2023.08.12-13，『運(yùn)籌OR帷幄』聯(lián)合浙江大學(xué)管理學(xué)院， 在浙江大學(xué)（紫金港校區(qū)）舉辦第二屆“運(yùn)籌學(xué)和人工智能在業(yè)界的前沿應(yīng)用”Workshop，邀請業(yè)界人士暢談運(yùn)籌學(xué)與人工智能在業(yè)界的前沿應(yīng)用。

屆時(shí)，國內(nèi)外運(yùn)籌學(xué)應(yīng)用前沿的知名企業(yè)家、專家、學(xué)者將匯聚一堂。來自不同領(lǐng)域的16位重磅嘉賓，愿與大家分享和探討大數(shù)據(jù)背景下的運(yùn)籌學(xué)算法的實(shí)際應(yīng)用，為廣大學(xué)者和大數(shù)據(jù)從業(yè)者提供一場“運(yùn)籌學(xué)盛宴”~

本次活動(dòng)為期2天，活動(dòng)分為4個(gè)半天，每半天中間安排一次茶歇(含: 企業(yè)展示&招聘)，給你充分的機(jī)會social和network行業(yè)大佬，投出簡歷~

日程安排

2023年度OR企業(yè)評選決賽信息，參見:

2023『年度OR企業(yè)評選』決賽來了！| 8月12-13浙江大學(xué)線下，第二屆運(yùn)籌學(xué)與人工智能前沿應(yīng)用研討會同步開啟報(bào)名！

演講嘉賓

嘉賓概覽

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演講人：David Simchi-Levi

簡介：David Simchi-Levi?is a Professor of Engineering Systems at MIT and serves as the head of the MIT Data Science Lab. ?He is considered one of the premier thought leaders in supply chain management and business analytics.

His Ph.D. students have accepted faculty positions in leading academic institutes including U. of California Berkeley, Carnegie Mellon U., Columbia U., Cornell U., Duke U., Georgia Tech, Harvard U., U. of Illinois Urbana-Champaign, U. of Michigan, Purdue U. and Virginia Tech.

Professor Simchi-Levi is the current Editor-in-Chief of?Management Science, one of the two flagship journals of INFORMS. He served as the Editor-in-Chief for?Operations Research (2006-2012), the other flagship journal of INFORMS and for?Naval Research Logistics?(2003-2005).

In 2023, he was elected a member of the National Academy of Engineering. In 2020, he was awarded the prestigious INFORMS Impact Prize for playing a leading role in developing and disseminating a new highly impactful paradigm for the identification and mitigation of risks in global supply chains.

He is an INFORMS Fellow and MSOM Distinguished Fellow and the recipient of the 2020 INFORMS Koopman Award given to an outstanding publication in military operations research; Ford Motor Company 2015 Engineering Excellence Award; 2014 INFORMS Daniel H. Wagner Prize for Excellence in Operations Research Practice; 2014 INFORMS Revenue Management and Pricing Section Practice Award; and 2009 INFORMS Revenue Management and Pricing Section Prize.

He was the founder of LogicTools which provided software solutions and professional services for supply chain optimization. LogicTools became part of IBM in 2009. In 2012 he co-founded OPS Rules, an operations analytics consulting company. The company became part of Accenture in 2016. In 2014, he co-founded Opalytics, a cloud analytics platform company focusing on operations and supply chain decisions. The company became part of the Accenture Applied Intelligence in 2018.

報(bào)告題目：Reinventing Operations Management’ s Research and Practice with Data Science

報(bào)告摘要：Machine learning is playing increasingly important roles in decision making, with key applications ranging from dynamic pricing and recommendation systems to personalized medicine and clinical trials. While supervised machine learning traditionally excels at making predictions based on i.i.d. offline data, many modern decision-making tasks, in particular in operations management, require making sequential decisions based on data collected online. Such discrepancy gives rise to important challenges of bridging offline supervised learning and online interactive learning to unlock the full potential of data - driven decision making.The presentation will focus on the integration of online and offline learning to improve decision making in operations management. We highlight three examples. In the first, we consider the challenges of reducing difficult online decision-making problems to well-understood offline supervised learning problems. In the second, we show the impact of offline data on online decision making. Finally, in clinical trials, we show how to convert offline randomized control trials into adaptive, online, experimental design.

