北京大学管理科学与工程博士，喜报！彭一杰副教授获批国家杰出青年科学基金项目

近日，国家自然科学基金委员会公布了2023年度自然科学基金项目（集中受理期）评审结果，北京大学光华管理学院管理科学与信息系统系彭一杰副教授喜获国家杰出青年基金项目立项，成为学院第13位该项目的获批者，同时也是管理科学与信息系统系首位获批教员。

近年来，我系根据学院发展需求，高度重视优秀青年科研人才的引进和培养硕士，鼓励和支持青年教师围绕“四个面向”开展创新性科学研究，做好相关政策宣讲和专题辅导，全力推动科研平台搭建与创新团队建设，稳步推进高质量科研成果产出，努力为系里老师营造更好的科研条件与氛围博士后，促进青年科学技术人才的快速成长在职研究生，寄望在未来培养出能够进入世界科技前沿的优秀学术骨干，推动学院科研水平朝着更高水平发展。

彭一杰副教授本次获批的国家杰出青年科学基金项目《智能管理系统仿真与优化》针对当前企业管理精益化需求，从理论和方法层面对仿真（数字孪生）技术的优化与提高作出了卓越贡献。相关理论成果将为人工智能技术在金融、供应链、医疗等关键管理系统领域的应用落地起到重要作用。

项目简介

企业管理的精益化促使仿真（数字孪生）技术的应用广度与深度提高。管理系统仿真常包含随机性、耗费时间长。系统优化维度、方案多高时算力常无法满足实际需求，因此需要从理论与方法层面提高仿真优化效率。仿真优化是人工智能中的重要技术。相比在计算机视觉、自然语言处理等领域的成功，人工智能技术在管理领域的应用落地相对滞后，由管理问题驱动的基础性理论与方法相对较少北京大学管理科学与工程博士，面向智慧管理问题的研究范式有待确立。

人工智能技术对环境的感知鲁棒性不高，这阻碍了该技术在关键管理系统（如金融、供应链、医疗）中的应用落地；基于人工智能的决策对风险与人的行为考虑不足，无法满足受人的群体行为因素支配的管理系统的要求；人工智能强化学习技术中多智能体训练通常效率低，难以适用于现实中复杂供应链管理场景下的多主体决策优化问题。

该项目成果解决了仿真优化中一些共性困难，进而克服智慧管理决策中的关键挑战。针对不连续仿真系统随机梯度估计提出的广义似然比方法与针对风险度量优化提出的多尺度随机梯度搜索算法,可解决仿真优化维度高的困难，提高智能体的感知鲁棒性与决策稳健性，应用于供应链库存管理可降低供应链成本、提高韧性；针对大规模离散仿真优化提出的动态仿真资源分配策略可解决仿真优化方案多的困难，提高智能体的训练效率，解决复杂仓网结构下大量库存单元的供应链库存订购策略优化。

获批人简介

彭一杰，北京大学光华管理学院副教授，博士生导师。北京大学人工智能研究院、国家健康医疗大数据研究院兼职研究员。本科毕业于武汉大学数学与统计学院，从复旦大学管理学院获博士学位。在美国马里兰大学和乔治梅森大学分别从事过博士后与助理教授工作。主要研究方向包括仿真建模与优化、金融工程与风险管理、人工智能、健康医疗等。主持国家自然科学基金委优秀青年科学基金、原创探索计划、杰出青年科学基金等。在《 》，《 on 》和《IEEE on 》等高质量期刊上发表学术论文，曾获 Award。目前担任Asia- of 副主编、《系统管理学报》领域主编，全国工业统计学教学研究会金融科技与大数据分会副理事长，北京运筹学会副秘书长，中国运筹学会金融工程与金融风险管理分会常务理事北京大学管理科学与工程博士，喜报！彭一杰副教授获批国家杰出青年科学基金项目，管理科学与工程协会理事。

清华大学管理科学与工程博士，课程安排丨数据要素卓越人才高级研修班 （第二期）

项目背景

我国正处于从“数据大国”迈向“数据强国”的历史进程，数据作为新型生产要素，已快速融入生产、消费、流通、分配和社会服务管理等各环节，深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式清华大学管理科学与工程博士，成为推动经济社会高质量发展的关键动力。

