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High-resolution Crvo-EM Studies of Amyloid Fibrils in Neurodegenerative Diseases
Recent Advances of Phosphorescent Metal Complexes
环境学术沙龙第702期:城市大气新粒子生成与生长
最优潮流的可行性恢复映射深度神经网络
报告题目:
随机过程和统计学习在单分子和单细胞层面的发展和应用
 报告人:
葛颢研究员
北京大学生物动态光学成像中心
& 北京大学北京国际数学研究中心
报告时间:
2018-03-22 15:30
报告地点:
何添楼406会议室
主办单位:
化学系
  简介:
报告人简介:
葛颢,北京大学生物动态光学成像中心特聘研究员,北京大学北京国际数学研究中心副教授。2004年和2008年先后获得北京大学应用数学学士学位和概率论与数理统计专业博士学位。曾先后在复旦大学数学科学学院以及哈佛大学工作和学习。2011年回国到北京大学北京国际数学研究中心和北京大学生物动态光学成像中心开展工作。
主要研究兴趣是随机过程与物理、化学、生物的交叉,包括非平衡态热力学和统计物理的随机数学理论;随机物理化学生物过程中的非平衡态景观函数理论和单细胞表型跃迁速率公式以及随机过程在具体非平衡物理化学生物模型中的应用。
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