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一、沙龍背景

隨著數(shù)字化、智能化等第三輪技術(shù)革命的興起，傳統(tǒng)的經(jīng)管類學(xué)科正面臨顛覆性的改變，學(xué)科的界限更加模糊、交叉更加明顯、融合更加普遍，孤立的學(xué)科已不再適應(yīng)新時(shí)代的需求，各學(xué)科之間的不斷交叉、滲透與融合是學(xué)科創(chuàng)新的必要手段，學(xué)科交叉融合是“新經(jīng)管”學(xué)科發(fā)展的重要出路。序倫交叉學(xué)科沙龍旨在為學(xué)校不同學(xué)科背景的教師提供一個(gè)自由、開(kāi)放的交流平臺(tái)，鼓勵(lì)教師圍繞“新經(jīng)管”學(xué)科的交叉融合展開(kāi)深入探討，挖掘新的研究領(lǐng)域和方向，促成交叉學(xué)科團(tuán)隊(duì)協(xié)作，促進(jìn)交叉學(xué)科團(tuán)隊(duì)建設(shè)，推動(dòng)“新經(jīng)管”學(xué)科的交叉融合與創(chuàng)新發(fā)展。

二、沙龍預(yù)告

主題一：金融數(shù)據(jù)跨境流動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與治理機(jī)制（大數(shù)據(jù)技術(shù)）

內(nèi)容簡(jiǎn)介：數(shù)據(jù)跨境流動(dòng)是是金融高水平開(kāi)放的重要內(nèi)容，是新一輪國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)和大國(guó)博弈的焦點(diǎn)。隨著金融業(yè)的全球化經(jīng)營(yíng)、跨境理財(cái)?shù)葮I(yè)務(wù)成為常態(tài)，數(shù)據(jù)作為金融業(yè)核心生產(chǎn)要素，金融數(shù)據(jù)跨境應(yīng)用與安全隱私問(wèn)題日漸突出。當(dāng)前，我國(guó)數(shù)據(jù)跨境流動(dòng)正從法律規(guī)制階段向全面治理階段邁進(jìn)，系統(tǒng)探索金融數(shù)據(jù)跨境流動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、治理機(jī)制和技術(shù)方案，具有十分重要的學(xué)術(shù)前沿性、現(xiàn)實(shí)性與挑戰(zhàn)性。

主講人：徐鑫，上海立信會(huì)計(jì)金融學(xué)院信息管理學(xué)院副教授，碩士生導(dǎo)師，復(fù)旦大學(xué)博士后。兼任中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（CCF）數(shù)字金融分會(huì)執(zhí)行委員、國(guó)際數(shù)據(jù)港研究院智庫(kù)專家、上海郵電經(jīng)濟(jì)研究會(huì)常務(wù)理事等。主要研究領(lǐng)域?yàn)榇髷?shù)據(jù)技術(shù)及應(yīng)用。主持各類科研項(xiàng)目10余項(xiàng)，其中省部級(jí)科研項(xiàng)目3項(xiàng)。出版學(xué)術(shù)專著1部，在國(guó)內(nèi)外權(quán)威期刊發(fā)表學(xué)術(shù)論文10余篇，獲得省部級(jí)以上采用決策咨詢專報(bào)10余篇，其中省部級(jí)以上領(lǐng)導(dǎo)批示6篇。在解放日?qǐng)?bào)、文匯報(bào)、學(xué)習(xí)強(qiáng)國(guó)等權(quán)威媒體發(fā)表智庫(kù)文章5篇。

主題二：Simultaneous jump detection for multiple sequences via screening and multiple testing

內(nèi)容簡(jiǎn)介：The estimation of nonparametric discontinuous regression function is fundamental in many applied fields, but challenges arise when the number of jumps (or discontinuities) is large and unknown. We propose a new jump detection method, via the screening and multiple testing (SaMT) algorithm, for simultaneously estimating the unknown number of jump points and detecting their locations in the flexible non-parametric regression model, guaranteeing the desired accuracy. Moreover, we generalize the proposed SaMT algorithm to detect the common jump points shared across multiple aligned sequences. The proposed method is easy to implement, enjoys flexibility in choices of bandwidth parameter and threshold quantity in screening, and is illustrated through simulation experiments and real data examples, as compared with existing methods.

主講人：賈圣吉，上海立信會(huì)計(jì)金融學(xué)院統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)學(xué)院講師，美國(guó)威斯康星大學(xué)麥迪遜分校統(tǒng)計(jì)學(xué)博士。全國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)研究會(huì)民族統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)分會(huì)理事。研究興趣包括非參數(shù)與半?yún)?shù)統(tǒng)計(jì)，高維數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與降維，變點(diǎn)檢測(cè)等。在Bioinformatics、Statistica Sinica、Joural of multivariate analysis等雜志上發(fā)表論文多篇。主持及參與多項(xiàng)國(guó)家級(jí)和省部級(jí)社會(huì)科學(xué)與自然科學(xué)基金項(xiàng)目。

三、沙龍安排

（一）沙龍時(shí)間

2024年6月26日（周三）13:00

（二）沙龍地點(diǎn)

上川路校區(qū)一教318室

（三）參與方式

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