应兰州大学数学与统计学院邀请，南京信息工程大学吴中明教授将于2026年5月21日举行线上学术报告。

报告题目:Efficient Proximal Splitting Algorithms for Data-Driven Nonconvex Learning Optimization Problems with Applications

时 间：2026年5月21日（周四）上午9：00

腾讯会议ID：439 434 553

报告摘要：Traditional optimization methods offer strong interpretability and generalizability, while data-driven deep learning excels at feature extraction. Combining these approaches has emerged as an effective problem-solving strategy. This talk introduces proximal splitting algorithms for knowledge-data jointly driven nonconvex optimization, focusing on: (1) Designing efficient algorithms by leveraging deep networks' optimization properties and traditional acceleration techniques; (2) Establishing convergence guarantees through network analysis and nonconvex optimization theory; and (3) Demonstrating effectiveness in applications like image reconstruction and phase retrieval.

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个人简介

吴中明，南京信息工程大学教授，博士生导师，香港中文大学博士后，新加坡国立大学访问学者。曾入选人社部香江学者计划，江苏省科协青年托举工程，江苏省双创博士，获江苏省运筹学会首届青年科技奖。研究方向为最优化方法及其应用，在SIAM序列（SIIMS/SIMODS）, IEEE序列（TPAMI/TSP/TFS/TCSS）, CSIAM-AM, EJOR, COAP, MCOM, JOGO等期刊发表学术论文50余篇，授权国家发明专利3项。主持国家自然科学基金面上和青年项目，江苏省自然科学基金面上项目，教育部人文社科基金青年项目，中国博士后面上资助项目等。担任《工业工程》期刊青年编委，中国运筹学会竞赛工作委员会副秘书长，中国运筹学会数学规划分会和数学与智能分会青年理事，江苏省运筹学会理事、副秘书长。

甘肃省计算数学基础学科研究中心

数学与统计学院

萃英学院

2026年5月20日