аЯрЁБс>ўџ 02ўџџџ1џџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџьЅС[@ №ПN bjbj44 "ViViNџџџџџџˆ6666666JЎЎЎЎ К Jћђввввв­­­z||||||$эR?  6Ф­­ФФ 66ввлЕФ:6в6вzФz2662вЦ щq IеФЎў 2zЫ0ћ2A  A 2JJ6666A 62H­и…š|›)­­­  JJdЎ JJЎAbstract: Particle filter sampling is a general purpose Monte Carlo scheme for tracking in dynamic systems. It maintains the belief state of a dynamic system at time t as a set of random samples (particles). It thus removes the need for gross approximations to the measurement and evolution model of the dynamic system and the assumptions of Gaussian noise, and enables sequential inference to be performed on the most complex problems including the nonlinear/non-Gaussian tracking problem. Dynamical Bayesian networks (DBNs) are a representation language for stochastic dynamic systems that can model even very large and complex systems. This talk will give a brief introduction to the particle filter sampling technique and how to make it applied to the inference of the belief state of DBNs. Biography: Dr. Zonglin Zhou did his PhD in Probability and Statistics from Beijing Normal University in 1994. Since then, he worked as a regular researcher at the Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences for more than one year, and spent another nine years as postdoctoral research associate and research fellow at University of Maryland Baltimore County, National University of Singapore, and Nanyang Technological University, respectively. His research interests mainly involve machine learning and its application in bioinformatics.   „–ІЇДФЭЮЯf r  ы 7 S ~  б    ! ' ( ) о ь э K N їѓяычпчлчлчлзлзгЯгзчЫчгїУїѓПѓПЛПhФ# hЄ§hз<дhз<д5hA{‚hVd§hИZhю$­hy 7h…HWh…HW6h…HWha7њh<јhз<дhз<дhЄ§5   N §§§N ў 1hАа/ Ар=!А"А# $ %АœD@ёџD NormalCJ_HaJmH nHsH tHDAђџЁD Default Paragraph FontRiѓџГR  Table Normalі4ж l4жaі (kєџС(No ListNџџџџP˜0€€˜0€€˜0€€N N N №8№@ёџџџ€€€ї№’№№0№( № №№B №S №ПЫџ ?№џџT†"Ќ6U†",6V†"T&W†"l6X†"”&Y†"д&Z†"w![†"\w!\†"œw!]†"мw!^†"Ќh_†"ьh`†",ia†"lib†"Ќi8iiqxССЮффьООЦдP     Cpw‚‚ЪттыѓѓХгооP    9*€urn:schemas-microsoft-com:office:smarttags€place€= *€urn:schemas-microsoft-com:office:smarttags €PlaceName€= *€urn:schemas-microsoft-com:office:smarttags €PlaceType€      -4ОХPPPPџџzlzhou х Ф# ИZy 7…HWN4\A{‚ю$­з<д<јa7њЄ§Vd§џ@€88ЌъЈ^^88N@@џџUnknownџџџџџџџџџџџџG‡z €џTimes New Roman5€Symbol3& ‡z €џArial;†‹[SOSimSun"qˆ№аh(х‹3х‹ Ъ„ Ъ„ !№ ДДr4dLL3ƒ№H)№џ?фџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџИZџџ`Particle filter sampling is a general purpose Monte Carlo scheme for tracking in dynamic systemszlzhouzlzhouўџр…ŸђљOhЋ‘+'Гй0Ш˜ ,8L \h „  œЈАИРЈaParticle filter sampling is a general purpose Monte Carlo scheme for tracking in dynamic systemsaartzlzhouelzhlzh Normal.dotlzlzhoud3zhMicrosoft Word 10.0@vнA@аЮ_GеФ@в2щHеФЪ„ўџеЭеœ.“—+,љЎ0L hp€ˆ˜  ЈАИ Р -ЈHKUSTe L{ aParticle filter sampling is a general purpose Monte Carlo scheme for tracking in dynamic systems Title ўџџџ ўџџџўџџџ !"ўџџџ$%&'()*ўџџџ§џџџ-ўџџџўџџџўџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџRoot Entryџџџџџџџџ РF~ IеФ/€Data џџџџџџџџџџџџ 1TableџџџџWordDocumentџџџџ"SummaryInformation(џџџџџџџџџџџџDocumentSummaryInformation8џџџџџџџџ#CompObjџџџџџџџџџџџџjџџџџџџџџџџџџўџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџўџ џџџџ РFMicrosoft Word Document MSWordDocWord.Document.8є9ВqRoot Entryџџџџџџџџ РF№kћ]НеФ5РData џџџџџџџџџџџџ 1TableџџџџWordDocumentџџџџ" ўџџџ ўџџџўџџџ !"ўџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџ4§џџџўџџџўџџџўџџџ3џџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџўџџџ ўџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџTitle„@є€ќ 4`_AdHocReviewCycleID_EmailSubject _AuthorEmail_AuthorEmailDisplayNameА pШ*ur aistat talkzlzhou@cs.ust.hk Zonglin ZhouSummaryInformation(џџџџџџџџџџџџDocumentSummaryInformation8џџџџџџџџCompObjџџџџџџџџџџџџjџџџџџџџџџџџџўџ џџџџ РFMicrosoft Word Document MSWordDocWord.Document.8є9ВqўџеЭеœ.“—+,љЎDеЭеœ.“—+,љЎL hp€ˆ˜  ЈАИ Р -ЈHKUSTe L{ aParticle filter sampling is a general purpose Monte Carlo scheme for tracking in dynamic systems