Am 14. Mai hielt Prof. Manolis Tsakiris eine emergenCITY Keynote auf dem 5th Statistical Learning for Signal and Image Processing (SLSIP) Workshop in Porquerolles, Frankreich.
Die emergenCITY Keynote von Prof. Tsakiris wurde von den Workshopteilnehmer:innen sehr geschätzt. Der Vortrag trug den Titel “Algebraische Geometrie und Matrixvervollständigung”. Die Forschung von Prof. Tsakiris ermöglicht die Entdeckung von Mustern aus hochdimensionalen Daten, die sich in einer niedrigen intrinsischen Dimension in Bezug auf ein geometrisches Modell manifestieren. Solche Techniken sind von großer Bedeutung, wenn es darum geht, fehlende Informationen aus wenigen Datenpunkten zuverlässig wiederherzustellen, was eine wichtige Aufgabe im Katastrophenfall ist.
Der Workshop wurde von dem emergenCITY PI Michael Muma mitorganisiert. Begrüßt wurden etwa 50 Teilnehmer:innen, darunter die Robust Data Science Gruppe von Prof. Muma. Der Workshop steht Doktorand:innen, Post-Docs und anderen Nachwuchswissenschaftler:innen offen und bietet einzigartige Möglichkeiten der Forschungszusammenarbeit, der Vernetzung und des Austauschs mit führenden Wissenschaftler:innen. Die Hauptthemen des SLSIP-Workshops sind statistisches Lernen für robuste Signalverarbeitung und -regelung, biomedizinische Signal- und Bildverarbeitung, statistische Modellierung spärlicher, komplexer und multisensorischer Daten, Graphentheorie für die Signalverarbeitung in dynamischen und großen Netzwerken sowie verteilte Optimierung für intelligente Systeme mit Anwendungen wie Neurowissenschaften, elektrische Systeme und Array-Signalverarbeitung.