演講人：胡浩源

簡介：菜鳥人工智能部負(fù)責(zé)人，主導(dǎo)建設(shè)了greed solver大規(guī)模決策優(yōu)化求解平臺和朱雀大語言模型應(yīng)用平臺。

報(bào)告摘要：介紹運(yùn)籌優(yōu)化在物流領(lǐng)域的應(yīng)用點(diǎn)，包括技術(shù)課題的展開和應(yīng)用實(shí)踐的場景。以及大語言模型在管理科學(xué)中的實(shí)踐。

演講人：梁哲

簡介：現(xiàn)任同濟(jì)大學(xué)經(jīng)管學(xué)院教授、同濟(jì)廈航算法聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室主任。本科畢業(yè)于新加坡國立大計(jì)算機(jī)工程系、碩士畢業(yè)于新加坡國立大學(xué)工業(yè)與系統(tǒng)工程系、博士畢業(yè)于新澤西州立大學(xué)工業(yè)工程系。研究主要集中在航空運(yùn)營管理。在JOC，TS，TRB等期刊發(fā)表論文40余篇。2014年獲得國家自然科學(xué)基金優(yōu)秀青年基金的資助，2018年獲得國家杰出青年基金資助，2019年獲上海市學(xué)術(shù)帶頭人。團(tuán)隊(duì)研發(fā)的航班恢復(fù)系統(tǒng)、機(jī)組排班系統(tǒng)已經(jīng)在廈航、東航、川航、順豐等航空公司實(shí)際應(yīng)用并產(chǎn)生一定經(jīng)濟(jì)效益。

報(bào)告題目：數(shù)智化航空貨運(yùn)運(yùn)營管理

報(bào)告摘要：航空業(yè)是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的典型行業(yè)，然而，我國航空貨運(yùn)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型還有較大提升空間。報(bào)告主要介紹我國航空貨運(yùn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型中一系列亟待解決的問題，包括智能貨運(yùn)機(jī)隊(duì)和飛機(jī)編排、智能航空貨運(yùn)恢復(fù)、智能貨運(yùn)飛機(jī)配載等問題。結(jié)合算法的數(shù)字化智能決策系統(tǒng)已經(jīng)在順豐航空、圓通航空、京東航空等多家民航企業(yè)落地使用，產(chǎn)生了一定經(jīng)濟(jì)和社會效益。相關(guān)研究也可以為其他行業(yè)，例如鐵路、海運(yùn)、城市物流，提供一定借鑒。

演講人：陸學(xué)華

簡介：

?教育

1983，南京大學(xué)數(shù)學(xué)系，學(xué)士

1986，中國科學(xué)院應(yīng)用數(shù)學(xué)所，碩士

1996，University of Colorado at Boulder 計(jì)算機(jī)系，博士

?美國

1996-1997，F(xiàn)ederal Express，資深系統(tǒng)分析員，機(jī)組排班

1997-2006，Sabre，產(chǎn)品架構(gòu)師，Sabre 第二代收益管理系統(tǒng) AirMax?

?中國

2006-2021，Sabre Shanghai，任運(yùn)籌開發(fā)經(jīng)理，首席代表，主要從事機(jī)場地面資源方面的數(shù)學(xué)模型和算法設(shè)計(jì)開發(fā)，包括地勤人員排班，停機(jī)位分配，值機(jī)人員需求預(yù)測，樞紐機(jī)場控制，以及中國區(qū)航班網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃產(chǎn)品的服務(wù)和支持

2022-present，CAE Civil Flight Service，Optimization Service經(jīng)理，Site Manager，主要負(fù)責(zé)機(jī)組排班、航班恢復(fù)產(chǎn)品方面的用戶需求分析，優(yōu)化基準(zhǔn)評估，模型參數(shù)調(diào)優(yōu)，算法效果評估，等等

報(bào)告題目：An integrated approach to airline crew recovery problem

報(bào)告摘要：In a regular situation, airline crews carry out their roster lines published by crew planners in monthly basis. But bad weather, mechanical problems, ground delays, crew unavailability, etc. can disrupt the execution. The primary goal of crew recovery is to repair disrupted roster lines while making sure all flights have the crews needed to operate them and return the airline back to normal operations as quickly and efficiently as possible. In most cases, the model would be overwhelmingly massive and complex if all the alternatives are taken into account. In this presentation, we introduce the crew recovery problem in the context of airline business process, present the basic formulation of the optimization model and the idea to solve it in a realistic timeframe.

