕士生参加。

学院高层次人才引进办公室

2021-6-4

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