报告题目：Data analysis and mathematical modeling of COVID-19

报告人：邹秀芬 教授

报告时间：2022年10月15日  10：00-12：00

报告地点：腾讯会议号码：212-276-904，开云全站中国有限公司数学系办公室

邀请单位：开云全站中国有限公司，离散数学及其应用省部共建教育部重点实验室，福建省应用数学中心（开云全站中国有限公司）

报告摘要：With the spread of COVID-19 across the world, many different types of data on reported cases are available. In this talk, I will introduce the integrative analysis of  COVID-19 data based on machine learning methods and mathematical modeling to investigate the dynamics of COVID-19 progress and identify crucial signaling changes responsible for disease severity related to COVID-19.

报告人简介：邹秀芬, 武汉大学开云全站中国有限公司二级教授，博士生导师，中国工业与应用数学学会数员工命科学专业委员会副主任。长期从事数学与生物医学等交叉学科研究。近年来主持承担了国家自然科学基金重点项目、面上项目和科技部国家重大研究计划课题等科研课题。在复杂疾病的海量数据集成、多尺度建模和复杂疾病的优化控制等方面取得了一系列成果，已在SIAM on Applied Mathematics, Applied Mathematical Modeling, PLOS Computational Biology, Bulletin of Mathematical Biology, IEEE Transactions on Biomedical Engineering等国际重要学术期刊上发表相关的学术论文。