演講人：王夢迪

簡介：Mengdi Wang received her Ph.D. in Electrical Engineering and Computer Science from Massachusetts Institute of Technology in 2013. At MIT, Mengdi was affiliated with the Laboratory for Information and Decision Systems and was advised by Dimitri P. Bertsekas. Mengdi joined Princeton University in 2014. She received the Young Researcher Prize in Continuous Optimization of the Mathematical Optimization Society in 2016 (awarded once every three years), the Princeton SEAS Innovation Award in 2016, the NSF Career Award in 2017, the Google Faculty Award in 2017, ?and the MIT Tech Review 35-Under-35 Innovation Award (China region) in 2018. She is currently serving as an associate editor for Operations Research.

Her research interests on data-driven optimization, reinforcement learning, statistical dimension reduction and system identification. Mengdi’s research group studies the statistical and algorithmic foundation of reinforcement learning and sequential decision-making, as well as their applications in finance, operations research and biomedical research.

報(bào)告題目：Reward-Directed Conditional Diffusion: Provable Distribution Estimation and Reward Improvement

報(bào)告摘要：We explore the methodology and theory of reward-directed generation via conditional diffusion models. Directed generation aims to generate samples with desired properties as measured by a reward function, which has broad applications in generative AI, reinforcement learning, and computational biology. We consider the common learning scenario where the data set consists of unlabeled data along with a smaller set of data with noisy reward labels. Our approach leverages a learned reward function on the smaller data set as a pseudolabeler. From a theoretical standpoint, we show that this directed generator can effectively learn and sample from the reward-conditioned data distribution. Additionally, our model is capable of recovering the latent subspace representation of data. Moreover, we establish that the model generates a new population that moves closer to a user-specified target reward value, where the optimality gap aligns with the off-policy bandit regret in the feature subspace. The improvement in rewards obtained is influenced by the interplay between the strength of the reward signal, the distribution shift, and the cost of off-support extrapolation. We provide empirical results to validate our theory and highlight the relationship between the strength of extrapolation and the quality of generated samples.

演講人：文再文

簡介：北京大學(xué)北京國際數(shù)學(xué)研究中心教授，主要研究最優(yōu)化算法與理論及其在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能中的應(yīng)用。2016年獲中國青年科技獎(jiǎng)。2020年獲國家萬人計(jì)劃科技創(chuàng)新領(lǐng)軍人才，現(xiàn)為中國運(yùn)籌學(xué)會常務(wù)理事，中國運(yùn)籌學(xué)會數(shù)學(xué)規(guī)劃分會副理事長，以及期刊“Journal of Scientific Computing”, “Journal of the Operations Research Society of China”, “Journal of Computational Mathematics”, “Communications in Mathematics and Statistics”的編委和“Mathematical Programming Computation”的技術(shù)編委。

報(bào)告題目：A Monte Carlo Policy Gradient Method with Local Search for Binary Optimization

報(bào)告摘要：Binary integer programming problems are ubiquitous in many practical applications, including the MaxCut and cheeger cut problem, the MIMO detection and MaxSAT, etc. They are NP-hard due to the combinatorial structure. In this talk, we present a policy gradient method using deep Monte Carlo local search to ensure sufficient exploration in discrete spaces. The local search method is proved to improve the quality of integer solutions and the policy gradient descent converges to stationary points in expectation. Numerical results show that this framework provides near-optimal solutions efficiently for quite a few binary optimization problems.

演講人：印臥濤

簡介：印臥濤博士負(fù)責(zé)阿里巴巴-達(dá)摩院-決策智能實(shí)驗(yàn)室的研究與開發(fā)工作。帶領(lǐng)實(shí)驗(yàn)室發(fā)布了MindOpt優(yōu)化求解器，并使用機(jī)器學(xué)習(xí)和運(yùn)籌優(yōu)化技術(shù)，大大提升了阿里云的計(jì)算效率、南方電網(wǎng)在新能源背景下的調(diào)度效率。在加入達(dá)摩院之前，印臥濤是UCLA數(shù)學(xué)系終身教授，在分布式計(jì)算、優(yōu)化算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像處理的理論和應(yīng)用方面取得了系統(tǒng)性的創(chuàng)新成果。曾獲NSF CAREER獎(jiǎng)、Sloan研究獎(jiǎng)、晨星應(yīng)用數(shù)學(xué)獎(jiǎng)、達(dá)摩獎(jiǎng)、Egon Balas獎(jiǎng)，以及多個(gè)最佳論文獎(jiǎng)。自2018起被Clarivate Analyese列為世界1%高引學(xué)者。

