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2024-07-14 星期日

A317

08:30-10:10 | Contributed Session CS025:Complex Data Modeling
编号 时间 类型 题目 讲者 单位
1 08:30-08:50 贡献报告

Calibration for Computer Models with Time-Varying Parameter

孙杨 北京大学
2 08:50-09:10 贡献报告

Large-Scale Metric Objects Filtering for Binary Classification

何帅达 南方科技大学
3 09:10-09:30 贡献报告

Penalized Exponentially Tilted Likelihood for Growing Dimensional Models with MAR Missing Data

沙小茗 云南大学
4 09:30-09:50 贡献报告

A Novel Integration Method for Single Cell Transcriptomics and Proteomics Data Based on Transformer 基于Transformer的单细胞转录组学与蛋白质组学数据新型整合方法

熊健康 中国科学院数学与系统科学研究院
5 09:50-10:10 贡献报告

Estimation of Spatial Weight Matrix in Spatial Error Autocorrelation Models with Non-zero Autocorrelation Random Perturbations 具有非零自协方差随机扰动的空间误差自相关模型中的空间权重矩阵的估计

满朝辉 宁夏大学
10:30-12:10 | Contributed Session CS031:Advance in Statistical Methods for Large and Complex Data
编号 时间 类型 题目 讲者 单位
1 10:30-10:50 贡献报告

A New Model Free High-Dimensional Variable Selection Method 一种新的免模型高维变量选择方法

李长城 大连理工大学
2 10:50-11:10 贡献报告

Probabilistic Embedding, Clustering, and Alignment for Integrating Spatial Transcriptomics Data with PRECAST

刘伟 四川大学
3 11:10-11:30 贡献报告

Local False Discovery Rate Estimation with Competition-Based Procedures for Variable Selection

孙小雅 中国科学院数学与系统科学研究院
4 11:30-11:50 贡献报告

Placebo Tests for Difference-in-Differences

陈强 山东大学
5 11:50-12:10 贡献报告

Tobit Models for Count Time Series

朱复康 吉林大学
14:00-15:40 | Contributed Session CS040:Bayesian and Machine Learning
编号 时间 类型 题目 讲者 单位
1 14:00-14:20 贡献报告

Construction and Application of Quantile Factor Augmented Quantile Regression Neural Network Model

黄玉婷 兰州财经大学
2 14:20-14:40 贡献报告

Hypothesis Testing for the Deep Cox Model

钟齐先 厦门大学
3 14:40-15:00 贡献报告

Testing Causal Effects in Observational Survival Data using Propensity Score Matching Design

蔡定教 河南财经政法大学
4 15:00-15:20 贡献报告

Combining Dimensionality Reduction Methods with Neural Networks for Realized Volatility Forecasting

何丽丹 南京信息工程大学
16:00-17:40 | Contributed Session CS049:Bayesian and Machine Learning
编号 时间 类型 题目 讲者 单位
1 16:00-16:20 贡献报告

Bayesian Optimization with Pareto-Principled Training for Economical Hyperparameter Optimization

杨洋 南开大学
2 16:20-16:40 贡献报告

A Unified EM Framework for Estimation and Inference of Normal Ogive Item Response Models

孟祥斌 东北师范大学
3 16:40-17:00 贡献报告

A Spatial-Temporal Graph Neural Network Model for Multi-tite Temperature Forecasting

Zhouping Li Lanzhou University
4 17:00-17:20 贡献报告

Enhancing Missing Data Imputation through Combined Bipartite Graph and Complete Directed Graph

谌自奇 华东师范大学