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雷亚国，西安交通大学教授、博士生导师；美国机械工程师协会会士（ASME Fellow）、英国工程技术学会会士（IET Fellow）、国际工程资产管理协会会士（ISEAM Fellow）、国家杰出青年科学基金获得者、科睿唯安全球高被引科学家（2019-2022）、国家重点研发项目首席科学家（2项）、“三秦学者”全国一流创新团队带头人。现担任中国机械工程学会工业大数据与智能系统分会副主任委员、IEE...
为积极贯彻五大主责主业中“大数据”领域的新战略要求,广东联通以数据治理为契机带动公司数据治理和赋能能力的建设，从2018年开始，致力构建了全业务高效支撑能力、元数据驱动的大数据平台。《元数据驱动的大数据全业务高效支撑的创新与实践》项目，荣获2021年度中国通信学会科学技术奖三等奖。
随着机器学习技术的飞速发展，各种学习方法被提出并成功应用于图像识别、学习控制等领域。其中，学习控制的典型方法包括迭代学习控制（ILC）、高斯混合学习控制、强化学习控制等。比如，迭代学习控制方法常被用于控制许多批处理模式的动态过程，并已被成功应用于化工生产和工业机器人等。然而，理论界之前尚未研究这种控制方法针对从数据中获取的参数的随机误差的鲁棒收敛性问题。