報(bào)告題目：如何利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解混合整數(shù)線性規(guī)劃

報(bào)告摘要：這個(gè)報(bào)告將深入探討GNN（圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）和數(shù)學(xué)優(yōu)化之間的迷人關(guān)聯(lián)。我們近期發(fā)現(xiàn)，只要將LP（線性規(guī)劃）定義在特定的圖上，GNNs就可以去判斷LP問題的可行性并以任意精度進(jìn)行求解。為了將這個(gè)令人驚訝的結(jié)果擴(kuò)展到MILP（混合整數(shù)線性規(guī)劃）上，我們分析了GNNs的局限性并證明：只要對foldable的MILP的對稱性進(jìn)行預(yù)處理，GNNs就可以去判斷MILP問題的可行性并以任意精度進(jìn)行求解。

這些發(fā)現(xiàn)不僅加深了我們對GNNs表達(dá)能力的理解，而且為這些深度學(xué)習(xí)模型在解決連續(xù)和組合優(yōu)化問題中的應(yīng)用開辟了新的途徑。

演講人：袁曉明

簡介：現(xiàn)任香港大學(xué)數(shù)學(xué)系教授、系主任。主要研究領(lǐng)域是優(yōu)化問題算法及理論、最優(yōu)控制問題、云計(jì)算與人工智能問題的建模與計(jì)算。2023年與華為云合作獲得Franz Edelman Award（finalist）。先后于2017年、2018年、2021年入選 Clavivate Analytics高被引學(xué)者。

報(bào)告題目：云計(jì)算中的運(yùn)籌學(xué)模型和計(jì)算

報(bào)告摘要：我們將討論云計(jì)算的一些重要問題，包括虛擬機(jī)發(fā)放、直播的帶寬調(diào)度、以及物理引擎（數(shù)字人、游戲）等。我們將分析這些問題的關(guān)鍵運(yùn)籌學(xué)模型、優(yōu)化技術(shù)、計(jì)算以及仿真，并簡單探討將來的研究方向。

演講人：趙磊

簡介：趙磊博士，清華大學(xué)工業(yè)工程系運(yùn)籌學(xué)與數(shù)據(jù)科學(xué)研究所教授，運(yùn)籌學(xué)與服務(wù)科學(xué)研究室（TOpS Lab）主任，交通科學(xué)與物流研究中心主任。近年來主要從事隨機(jī)優(yōu)化方法及其在供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理、物流和運(yùn)輸管理（特別是超大型城市中的物流配送管理）以及全渠道零售和物流中的應(yīng)用，其研究獲得國家自然科學(xué)基金、科技部等的資助，并且同中外運(yùn)、中石化、中遠(yuǎn)海運(yùn)科技、阿里、華為、美團(tuán)、IBM中國研究院、日本三菱重工、美國通用磨坊等企業(yè)合作，研究發(fā)表于ANOR、COR、EJOR、MSOM、OR Spectrum、TRB、TRC、TRE、TS等運(yùn)籌學(xué)和交通科學(xué)領(lǐng)域?qū)W術(shù)期刊；曾任美國運(yùn)籌與管理學(xué)研究協(xié)會（INFORMS）交通科學(xué)與物流分會（TSL）秘書長和INFORMS Journal on Computing期刊副編，現(xiàn)任Transportation Science期刊副編和Transportation Research Part E期刊編委。

報(bào)告題目：運(yùn)籌學(xué)應(yīng)用：問題、模型與算法

報(bào)告摘要：分享在運(yùn)籌學(xué)應(yīng)用研究中分析問題特征、建立數(shù)學(xué)建模與設(shè)計(jì)優(yōu)化算法方面的一些體會。