党中央、国务院高度重视释放数据价值，二十届三中全会对加快构建促进数字经济发展体制机制和完善数据市场制度规则等作出部署。今年，国家数据局联合相关部委加大政策供给硕士，陆续推出公共数据开发利用、企业数据开发利用、数据产业高质量发展、数据产权、数据流通、收益分配、安全治理、数据基础设施建设指引等制度文件。各地各部门积极推进数据要素市场化配置改革清华大学管理科学与工程博士，课程安排丨数据要素卓越人才高级研修班 （第二期）上海mba，围绕让数据供得出、流得动、用得好，健全组织机制和制度规则，央地协同推动我国海量数据优势转化为国家竞争新优势，促进高质量发展，助力中国式现代化建设。

鉴于此，清华大学公共管理学院充分发挥学科优势、资源优势与平台优势，打造“数据要素卓越人才高级研修班（第二期）”，研修班汇聚参与相关文件的咨询、论证与起草工作的专家、学者，以前瞻性视角、理论性高度认知数据要素治理与发展全周期各环节可能出现的风险与挑战，研讨、掌握应对之策，旨在赋能数据领域人才队伍，提高整体数据安全管理能力，提升数据合规能力。

01

学术指导

江小涓

中国社会科学院大学教授

国务院原副秘书长

孟庆国

清华大学公共管理学院教授、博士生导师

清华大学计算社会科学与国家治理实验室执行主任

清华大学中国电子数据治理工程研究院院长

02

课程安排

第一阶段：10月26日-10月27日

课程名称丨数据要素化及数据治理体系建设

孟庆国

清华大学公共管理学院教授、博士生导师，清华大学计算社会科学与国家治理实验室执行主任，清华大学中国电子数据治理工程研究院院长

课程名称丨课程导读交流

傅建平

清华大学计算社会科学与国家治理实验室专职研究员，中国电子信息行业联合会数据治理与发展专业委员会副主任

课程名称丨数据合规政策解读

李爱君

中国政法大学教授、博士生导师，中国政法大学互联网金融法律研究院院长

课程名称丨数据要素化新阶段的数据产业发展

张向宏

北京交通大学及北京化工大学特聘教授，国务院特殊津贴专家

课程名称丨数据的要素化与资产化

汤 珂

清华大学社科学院经济学研究所教授、至善书院院长、数据要素与数据技术分实验室主任

第二阶段：11月23日-11月24日

课程名称丨数据产权的力度与限度

申卫星

清华大学法学院教授，清华大学智能法治研究院院长

课程名称丨探索构建纵深分域的数据要素市场体系

吴志刚

赛迪研究院信息化与软件产业研究所所长，中国软件评测中心副主任

课程名称丨数据要素市场与生态

戎 珂

清华大学社科学院教授

课程名称丨互联网发展机遇与数字经济的未来

李晓东

清华大学互联网治理研究中心主任中国科学院计算技术研究所研究员、博士生导师

第三阶段：12月21日-12月22日

课程名称丨全国一体化数据市场

国家信息中心资深专家

课程名称丨数字治理视角下新质生产力的发展路径

翟 云

中央党校(国家行政学院)公共管理教研部研究员、博士生导师

课程名称丨个人数据治理与跨境流动

吴沈括

北京师范大学法学院副教授、博士生导师博士，中国互联网协会研究中心副主任

课程名称丨待定

江小涓

中国社会科学院大学教授，国务院原副秘书长

*课程与授课教师以实际安排为准，清华大学公共管理学院具有最终解释权利。*

03

培训须知

教学安排

学习周期：共三个月，每月1次，每次2天 (周末上课)

上课地点：清华大学公共管理学院（北京市）

收费标准

培训费: 19800元/人，（费用包括: 师资费、材料费、证书费等学习费用），不包含学员交通、食宿费用。

学习证书

圆满完成本项目，符合结业条件，可获得清华大学终身教育处统一颁发的“数据要素卓越人才高级研修班”学习证书，加盖“清华大学继续教育证书专用章”，证书号可登录清华大学继续教育与认证。

名额有限，按照报名顺序择优录取。

报名咨询

李老师

陈老师

供稿丨干部教育中心

编辑丨王瑞琪

审核丨朱旭峰