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叶荫宇(Yinyu Ye)，斯坦福大学管理科学与工程系及计算数学工程研究院李国鼎讲座教授，是内点优化算法、在线线性规划和学习、强化学习和马可夫过程算法分析等领域的开创者之一。曾获2009年约翰·冯·诺依曼理论奖、2012年国际数学规划大会(ISMP)Tseng Lectureship奖、2014年美国应用数学学会优化奖等。
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现场，来自各个福利机构的孩子、老人及护理员等工作人员纷纷登台献艺。欢快的锅庄舞跳出节日的喜悦，悠扬的歌声传递美好的祝愿，激情的架子鼓演奏点燃现场气氛。台下老人和孩子们看得全神贯注，掌声与笑声此起彼伏。文艺表演过程中，相关领导走到特困老人身边，为他们发放慰问金、献上哈达，致以诚挚的新年祝福；为孩子们送上压岁钱，祝愿他们健康茁壮成长。
叶荫宇：我认为二者各有千秋。相比于人工智能，运筹学的显著优点是：设计一种算法无需真实数据参与，可将问题和数据抽象化，完全不会影响运筹学的优化过程。就如同往一个背包里放不同价值、不同种类的物品，人工智能需要了解这些物品具体为何、价值几何从而给出解决方法，而运筹学的优化是给出一种最优算法，无论放进去什么样的物品，都能根据算法找出最优解，通俗来讲，就是以不变应万变，以“一”对“无穷”。