报告题目：高性能齿轮超声抗疲劳制造关键技术

报告人：赵波 教授

报告时间：5月19日9：00

报告地点：明故宫校区15号楼341会议室

报告内容摘要：

报告题目：连续纤维3D打印技术

报告人：Fedor Antonov

报告时间：5月19日14:00-15:00

报告地点：明故宫校区6号楼201会议室

报告内容摘要：

报告题目：贝叶斯多准则决策分析：进展与应用

报告人：刘佳鹏（西安交通大学）

报告时间：2023年5月22日 9:00-12:00

报告地点：经管学院702室

报告内容摘要：

贝叶斯多准则决策方法通过概率分布建模决策者的偏好信息，能够刻画决策者偏好的不确定性，且对偏好信息中的认知偏差更加稳健，因此相较于传统的规划方法具有独特优势。本报告将介绍利用贝叶斯方法开展多准则决策分析研究的最新进展与应用，包括贝叶斯多准则决策分析的基本原理、问题定义（选择、排序、分类、聚类）、求解方法（MCMC、变分推断）以及应用场景等。

报告人简介：

刘佳鹏，西安交通大学管理学院信息系统与智能商务系智能决策与机器学习研究中心副教授，博士生导师。现任中国优选法统筹法与经济数学研究会智能决策与博弈分会理事，中国系统工程学会数据科学与知识系统工程专委会委员。2016年获得西安交通大学与美国匹兹堡大学联合培养博士学位。主要研究方向：智能决策、机器学习、贝叶斯方法、大数据模型。近年来主持和参与国家自然科学基金青年、面上、重点、重大研究计划项目，国家重点研发课题，工信部专项课题，中央军委科技委工程重点项目等多项课题的研究工作。研究成果发表在《INFORMS Journal on Computing》、《European Journal of Operational Research》、《Omega》、《Expert Systems with Applications》、《Knowledge-based Systems》、《系统工程理论与实践》、《系统工程学报》等国际顶级期刊和国内外重要学术刊物。获得陕西省科学技术进步奖二等奖、陕西省高等学校科学技术奖一等奖、李怀祖管理学研究成果奖、INFORMS MCDM Junior Researcher Best Paper Award Finalist等奖励。

报告题目：Uncovering correlation sensitivity in decision making under risk

报告人：郑家昆（中国人民大学）

报告时间：2023年5月25日 10:00-13:30

报告地点：经管院702会议室

报告内容摘要：

We study experimentally correlation sensitivity in decision making under risk. We show that decision makers, within a general framework of correlation-sensitive preferences, can be classified into three categories based on their sensitivity to within-state payoff differences: increasingly or decreasingly sensitive, or correlation insensitive. We propose a novel experimental task that allows to classify experimental subjects according to this categorization. In a series of experiments, we find that aggregate choices display moderate decreasing sensitivity to within-state payoff differences, thereby rejecting the opposite counterpart imposed in regret and salience theory. Individual level analysis suggests that the aggregate findings are driven by a minority who consistently exhibit this behavior even when it violates first-order stochastic dominance. Finally, we disentangle between correlation sensitivity due to deliberate within-state comparisons and incidental payoff comparisons due to the framing of decision problems, and find that both channels produce correlation sensitivity, with deliberate comparisons being somewhat more important.

报告人简介：

郑家昆，博士毕业于法国图卢兹经济学院，牛津大学纳菲尔德学院青年访问学者，国家优秀自费留学生奖学金获得者，现任中国人民大学财政金融学院助理教授、中国人民大学杰出青年学者，风险与公共物品研究中心 (Center for Research on Uncertainty and Commons, CRUC)联合创始人。他的研究兴趣包括行为经济学和决策理论及其在保险、资产定价、环境和健康领域中的应用。他近期在这些领域的研究发表在Journal of Health Economics, Journal of Economic Behavior and Organization, Insurance: Mathematics and Economics等。

报告题目：高碳路径依赖、低碳预期引导与技术范式绿色转型

报告人：靳玮（天津大学）

报告时间：2023年5月25日 14:00-16:00

报告地点：经管院706会议室

报告内容摘要：

实现技术创新范式绿色转型是推动经济低碳增长和高质量发展的关键途径。本文基于内生技术变化理论构建了一个高碳–低碳技术范式转换模型，研究了阻碍技术创新绿色转型的高碳路径依赖效应，分析了绿色预期引导对规避高碳路径锁定、促进技术范式低碳转型的作用机制。进而，本文利用中国上市公司专利数据实证检验了技术创新过程中的路径依赖现象，并考察了高碳技术存量遏制政策和低碳技术增量扩张政策对高碳路径依赖的规避作用。研究发现：经济技术范式绿色转型取决于高碳技术历史累积存量效应和低碳技术未来预期增量效应。在没有政策干预的自由放任条件下，高碳技术模式在其先行期积累的存量优势将增强其使用效能，促使市场主体沿用高碳技术，进而形成高碳路径依赖并阻碍经济技术范式绿色转型。碳排放定价政策通过增加高碳生产技术使用成本来遏制高碳技术存量积累，进而减缓高碳路径依赖并促进低碳技术转型。低碳目标规划政策通过引领低碳技术未来增量扩张形成绿色发展预期效应，也能够显著缓解高碳路径依赖并促进低碳技术转型。研究结论为加快绿色技术创新和新旧技术范式转换来推动实现绿色低碳高质量发展提供了理论和实证参考依据。

报告人简介：

靳玮，天津大学马寅初经济学院副教授，研究领域为绿色经济增长、低碳产业转型、绿色技术创新及绿色金融发展。在《经济研究》、Macroeconomic Dynamics、Resource and Energy Economics、China Economic Review、Energy Economics、Ecological Economics、Technological Forecasting and Social Change、Energy Policy、Annals of Operations Research等期刊发表论文多篇。主持国家社会科学基金一般项目。

报告题目：Finite-time thermodynamics of fluctuations in microscopic heat engines

报告人：渡边元太郎

时间：05月25日 14:00-15:30

地点：理工楼519报告厅

报告内容摘要：