应核科学与技术学院、稀有同位素前沿科学中心邀请，兰州大学数学与统计学院教授将进行学术交流并作报告。

报告题目：基于收缩估计的低秩张量去噪（Shrinkage Estimate for Low Rank Tensor Denoising）

报告时间：2025年7月8日（星期二）上午9:00

报告地点：城关校区东区核学楼321会议室

欢迎广大师生参加！

【报告摘要】

Tensors have now been widely used to represent higher-order data with spatial or temporal relations, e.g., images, videos, etc. In this talk, I will discuss the shrinkage estimate for the tensor singular values with applications to the tensor recovery problems. We derive the Stein’s unbiased risk estimate of the proposed estimators and develop adaptively SURE-based tuning parameter selection procedure. We will report some numerical results to illustrate the performance of our estimators.

【报告人简介】

 李周平，兰州大学数学与统计学院教授、博导，兰州大学大数据科学研究中心副主任，主要从事极值统计、可信机器学习、复杂高维数据分析领域的研究及在极端天气、神经科学、光谱分析等领域的交叉应用，相关成果发表在JASA, STAT SINICA、J HYDROL等权威期刊上。主持完成国家自然科学基金项目、中央高校基本科研费项目、横向课题等。兼任中国现场统计研究会多元分析应用专委会、贝叶斯统计分会副理事长，中国青年统计学家协会常务理事、全国工业统计学教学研究会理事等。

核科学与技术学院

稀有同位素前沿科学中心

2025年7月8日