2021年浙江大学数据科学研究中心推荐免试直博研究生拟录取名单公示

2020-11-03

根据《浙江大学2021年接收优秀应届本科毕业生免试攻读研究生工作办法》等文件要求，经数学学院、计算机学院、管理学院初审、复试和研究生招生工作领导小组审定，现将本中心接收2021年推免研究生结果予以公示。附：2021年拟录取直博研究生名单姓名 拟录取学院 拟录取专业码 拟录取专业 拟录取研究方向备注李泓毅数学科学学院70100数学概率论与数理统计数据科学中心何京城数学科学学院70100数学概率论与数理统计数据科学中心洪钰溯数学科学学院70100数学应用数学数据科学中心倪炜计算机学院81203计算机科学与技术数据科学中心刘可计算机学院81200计算机科学与技术数据科学中心附：2021年浙江大学数学科学学院推荐免试直博研究生拟录取名单公示http://www.math.zju.edu.cn/2020/1103/c38087a2213645/page.htm计算机学院接收2021年推免研究生结果公示http://www.cs.zju.edu.cn/csen/2020/1009/c27006a2205417/page.htm

【内网】党委研工部、研究生院关于启动“凌云”计划第二期社会实践基地申报的通知

2020-10-30

 各学院（系）：为深入学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想和党的十九大精神，落实2020年全国研究生教育会议精神，围绕学校“双一流”建设目标和卓越研究生培养计划的总体要求，根据《浙江大学博士生必修环节社会实践管理办法（试行）》（浙大发研〔2015〕61号）具体要求，进一步发挥研究生社会实践育人成效，突出学科育人重要作用，着力推进面向重点领域、重点行业、重点单位建设研究生社会实践基地、开展研究生社会实践工作，增强研究生“四个服务”的能力，为实现“两个一百年”奋斗目标和中华民族伟大复兴的中国梦培养更多德智体美劳全面发展、具有全球竞争力的高素质创新人才和领导者，现启动 “凌云”计划第二期社会实践基地申报工作，有关事项通知如下：一、建设思路坚持以立德树人为根本，以服务国家战略为导向，依托院系专业学科力量，结合学校毕业生高质量就业工作行动计划以及就业战略指导特色平台建设，面向行业、专业领域内有较大影响力、符合学科方向和学校就业重点引导方向的企事业单位、科研院所、非盈利机构和组织探索建设研究生社会实践基地，沉浸式开展研究生社会实践，串联起人才培养和输送的关键环节，在实践中厚植研究生家国情怀和担当意识，提升我校研究生在核心关键领域的竞争力和影响力，推动学校人才培养和就业工作高质量发展。二、申报要求1．社会实践基地合作共建单位需为学校就业重点战略合作伙伴，或处于行业领先地位、符合未来发展方向的标杆性单位，可提供一定的政策、物质等保障条件；2．实践内容符合社会实践核心育人内涵，充分体现社会实践的社会性、服务性和教育性；3．基地按研究生社会实践院级基地相关要求管理，需遵循《浙江大学博士生必修环节社会实践管理办法（试行）》（浙大发研〔2015〕61号）的相关规定，实践人员、实践内容、具体安排和考核规定等需纳入研究生社会实践工作统一管理；4．基地应具有开放性，能为全校符合条件的研究生开展社会实践活动提供平台，并做好相应的组织管理、教育引导和安全保障工作；5.对于已经由校级基地申报实践项目的企业、科研院所、公共服务部门及其所属机构，原则上不重复建立院系基地；6.已符合上述条件且运行情况良好的院级基地，可在原有基础上进一步优化提升进行申报。三、申报对象及数量各学院（系）可培育申报多个符合申报要求的研究生社会实践基地四、申报时间2020年10月29日-11月27日五、评选流程1．申报单位填写《“凌云”计划研究生社会实践基地申报书（第二期）》（附件），请将电子版和扫描件于11月27日前发送至lq611@zju.edu.cn；2．组织材料评审，从可行性、预期成果、学生受培养锻炼程度，并结合共建单位所能提供的保障条件对申报基地进行综合评审；3．评选产生“凌云”计划第二期社会实践基地建设名单，由学院（系）与共建单位签订合作协议后报研工部备案；4．根据评选结果和协议签订情况，对于立项基地给予一定的经费支持，主要用于基地建设和实践的实施推进、完善优化以及成果转化推广等。联系人：卢  俏，88981402；吴姣，88208147。  附件1：“凌云“计划研究生社会实践基地建设申报书（第二期）.docx党委研究生工作部研究生院2020年10月29日 

