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  叶荫宇(Yinyu Ye),斯坦福大学管理科学与工程系及计算数学工程研究院李国鼎讲座教授,是内点优化算法、在线线性规划和学习、强化学习和马可夫过程算法分析等领域的开创者之一。曾获2009年约翰·冯·诺依曼理论奖、2012年国际数学规划大会(ISMP)Tseng Lectureship奖、2014年美国应用数学学会优化奖等。

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  “资金是民企经营的重要一环。” 招联首席研究员、上海金融与发展实验室副主任董希淼对三里河表示。这意味着,支持民营企业发展,金融系统需要加大服务力度。

今年1月,中共中央、国务院印发了《教育强国建设规划纲要(2024—2035年)》,强调要“分类推进高校改革发展;建立分类管理、分类评价机制;引导高校在不同领域不同赛道发挥优势、办出特色”,我相信随着规划纲要的落地落实,高校同质化的问题会得到根本规避和解决。

  叶荫宇:我认为二者各有千秋。相比于人工智能,运筹学的显著优点是:设计一种算法无需真实数据参与,可将问题和数据抽象化,完全不会影响运筹学的优化过程。就如同往一个背包里放不同价值、不同种类的物品,人工智能需要了解这些物品具体为何、价值几何从而给出解决方法,而运筹学的优化是给出一种最优算法,无论放进去什么样的物品,都能根据算法找出最优解,通俗来讲,就是以不变应万变,以“一”对“无穷”。

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