时间：2013年4月2日
地点：A118会议室
主讲人：宋学辉、裴雨龙
主持人：邹凡云
参与人员：实验室同学
活动内容：
第一位主讲人是12级宋学辉。主题是Impartial Combinatorial Games。他从有趣的例子引入主题，介绍了组合游戏理论的必胜、必败态，Nim游戏、Nim和，以及Sprague-Grundy值，SG理论以及应用。最终“好问题奖”确定为张帆、夏睿、王思博。
Q&A摘录：
（夏睿）问：最后得到的结果如何影响决策？条件限制对最后的结果有没有影响？
答：抑或的最后结果用于找到需要进行策略的那个组，至于那个组具体的策略则根据具体的规则来确定，使这个组改变之后，综合的异或结果为0。不同的规则只会影响策略的数量，不会影响策略的存在与否。即策略是必然存在的，有可靠的证明。
（王思博）问：c点为什么是0？
答：因为c点下面的边是1，取非负整数的补集中最小的值，所以是0。
第二位主讲人是10级裴雨龙。主题是“隐马尔科夫模型”。主要讲述了隐马尔科夫模型的引入和定义，观测序列的概率估计，最优状态序列的推断，以及模型的学习算法，同时，还向我们展示了HMM的广泛应用场景。最终“好问题奖”确定为柳胜兵、彭程、仇长贺。
Q&A摘录：
（柳胜兵）问1：HMM如何根据用户的反馈更新模型？
答1：可以设置某些状态。
问2：如何寻找TopK个最优状态序列？
答2：动态规划里多记即可。
问3：HMM和CRF孰优孰劣？
答3：看潮流。
（彭程）问：马尔可夫链是一类特殊的时间离散的随机过程，其最大的特点就是无后效性。能否根据以往的历史数据，建立了彩票预测的马尔可夫链模型，并对利用模型得出的结果进行分析。
答：在对历史数据统计分析的基础上，运用马尔科夫链理论预测分析彩票这种随机性很强的事件是一种方法，之前我也想过，我们可以根据最新得到的号码随时改变初始状态和转移概率矩阵，判断各个号码出现的概率，但这种方法得到一个必中的号码的概率很低，在实际应用中还有一定的局限性，可以运用这种方法再结合其他方法可能得到更大的概率值。
（仇长贺）问：t时刻的状态假设只设定与t-1时刻的状态有关对结果正确性影响有多大？
答：会有一定的影响。但是有的地方会采用二元或者三元或者更多元模型，但是如果太多对计算复杂性的要求很高，性价比低。
最后是所有听众对两位主讲人根据整个报告的逻辑、内容充实性、表述能力等进行投票。:最终投票结果是裴雨龙8票，宋学辉7票。裴雨龙赢得优胜奖，宋学辉赢得鼓励奖。
附：
获奖名单：
优胜奖：裴雨龙
鼓励奖：宋学辉
好问题奖：张帆、夏睿、王思博；
柳胜兵、彭程、仇长贺。
PPT、活动录像存放地址：
ftp://www.icnlab.cn/BigData