OR青年學(xué)者嘉賓

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OR青年學(xué)者：金慶偉

簡介：金慶偉博士，浙江大學(xué)管理學(xué)院副教授，畢業(yè)于美國北卡羅萊納州立大學(xué)工業(yè)與系統(tǒng)工程學(xué)系工業(yè)工程方向。主要研究方向?yàn)閮?yōu)化理論與算法，收益管理，運(yùn)營與供應(yīng)鏈管理，多年來持續(xù)關(guān)注魯棒優(yōu)化決策、整數(shù)優(yōu)化決策、基于消費(fèi)者行為和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)定價(jià)決策、產(chǎn)品組合規(guī)劃決策等問題，主持相關(guān)領(lǐng)域多項(xiàng)國家級、省部級科研項(xiàng)目。發(fā)表國際期刊論文三十余篇，包括SIAM Journal on Optimization、Production and Operations Management、INFORMS Journal on Computing等國際高水平期刊。為聯(lián)合利華、阿里天貓供應(yīng)鏈、覽眾科技等企業(yè)提供銷量預(yù)測、暢銷品識別、產(chǎn)品調(diào)撥等解決方案。

報(bào)告題目：基于魯棒優(yōu)化的產(chǎn)品組合和產(chǎn)品調(diào)撥

報(bào)告摘要：我們將以產(chǎn)品組合優(yōu)化和產(chǎn)品調(diào)撥為例討論如何利用魯棒優(yōu)化提升已有模型在不確定環(huán)境下的實(shí)際表現(xiàn)。在產(chǎn)品組合優(yōu)化問題中，通過引入分布魯棒優(yōu)化模型，我們讓基于MNL選擇模型的產(chǎn)品組合表現(xiàn)優(yōu)于更復(fù)雜、更具一般性的Markov鏈選擇模型所得到的產(chǎn)品組合。而在產(chǎn)品調(diào)撥問題中，通過引入分布魯棒優(yōu)化模型，我們可以顯著提升天貓供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)中前置倉的履單率。

OR青年學(xué)者：覃含章

簡介：新加坡國立大學(xué)（NUS）工業(yè)系統(tǒng)工程與管理系助理教授，麻省理工學(xué)院（MIT）計(jì)算與工程博士，清華大學(xué)工業(yè)工程與數(shù)學(xué)雙學(xué)士。研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法在運(yùn)作管理、供應(yīng)鏈與物流管理、和交通系統(tǒng)中的應(yīng)用。

報(bào)告題目：Trading Safety Stock for Service Response Time in Inventory Positioning

報(bào)告摘要：We study the inventory placement optimization problem, where demand is sensitive to service response time, under the online retailing setting. The main challenge is to achieve the optimal trade-off between revenue benefits from shorter delivery time and inventory operation costs. To predict the effects of modified demand under service response time variations, we introduce a demand prediction and elasticity model to quantify the sensitivity in demand for particular product categories. We also propose a novel data-driven two-stage stochastic programming approach complementing the demand prediction and elasticity model, which optimally trades safety stock for service response time. We then illustrate the efficiency of our approach through data provided by an e-commerce retailer in North America. Our approach offers supply chain managers a general-purpose decision support tool that optimizes the inventory network to generate recommended stocking levels for stores, distribution centers and warehouses on a daily basis.

圓桌嘉賓

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分享嘉賓1：丁思涵

簡介：教育背景：國內(nèi)非一流大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)，后在荷蘭阿姆斯特丹完成了運(yùn)籌學(xué)碩士和博士的學(xué)位。

工作背景：現(xiàn)任 Data scientist manager；博士期間兼職擔(dān)任荷蘭國防部和荷蘭某咨詢公司數(shù)據(jù)和analytics顧問；曾入職埃森哲數(shù)據(jù)科學(xué)咨詢部門，后跳槽至Google愛爾蘭歐洲總部，任職高級數(shù)據(jù)科學(xué)家。2019年回國任職谷歌中國Analytics lead。

分享嘉賓2：覃含章

分享嘉賓3：周偉華

簡介：浙江大學(xué)求是特聘教授、管理學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師、教育部青年長江學(xué)者。曾入選教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才、浙江省151人才第一層次、浙江大學(xué)求是青年學(xué)者、浙江省之江青年學(xué)者、唐仲英青年學(xué)者等人才項(xiàng)目?，F(xiàn)任浙江大學(xué)數(shù)據(jù)分析和管理國際研究中心主任、浙江大學(xué)“大數(shù)據(jù)＋分析和管理”創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)首席專家、浙江省高校水平創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)“數(shù)據(jù)分析和管理”負(fù)責(zé)人、浙江大學(xué)-麻省理工學(xué)院“食品供應(yīng)鏈系統(tǒng)化風(fēng)險(xiǎn)管理”項(xiàng)目中方負(fù)責(zé)人。

