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严 钢

严钢,1983年1月生,自主智能无人系统全国重点实验室、同济大学物理科学与工程学院长聘教授、博导。2005和2010年于中国科学技术大学电子科学与技术系分别获得理学学士和工学博士学位,2010至2013年任新加坡国立大学淡马锡实验室Research Scientist,2013至2016年在美国东北大学网络科学研究所从事博士后研究。主要兴趣为复杂系统与人工智能交叉领域的基础理论及应用研究。迄今发表国际期刊论文45篇,包括第一或通讯作者发表的Nature, Nature Physics, Nature Computational Science, Physical Review Letters, Physical Review X, National Science Review, IEEE Trans.等高水平论文,近五年主持国家级科研项目5项。曾获省部级自然科学一等奖2次,2016年入选国家高层次青年人才,2022年获得国家杰出青年科学基金。

    主要研究方向及内容

    1、网络科学 

    基于大规模实际网络或图数据,发展针对网络拓扑结构和动力学的建模、分析、预测和调控的基础理论和计算方法,阐明网络结构与功能之间的定量关系。

    2、脑网络 

    运用网络科学、机器学习和统计物理的理论和方法,挖掘脑结构网络的多尺度特征,研究模式动物神经活动数据驱动的全脑因果网络重构和介观动力学推断,探索脑网络和神经动力学启发的新型人工神经网络架构。

    代表性论文

    G. Yan, P. E. Vertes, E. K. Towlson, Y. L. Chew, D. S. Walker, W. R. Schafer, A.-L. Barabasi*. Network control principles predict neuron function in the Caenorhabditis elegans connectome, Nature 550: 519-523 (2017) 

    T.-T. Gao, G. Yan*. Autonomous inference of complex network dynamics from incomplete and noisy data, Nature Computational Science 2: 160-168 (2022) 

    J. M. Moore, G. Yan*, E. G. Altmann. Nonparametric power-law surrogates, Physical Review X 12: 021056 (2022) 

    D.-S. Tang, W.-B. Du, L. Shekhtman, Y.-J. Wang, S. Havlin, X.-B. Cao*, G. Yan*. Predictability of real temporal networks, National Science Review 7: 929-937 (2020) 

    X.-Y. Zhang, J. Sun, G. Yan*. Why temporal networks are more controllable: Link weight variation offers superiority, Physical Review Research 3: L032045 (2021) 

     

    实验室网址:www.gangyanlab.com

    E-mail: gyan@tongji.edu.cn

    电话:021-65982141