讲者简介：张潘，中国科学院理论物理研究所的研究员，主要从事统计物理、量子物理与机器学习交叉领域的研究。张潘提出了稀疏态张量网络方法，解决了谷歌悬铃木量子线路的采样问题，也提出了统计力学计算方法的新框架以及张量网络机器学习模型玻恩学习机。他的科研成果获得了2023年国家杰青项目支持，并获得了2023年中国科学院青年科学家奖，以及2022年北京市自然科学奖二等奖。自2023年起，张潘研究员担任物理学国际核心期刊《Physical Review Letters》的编委。
报告题目：2024年诺贝尔奖漫谈：从伊辛模型到神经网络，再到量子纠错
讲者简介：张鹏，天津大学计算机科学与技术学院教授，入选国家级青年人才计划，长期致力于自然语言处理、信息检索与量子力学、量子计算的交叉学科研究方向，近期关注量子机器学习，以及大语言模型的轻量化和专业化应用。已发表Nature Communications、ACM TOIS、ICML、NeurIPS、ACL、SIGIR、AAAI、KDD等高水平论文60余篇。获得欧洲信息检索会议ECIR 2011 Best Poster Award，国际信息检索顶级会议SIGIR 2017 Best Paper Award Honorable Mention，SMP首届机器人群聊大赛一等奖。曾担任中国中文信息学会青年工作委员会执行委员、中国计算机学会YOCSEF天津2023-2024学术委员会主席；现担任中国中文信息学会信息检索专业委员会常务委员。
报告题目：从经典神经网络到量子神经网络
讲者简介：刘丁，天津工业大学计算机科学与技术系主任，中国计算机学会量子计算专委会委员，CCF YOCSEF天津学术委员。2014年博士毕业于清华大学，2016年至2017年为西班牙光子科学研究所（ICFO）量子信息理论组公派博士后。目前主要研究方向为量子机器学习、机器学习。主持天津市自然科学基金、天津市教委科研计划等项目，参研国家自然科学基金重点项目等科研项目，在New Journal of Physics、Physical Review B、Pattern Recognition Letters、Neural Processing Letters、ACL等学术期刊和会议发表论文十余篇。获2022英国物理学会出版社顶尖高被引论文奖（IOP Publishing Top Accepted Paper Award）。
报告题目：量子神经网络的演进