主要研究聚焦于數(shù)據(jù)智能、供應(yīng)鏈管理與決策、供應(yīng)鏈金融與區(qū)塊鏈。相關(guān)研究成果獲國內(nèi)外頂級刊物《Management ?Science》《Operations research》《Production and Operations Management》《Manufacturing & Service Operations Management》《管理科學(xué)學(xué)報(bào)》《管理工程學(xué)報(bào)》等發(fā)表，并于2022年入選ESI高被引論文。

主持包含國家自然科學(xué)基金重大項(xiàng)目課題、重點(diǎn)項(xiàng)目、科技部重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目課題等在內(nèi)的國家級課題7項(xiàng)，國家部委、各級政府及企業(yè)項(xiàng)目20余項(xiàng)。研究成果獲教育部高等學(xué)?？茖W(xué)研究優(yōu)秀成果獎(jiǎng)三等獎(jiǎng)、浙江省科技進(jìn)步獎(jiǎng)三等獎(jiǎng)、浙江省哲學(xué)社會科學(xué)優(yōu)秀成果獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)、浙江大學(xué)2021年度學(xué)術(shù)創(chuàng)新獎(jiǎng)、2019 INFORMS 服務(wù)科學(xué)大會最佳論文獎(jiǎng)第一名、浙江大學(xué)2019年度十大學(xué)術(shù)進(jìn)展提名獎(jiǎng)等。

Workshop報(bào)名及參會Q&A

Q0：此次Workshp線下參會的報(bào)名截止日期？

如需訂購浙大食堂餐券，報(bào)名截止日期為08.09中午12點(diǎn)。

如無需訂購餐券，但需要我們協(xié)助注冊進(jìn)入浙大校園，截止日期為08.11中午12點(diǎn)。

如果是浙大學(xué)生/老師，也可選擇當(dāng)場繳費(fèi)報(bào)名。

如有疑問，請?zhí)砑庸ぷ魅藛T微信：or_ycww

Q1：此次Workshp收費(fèi)么？

A：如需線下參會，收費(fèi)。

報(bào)名資費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)如下：

報(bào)名截止時(shí)間

2023-08-11 12:00:00

學(xué)生

_

500元

_

學(xué)生

（知識星球會員）

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300元

_

非學(xué)生

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1000元

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非學(xué)生

（知識星球會員）

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800元

_

注：學(xué)生需提供在讀學(xué)生證復(fù)印件，知識星球會員需提供知識星球ID及名稱。

Q2：如何報(bào)名線下參會？

A：本屆Workshop線下的報(bào)名通道分為普通通道和知識星球會員通道（立減200元，知識星球內(nèi)獲取報(bào)名方式）兩種。

01

普通報(bào)名通道

掃描下方二維碼，填寫真實(shí)信息繳費(fèi)報(bào)名，付款成功即報(bào)名成功（個(gè)人信息將會出現(xiàn)在會議胸牌上）。

報(bào)名表大概長這樣：

02

知識星球會員通道

掃描下方二維碼，加入【運(yùn)籌OR帷幄】知識星球年費(fèi)會員，查看相應(yīng)貼子進(jìn)入會員報(bào)名通道（并解鎖一整年會員權(quán)益）！

加入知識星球后，查看關(guān)于此次Workshop的帖子，帖子中第一張二維碼圖片即報(bào)名通道（立減200元），如下圖：

Q3：如何報(bào)銷？

A：我們在報(bào)名問卷中提供了slot，以便您填寫報(bào)銷信息。默認(rèn)開普票，可出具邀請函/會議通知/參會證明。紙質(zhì)票會議現(xiàn)場核對后當(dāng)場簽發(fā)，電子票會議現(xiàn)場核對，會后統(tǒng)一郵件發(fā)送。報(bào)名問卷中的相關(guān)問題，如圖：

Q4：如何在浙大食堂就餐？

A：首先，浙大校園內(nèi)不能叫外賣（外賣只可到校門口取餐），會場內(nèi)不可吃飯和喝除礦泉水以外的飲料。如需在浙大食堂用餐，請通過報(bào)名問卷預(yù)訂餐券。餐券有2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，分別是25元的套餐A和40元的套餐B。支付成功后，現(xiàn)場簽到時(shí)將發(fā)放您預(yù)定的餐券，可在留學(xué)生餐廳指定窗口用餐。報(bào)名問卷中的相關(guān)問題，如圖：

