香港中文大學（深圳）一重點實驗室開放基金申請指南
廣東省人工智能數(shù)理基礎(chǔ)重點實驗室開放基金申請指南（2024 年）
廣東省人工智能數(shù)理基礎(chǔ)重點實驗室（以下簡稱“重點實驗室”）于2023年，經(jīng)廣東省科技廳批準，依托香港中文大學（深圳）立項建設(shè)。本重點實驗室側(cè)重發(fā)展人工智能的數(shù)理基礎(chǔ)，尋求在理論上對人工智能的模型和算法進行突破，夯實人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)。為擴大學術(shù)交流，營造開放的學術(shù)氛圍，凝聚國內(nèi)外優(yōu)秀學者，培養(yǎng)高層次創(chuàng)新人才，并建立更完整的數(shù)理基礎(chǔ)體系，進一步發(fā)揮人工智能的潛力，本重點實驗室設(shè)立開放基金。
1、申請要求與受理
（1）申請資格：申請人不限國籍，所在單位限中國大陸，需具有博士學位或中級及以上技術(shù)職稱。每位申請人在同一時間內(nèi)只能作為課題負責人（或參與人）申請（參與）一項開放基金課題，在研開放基金課題未結(jié)題者不得申請新的開放基金課題。
（2）成果要求： 申請人可在申請時，以下述任一成果指標作為驗收要求。
成果指標一：以第一作者或通訊作者發(fā)表學術(shù)論文至少 4 篇，其中在人工智能、科學計算等領(lǐng)域國內(nèi)外有影響力的期刊或會議上發(fā)表論文至少 2 篇。
成果指標二：以第一作者或通訊作者發(fā)表學術(shù)論文至少2 篇，其中在人工智能、科學計算等領(lǐng)域國內(nèi)外有影響力的期刊或會議上發(fā)表論文至少 1 篇；申請并取得至少 1 個國內(nèi)外發(fā)明專利授權(quán)。
（3）年限與經(jīng)費：研究期限一般為 2 年（2024.01-2025.12），經(jīng)費支持額度為不超過 10萬元，預(yù)計資助 4-6個項目。經(jīng)費分兩批支付，中期經(jīng)費的撥付以已完成的成果指標情況為考核標準（通常需完成至少1/2的進展或體現(xiàn)出較大概率可以完成成果指標）。
（4）申請方式：申請人需填報實驗室開放基金申請書，于2024年3月15日17:00前將申請書郵件發(fā)送至省重點實驗室辦公室電子信箱connieou@cuhk.edu.cn。郵件標題統(tǒng)一以“廣東省人工智能數(shù)理重點實驗室 – 開放基金申請（申請人）” 命名。
（5）申請人與香港中文大學（深圳）教授有合作者優(yōu)先。
2、開放基金管理
（1）在開放基金課題實施過程中，課題負責人需提交一次中期報告；開放課題研究期滿，須在 1 個月內(nèi)提交結(jié)題報告，并附相關(guān)的研究成果證明和正式發(fā)表的論文。
（2）經(jīng)開放基金資助所產(chǎn)生的研究論?和其他成果，按實驗室規(guī)定標注廣東省人工智能數(shù)理基礎(chǔ)重點實驗室為科研資助單位。具體標注內(nèi)容為“此項研究由廣東省人工智能數(shù)理基礎(chǔ)重點實驗室支持”或“This work is supported by the Guangdong Key Lab of Mathematical Foundations for Artificial Intelligence, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen”。如沒有標注則在考核中不計入結(jié)果。
（3）開放課題的經(jīng)費使用，按照?東省財政廳、審計廳的《關(guān)于省級財政科研項目資金的管理監(jiān)督辦法》，同時遵守依托單位的財務(wù)管理辦法，?？顚Ｓ?。
3、選題范圍
研究選題圍繞省重點實驗室聚焦的方向，研究內(nèi)容包括但不限于以下內(nèi)容。
（1）機器學習的數(shù)理基礎(chǔ)
（1.1）非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的機器學習理論
（a）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表示能力分析
（b）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局收斂分析
（c）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力分析
（1.2）圖數(shù)據(jù)的機器學習理論
（a）圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型表示理論
（b）圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型訓(xùn)練理論
（c）圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型泛化理論
（1.3）機器學習模型的大規(guī)模訓(xùn)練理論
（a）低通信二階優(yōu)化算法設(shè)計
（b）通用分布式優(yōu)化問題算法設(shè)計和理論分析
（c）非凸模型的大規(guī)模矩陣和張量分解方法研究
（2）強化學習的數(shù)理基礎(chǔ)
（2.1）強化學習收斂性和魯棒性
（a）強化學習的統(tǒng)計理論
（b）強化學習的漸近分析理論
（c）強化學習的魯棒性理論
（2.2）強化學習的自學習方法和理論
（a）強化學習自學習環(huán)境的數(shù)學建模與實現(xiàn)
（b）強化學習的自學習算法設(shè)計
（c）強化學習的自學習理論研究
（2.3）多智能體強化學習技術(shù)與理論
（a）去中心化的多智體強化學習算法設(shè)計
（b）強化學習的動態(tài)策略學習
（c）智體建模和動機預(yù)測分析
（3）偏微分方程理論及在人工智能中的應(yīng)用
（3.1）蘊含偏微分約束優(yōu)化問題的建模與模擬
（a）基于迭代閾值法的拓撲優(yōu)化的數(shù)學方法
（b）機理與數(shù)據(jù)驅(qū)動的拓撲優(yōu)化方法
（c）模型與算法的工業(yè)應(yīng)用
（3.2）計算數(shù)學與偏微分方程數(shù)值解
（a）多頻和高頻亥姆霍茲方程的快速求解
（b）含帶電離子非牛頓流體模型的模型、算法及其應(yīng)用
（3.3）偏微分方程定性分析
（a）用實效邊條件替代薄層里的偏微分方程問題
（b）生物化學膜的相變以及極限模型
附件：開放基金申請模板.docx
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