主题： 耳朵是我们接收声音信息的关键器官，是我们感知和连接世界的重要渠道之一。耳朵还负责维护身体的平衡和空间感知，对于日常活动和运动的协调性发挥至关重要的作用。听力损失不仅影响我们的生活质量，还可能导致孤独、抑郁和认知能力下降等心理问题。耳健康如此重要，但是您是否真正了解如何保护它呢？本次活动汇聚耳科领域、药物研发权威专家，我们将对网络热点耳健康问题答疑解惑，科普耳健康重要性以及常见疾病预防治疗措...

报告人简介： 何晓，华东师范大学化学与分子工程学院二级教授，博士生导师。2003和2006年分别在南京大学获得学士和硕士学位；2010年在美国佛罗里达大学获得博士学位；2011-2012年在美国伊利诺伊大学香槟分校从事博士后研究。研究领域为理论与计算化学，研究方向包括复杂分子体系的量子分块方法，密度泛函方法的发展，与人工智能在化学中的应用。在Nat. Comput. Sci.、PNAS、Sci. Adv.、Nat. Commun.、J. Am. Chem. Soc.、Angew. Ch...

报告人简介：陈建博士，湖南科技大学教授，博士研究生导师，湖南省杰出青年基金获得者，湖南省121创新人才。2009年博士毕业于华南理工大学材料学专业，2011至2012年在德国马普高分子所从事博士后研究工作，目前主要从事智能响应性荧光聚合物材料研究。担任Polymers, Frontiers in Chemistry等期刊客座编辑。曾获2023年湖南省优秀研究生导师，2021年湖南省自然科学二等奖（第一完成人）和2011年全国优秀博士学位论文提名奖等。近年...

Topological phenomena, like the protected edge mode in which waves can travel around large imperfections without back-reflection, envision enticing applications. Although initially emerging from the study of the quantum Hall effect, topological phases are universal in various fields, including photonics, mechanics, and phononics. In this talk, I will discuss our topological phase engineering work,...

报告人简介： 顾强强，中国科学技术大学人工智能与数据科学学院预聘副教授、博士生导师。2021年于北京大学物理学院量子材料科学中心获得理学博士学位，2021-2024年在北京大学数学科学学院大数据科学研究中心从事博士后研究工作，并同时在北京科学智能研究院 (AISI) 担任兼职研究员，于2024年11月加入中国科学技术大学工作。主要从事机器学习与计算材料模拟相关方向的研究工作，以一作/共一/通讯作者身份发表在Nat. Commun.、Phys. ...

While generative AI models have achieved remarkable success in creating language, images, and videos, their applications in 3D content, which is the heart of several domains, such as VR/AR, film, gaming, and metaverse, encounter fundamental challenges due to the scarcity of 3D training data and increased complexities inherent in 3D. In this talk, I will present my research on developing 3D generat...

报告人简介： 赵俊，复旦大学物理系教授，专注于高温超导和量子磁性材料等关联电子体系的中子散射研究，同时从事大尺度、高质量单晶样品的生长及其热力学和输运性质的测量。曾获 “第十届上海市青年科技英才”、教育部青年科学奖、“Sir Martin Wood China Prize”和“求是”杰出青年学者奖等荣誉。 讲座摘要： Despite nearly four decades of intensive research on various cuprates, the mechanism responsible for high-temp...

最近的研究工作揭示了非共线磁性材料中有趣的物理性质，例如未补偿磁矩和磁性拓扑亚晶格结构。这类材料的磁振子与声子耦合不但包含深刻物理内涵而且有很强的应用前景。尽管如此，对非共线磁体中磁振子和声子耦合的深入研究仍然有限。自旋塞贝克效应（Spin Seebeck Effect, SSE）本质上可以反映磁振子和声子两种元激发之间相互作用，揭示二者之间错综复杂的物理机制，已被作为研究非共线磁性材料中磁亚晶格结构及磁振子激发的有力手...

报告人简介： 姜雪峰，华东师范大学二级教授，中国化学会会士，英国皇家化学会会士，上海市政协委员（第十三、十四届），上海市青联副主席，上海市青科协副主席。国家杰青、国家优青，新世纪优秀人才、霍英东基金，上海市优秀学术带头人、五四青年奖章、青年岗位能手。曾获2024年中国化学会菁青卓越奖，2024年中国生物医药产业链创新U45影响力青年奖，2024年全国颠覆性技术创新大赛优胜奖，2024年海南省优秀研究生导师奖，2023年全...

近年来，由于图结构数据的强大表达能力，用机器学习方法分析和挖掘图数据的研究越来越受到重视。图神经网络（Graph Neural Networks）是一类基于深度学习的处理图数据的方法，在众多领域展现出了卓越的性能，其已经成为一种广泛应用的图分析方法。谱域图神经网络是图神经网络研究中一类重要的方法，它们在拉普拉斯谱域中设计和学习不同的图卷积，具有良好的理论保证和可解释性。本报告拟先介绍图神经网络的任务和一些前沿应用，然...

报告人简介： Prof. Visinelli is currently an associate professor at Shanghai Jiao Tong University and a fellow at the Tsung-Dao Lee Institute. His research activity spans various interesting topics including particle astrophysics, dark matter, dark energy, and black holes. 讲座摘要： The physics beyond the Standard Model (BSM) could be represented by a hidden sector at relatively low energy scale...