Workshop: 交通流PDE边界控制与神经算子

你将学到：
• 如何用 Backstepping 方法稳定含 Markov-jumping 参数的 PDE
• Neural Operators 在交通流控制中的应用与实现
• TR-C, CDC, Automatica 等顶刊顶会工作的实战经验分享
• 结合学习方法与 PDE 理论的前沿研究思路

你是不是也遇到这些问题？

❌ 理论难落地

“PDE 控制理论扎实，但不知道如何应用于实际交通场景”

✅ 我的实践

分享在 Transportation Research Part C (TR-C) 等期刊发表的工作，如何将 PDE 模型与交通仿真结合

❌ 神经算子太复杂

“听说 Neural Operators 很强大，但感觉代码和理论门槛太高”

✅ 我的实践

基于 L4DC 论文，用简单例子演示如何用 NO 加速边界控制器的实现

❌ 研究方向迷茫

“想做智能交通，但不知道前沿热点和理论结合点在哪”

✅ 我的经验

结合 CDC, ACC, Automatica 等会议经验，探讨 PDE 控制与机器学习的融合趋势

Workshop 详情

📅 时间：2025年12月5日（周五）19:30–21:00
📍 形式：线上直播（报名后发送腾讯会议链接）
🎯 适合你如果：
- 智能交通、控制系统、应用数学相关专业研究生或博士生
- 对 PDE 边界控制、神经算子、混合交通流建模感兴趣
- 希望了解如何将理论研究发表到顶级期刊/会议
🎁 你会获得：
- 一份《PDE 控制在智能交通中的应用》入门指南（PDF）
- Backstepping 和 Neural Operator 的核心代码示例
- TR-C, CDC, Automatica 等论文的复现思路与技巧
- 与研究者一对一交流的机会

Workshop: 交通流PDE边界控制与神经算子

你是不是也遇到这些问题？

❌ 理论难落地

✅ 我的实践

❌ 神经算子太复杂

✅ 我的实践

❌ 研究方向迷茫

✅ 我的经验

Workshop 详情

立即报名