注：浙大食堂餐券預(yù)訂統(tǒng)計(jì)截止至8月9日中午12時(shí)，餐券即訂即得，不予退訂也無法補(bǔ)訂。在此時(shí)間后報(bào)名的用戶，將無法預(yù)訂餐券。

Q5：如何付款？

A：報(bào)名問卷中會根據(jù)報(bào)名類型及選擇餐券的數(shù)量，自動(dòng)計(jì)算應(yīng)付總額，問卷僅支持微信付款。如需其他付款方式，如：銀行轉(zhuǎn)賬，請?zhí)砑庸ぷ魅藛T微信：or_ycww

報(bào)名問卷中的相關(guān)問題，如圖：

Q6：如何進(jìn)浙大校園？

A：我們會根據(jù)您在報(bào)名問卷填寫的實(shí)名信息（姓名、身份證號以及手機(jī)號），為您提前預(yù)約進(jìn)校。進(jìn)校時(shí)刷身份證進(jìn)校即可。如需開車入校，需在報(bào)名問卷內(nèi)提供車牌號、車牌顏色（藍(lán)牌或綠牌），我們也會為您提前預(yù)約。否則無法開車進(jìn)校。報(bào)名問卷中的相關(guān)問題，如圖：

Q7：如何簽到？

A：我們會在8.11晚上6-8點(diǎn)于會場外開始簽到，如果您已經(jīng)成功繳費(fèi)完成報(bào)名，您的報(bào)名信息會錄入報(bào)名數(shù)據(jù)庫，屆時(shí)憑借自己的姓名即可完成簽到。

Q8：8.11無法簽到，可以在8.12上午簽到嗎？

A：可以。

Q9：可以線上參會么？

A：可以?？梢酝ㄟ^騰訊視頻號參與線上付費(fèi)直播（每半場直播價(jià)格為500微信豆），知識星球年費(fèi)會員可以免費(fèi)收看全程直播。具體參與方式：

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主辦方簡介

【浙江大學(xué)管理學(xué)院】1980 年，原浙江大學(xué)在全國率先成立科學(xué)管理系。1986 年，原浙江大學(xué)獲批“管理科學(xué)與工程”一級學(xué)科博士學(xué)位授予權(quán)，是全國第一批管理類學(xué)位授予點(diǎn)。1998 年，獲批企業(yè)管理博士學(xué)位授予點(diǎn)。1999 年，四校合并后，新浙江大學(xué)管理學(xué)院組建。新時(shí)代，以兩個(gè)率先獲得的雙一流學(xué)科為基礎(chǔ)，踏上了建設(shè)世界一流中國管理學(xué)院的新征程。2001 年，獲批工商管理一級學(xué)科博士學(xué)位授予點(diǎn)。2006 年，國內(nèi)首家通過 AMBA國 際 認(rèn) 證， 至 2015 年， 通 過 AACSB、EQUIS、AMBA 三皇冠認(rèn)證；國內(nèi)首家獲批“創(chuàng)業(yè)管理”博士學(xué)位授予權(quán)。2017 年，管理科學(xué)與工程進(jìn)入國家“雙一流”建設(shè)學(xué)科名單。

浙江大學(xué)管理學(xué)院以許慶瑞院士為旗幟，匯聚了包括長江學(xué)者特聘教授、國家級“萬人計(jì)劃”領(lǐng)軍人才、浙江大學(xué)文科資深教授、浙江省特級專家、浙江大學(xué)求是特聘教授、浙江大學(xué)文科領(lǐng)軍人才、國家杰出青年基金獲得者、教育部新世紀(jì)人才等 21 人次，以及一大批在各個(gè)學(xué)科領(lǐng)域開拓創(chuàng)新、繼往開來的青年才俊隊(duì)伍。學(xué)院以雙優(yōu)的一級學(xué)科為依托，匯聚國際國內(nèi)高端人才，為中國的管理教學(xué)與研究開拓前行。

作為中國大陸首家獲得國際權(quán)威認(rèn)證的管理學(xué)院，浙江大學(xué)管理學(xué)院目前已經(jīng)通過包括 AACSB、EQUIS、AMBA、CEEMANIQA 在內(nèi)的國際認(rèn)證和中國高質(zhì)量 MBA 教學(xué)認(rèn)證。

