报告人： 古祥 助理教授
报告题目： 细胞生长建模与扰动预测的最优传输方法
时间： 2026年10月27日（周二）8:45—9:25
地点： 线上腾讯会议（会议号：572-635-386）
报告摘要：
单细胞测序为理解细胞生长与扰动响应提供了丰富数据，但其破坏性测量方式使得同一细胞难以被持续追踪，如何从非配对的群体观测中推断细胞状态变化成为重要的数学挑战。
本报告围绕细胞生长动力学建模与扰动响应预测，介绍报告人与团队提出的基于最优传输的方法。一方面，结合最优传输与流匹配，构建联合建模细胞状态演化与群体生长动态的模型与算法；另一方面，针对扰动响应，构建因子驱动的复合分布回归模型，建立相应的统计理论与计算方法，并通过仿真与单细胞数据实验验证其有效性。
报告人简介：
古祥，西安交通大学数学与统计学院助理教授。主要从事数学、统计学与人工智能交叉研究，聚焦深度学习跨域泛化性的数学方法、可控生成式人工智能模型的理论与算法等。
近年来在 IEEE TPAMI、IJCV、NeurIPS、CVPR 等人工智能领域顶级期刊和会议发表论文30篇，研究成果入选 ESI 高被引论文。担任 ICLR 领域主席、数学与人工智能交叉期刊 JMLC 编委，并担任多个顶级期刊和会议审稿人。入选中国博士后创新人才支持计划（博新计划）、陕西省“三秦博创”人才及中国人工智能学会博士学位论文激励计划。曾主持国家自然科学基金青年学生基础研究项目、国家自然科学基金青年科学基金项目（C类）及博士后面上资助等项目。
