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材料表征学习 | 多源数据可视化

第二届工程中的数据驱动计算和机器学习国际会议（International Conference on Data-Driven Computing and Engineering Machine Learning 2022）于2022年9月25-27日在北京市召开。

在大数据时代，机器学习技术已成功应用于图像处理、基因组学、工程计算、宏观经济预测以及医学诊断等领域。然而，在工程分析中应用数据驱动计算和机器学习时，我们仍然面临许多未解决的问题。DACOMA (International Conference on Data-Driven Computing and Engineering Machine Learning) 自2019年起每年举办一次（本次会议由于疫情原因推迟到今年），旨在促进工程中的大数据分析、数据驱动计算和人工智能的研究应用，及相关学科的科学家、从业人员和工程师之间的科学交流。第一届DACOMA会议于2019年在中国上海举办，会议主办方为同济大学，会议主席由计算力学领域的知名学者朱合华院士和Timon Rabczuk院士（欧洲科学院）担任。本届会议围绕机器学习相关议题展开讨论。

主办单位

清华大学

支持单位

北京科技国际交流中心

承办单位

清华大学

同济大学

汉诺威大学

魏玛包豪斯大学

北京理工大学

北京力学会

欧盟玛丽居里计划

会议地点：北京市西郊宾馆

会议时间：2022年9月25-27日

会议网址：www.dacoma.org.cn

会议主席

柳占立（清华大学）

庄晓莹（同济大学）

学术委员会成员（按姓氏首字母排序）

陈鹏万（北京理工大学）

Ramon Codina（Universitat Politècnica de Catalunya）

傅卓佳（河海大学）

郭旭（大连理工大学）

Klaus Hackl（Ruhr-University Bochum）

胡衡（武汉大学）

金亚斌（同济大学）

Shaofan Li（UC Berkeley）

Wing Kam Liu（Northwestern University） 

柳占立（清华大学）

Timon Rabczuk（Bauhaus University Weimar）

唐山（大连理工大学）

唐少强（北京大学）

王成（北京理工大学）

Peter Wriggers（Leibniz University Hannover）

张维声（大连理工大学）

仉文岗（重庆大学）

庄晓莹（同济大学）

庄茁（清华大学）

组织委员会（按姓氏首字母排序）

李想（海南师范大学）

柳占立（清华大学）

Timon Rabczuk（Bauhaus University Weimar）

谢晶（北京理工大学）

庄晓莹（同济大学）

特邀报告

庄茁 教授 清华大学

Timon Rabczuk 院士 Bauhaus University Weimar

唐少强 教授 北京大学

李晨锋 教授 斯旺西大学

李晓军 教授 同济大学

陈东平 副教授 北京理工大学

邀请报告（按姓氏首字母排序）

陈建军 教授 浙江大学

董浩文 副教授 北京理工大学

董雷霆 教授 北京航空航天大学

傅卓佳 教授 河海大学

胡衡 教授 武汉大学

黄伟希 教授 清华大学

李想 副教授 海南师范大学

唐山 教授 大连理工大学

杨晓雷 研究员 中国科学院力学研究所

叶红玲 教授 北京工业大学

张凯 教授 北京理工大学

张茜 教授 天津大学

• 材料图像重建

• 基于数据驱动的本构模型

• 基于机器学习的偏微分方程解法

• 大数据设计和优化

• 地质力学模型的不确定性分析

• 材料表征的机器学习

• 数据驱动的仿真技术

• 高性能数据处理

• 材料的多尺度和多场模拟中的数据驱动技术

• 多源数据的可视化和可视化分析

• 连续和离散方法的数据驱动技术

• 动态数据驱动计算

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蓝海大脑热烈祝贺第二届工程中的数据驱动计算和机器学习国际会议（International Conference on Data-Driven Computing and Engineering Machine Learning 2022）圆满落幕，欲获得本次会议热点与干货敬请关注官网www.lanhy.cn。