国合处关于预报2021年国际会议的通知

2020-10-30

各单位：根据教育部年度国际会议工作部署，现通知预报拟于2021年在华举办（含承办、合办等）的国际会议（包括线上国际会议）。请各单位组织相关人员于2020年11月13日前登陆中国教育系统国际学术会议云平台（http://econf.hust.edu.cn，会议预报申报→2021年会议预报）填报并进行初审，学校审核后将上报教育部终审。预报中的“2021年国际会议”既包括拟在2021年内召开，也包含拟在2021年后举办、但须在2021年对外承诺的国际会议。未预报的国际会议原则上不再受理申报（对不涉及敏感政治问题、邀请外宾人数在30人以下的自然科学类一般性国际会议可不预报，但须按规定提前报批）。重大国际会议的预报每年一次，逾期不再补报。一般性国际会议每年可分两次进行预报，2021年4月前可补预报拟在2021年7月至12月份举办的一般性国际会议。会议预报制度旨在限制重复举办相同的会议，防止出现先对外承诺后申报的现象。会议预报是会议申报的前置环节，未经教育部批准，不得对外申办或承诺举办国际会议。我校国际会议申报的相关规定和办事流程请参阅浙江大学申办国际会议的报批程序及相关规定；浙江大学申办国际（双边）会议的办事流程。咨询电话：88981035                                国际合作与交流处                                2020年10月29日

安全保卫处关于紫金港校区东门（申花路口）临时封闭的通知

2020-10-30

为确保2020年同等学力全国统一考试期间校园安全有序，根据疫情防控要求，并结合我校实际情况，决定于11月1日0:00—11月1日21:00封闭紫金港校区东门（申花路口）。在此期间，除参加同等学力全国统一考试的考生外，其他人员、车辆请从其他门绕行。由此带来的不便，敬请谅解。 安全保卫处 2020年10月28日

Understanding Carbon Cycle in the Earth System via Information Science and Technology

2020-10-26

浙江大学2021年普通招考博士研究生第一次招生报名通知

2020-10-23

浙江大学2021年普通招考博士研究生第一次招生报名通知

Some recent results on multivariate Gaussian random fields

2020-10-23

关于规范非集中采购流程的原则性意见及合同付款事宜的通知

2020-10-22

为全面贯彻落实党的十九大精神，做好《深化政府采购制度改革方案》落地准备工作，持续推进“放管服”改革，严格落实政府采购工作的最新要求，构建依法合规、充满活力、富有效率、更加开放、有利于学校非集中采购工作进行的体制机制，提出如下举措：    一、制订非集中采购工作规范化要求根据学校采购管理办法，对于未达到学校集中采购限额或标准的货物、工程、服务的采购，以及科研项目急需采购通过审批的，院系、部门可自主采购。为了规范非集中采购流程，防范可能的风险，院系、部门应完善非集中采购工作机制，结合经费管理和学校相关规章制度，制订或完善本单位非集中采购工作规范化要求，包括经费使用原则、非集中采购审批、采购流程把关、合同的审批订立等。二、非集中采购合同备案、存档根据前期调研情况，全校非集中采购合同数量大、涉及类型多、具体内容复杂，各院系、部门应做根据各归口管理部门的要求好本单位非集中采购合同的备案、存档工作，做到有据可查、有人监督，同时为今后的管理和审计工作打好基础。三、关于合同付款根据《保障中小企业款项支付条例》（中华人民共和国国务院令（第728号））要求：“机关、事业单位从中小企业采购货物、工程、服务，应当自货物、工程、服务交付之日起30日内支付款项；合同另有约定的，付款期限最长不得超过60日。合同约定采取履行进度结算、定期结算等结算方式的，付款期限应当自双方确认结算金额之日起算。”各院系、部门应严格遵守执行。详见：http://cgywxt.zju.edu.cn/sfw_cms2/e?page=cms.detail&cid=53843&nextcid=3778&aid=10151 浙江大学采购管理办公室                  2020年10月16日

Efficient estimation and computation of parameters and nonparametric functions in generalized semi/non-parametric regression models

2020-10-20

Autoregressive Networks

2020-10-19

Prediction using many samples with models containing partially shared parameters

2020-10-19

Assessing the Risks of PMU Network under Cyber

2020-10-14

Posterior Inference for Quantile Regression – Adaptation to Sparsity

2020-10-12

Large-Scale Datastreams Surveillance via Pattern-Oriented-Sampling

2020-10-12