主持人：吕长虹 教授

报告人简介：
沈佐伟教授现任新加坡国立大学杰出讲席教授和数学科学研究所所长。主要研究方向为数据科学中的数学基础，致力于发展数学理论与算法并应用于数据科学，同时以应用推动理论创新。在逼近理论、小波框架、图像处理、压缩感知与机器学习等领域取得了一系列具有代表性的成果，对相关学科的发展产生了积极影响。他曾在国际数学家大会（ICM）和国际工业与应用数学大会（ICIAM）等重要学术会议上作特邀报告，荣获新加坡国家科学奖及国际光学工程学会（SPIE）“小波先锋奖”。他是美国数学学会（AMS）和工业与应用数学学会（SIAM）会士，并当选为新加坡国家科学院院士、发展中国家科学院（TWAS）院士及欧洲科学院（EurAsc）院士。

报告内容介绍：
在当今大数据时代，发现、解读、学习和利用隐藏在数据中的信息、知识和资源可以推动科技进步和社会发展，提高人们的日常生活质量和工作能力。然而，数据的复杂性和人们对其未来价值的高期望，给数据科学发展带来了诸多挑战。但这些挑战也预示其在各领域广阔的应用前景。在本次报告中，我们将以小波理论的发展及其在图像和视频处理、压缩感知等方面的应用，以及机器学习为例，重点展示数学在大数据时代的关键作用。此外，我们还将深入探讨数学如何驱动数据科学的发展，以及数学家在大数据时代所面临的挑战。