學(xué)院創(chuàng)建了中國首個(gè)全球創(chuàng)業(yè)管理項(xiàng)目 --GEP，首個(gè)制造與供應(yīng)鏈領(lǐng)域雙學(xué)位碩士項(xiàng)目 --GMSCM，首個(gè)面向一帶一路的管理類項(xiàng)目 --PIEGL，成為中國 首 家 加 入 QTEM (Quantitative Techniques forEconomics and Management) 碩士網(wǎng)絡(luò)的管理學(xué)院，并于斯坦福、劍橋、MIT 等建立了一批聯(lián)合研究中心。學(xué)院正籌建中美商學(xué)院，致力于打造以本科生教育為突破的全學(xué)科鏈的人才培養(yǎng)高地。

承辦方簡介

【浙江大學(xué)數(shù)據(jù)分析和管理國際研究中心】浙江大學(xué)數(shù)據(jù)分析和管理國際研究中心是 2016 年正式組建的校級跨學(xué)科研究機(jī)構(gòu)。中心綜合了管理科學(xué)與工程、工商管理、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、控制科學(xué)與工程、心理學(xué)、醫(yī)學(xué)等多個(gè)學(xué)科的師資隊(duì)伍，聚焦于應(yīng)用導(dǎo)向的大數(shù)據(jù)研究。

研究中心聘請美國斯坦福大學(xué)管理科學(xué)與工程系及計(jì)算數(shù)學(xué)工程研究院杰出終身教授葉蔭宇任中心外方主任。浙江大學(xué)管理學(xué)院周偉華教授擔(dān)任中方主任，華中生教授、劉淵教授、楊翼教授擔(dān)任中心副主任。

研究中心目前設(shè)立 7 個(gè)專業(yè)研究所，包括數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策研究所、數(shù)據(jù)營銷研究所、數(shù)據(jù)治理研究所、智慧醫(yī)療研究所、數(shù)據(jù)分析和可視化研究所、數(shù)字資產(chǎn)和區(qū)塊鏈研究所、政務(wù)大數(shù)據(jù)研究所。

研究中心已經(jīng)建立了廣泛的國際合作研究網(wǎng)絡(luò)，包括來自美國斯坦福大學(xué)，美國麻省理工大學(xué)，加拿大多倫多大學(xué)等機(jī)構(gòu)的研究者。同時(shí)擁有大量深入的企業(yè)合

作伙伴，包括阿里巴巴、IBM、個(gè)推、銅板街、溫州中津先進(jìn)研究院、覽眾數(shù)據(jù)、云象區(qū)塊鏈、數(shù)智政通等。

本中心是以中青年為主力、具有高科研水平的新型國際合作研究團(tuán)隊(duì)，年齡與知識結(jié)構(gòu)合理，朝氣蓬勃、銳意進(jìn)取。本中心各研究所非常重視學(xué)生的培養(yǎng)和指導(dǎo)，對學(xué)生培養(yǎng)模式進(jìn)行了創(chuàng)新，建立了持續(xù)性創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式，帶領(lǐng)學(xué)生開展交叉學(xué)科領(lǐng)域的研究探索。在良好的團(tuán)隊(duì)學(xué)術(shù)氛圍下，團(tuán)隊(duì)在人才培養(yǎng)上成效顯著，很多學(xué)生都在世界各地的企業(yè)、政府、教育機(jī)構(gòu)等單位上發(fā)揮著重要作用。

研究中心的使命：以數(shù)據(jù)為燃料，以優(yōu)化為引擎，創(chuàng)造更智能、更有趣、更美好的世界。研究中心價(jià)值觀：開放、協(xié)作、創(chuàng)新、包容。研究中心愿景：致力于成為研究的樂土、人才的沃土與創(chuàng)新的熱土。

【運(yùn)籌OR帷幄】以運(yùn)籌學(xué)為圓心，輻射數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能等領(lǐng)域，旨在為讀者帶來運(yùn)籌學(xué)/優(yōu)化理論最專業(yè)和前沿的資訊與報(bào)道，及其在供應(yīng)鏈管理、人工智能等學(xué)科的交叉應(yīng)用。社區(qū)共有30余個(gè)細(xì)分專業(yè)碩博微信群，5個(gè)QQ群，全網(wǎng)共80余萬專業(yè)粉絲。

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