2024年4月19日，中山大学夏俐教授应邀作线下学术报告，报告题目为“Risk-Sensitive Markov Decision Processes with Long-Run CVaR Criterion”。更多信息，请见海报。

夏俐，中山大学管理学院教授。分别于2002年和2007年在清华大学自动化系获得学士和博士学位，博士生期间在香港科技大学联合培养，博士毕业后分别在IBM中国研究院、沙特国王科技大学从事科研工作，2011年至2019年在清华大学自动化系任教，历任讲师、副教授（博士生导师），2019年调入中山大学。主要研究方向为马氏决策过程、强化学习、排队论、博弈论等理论研究，以及在能源、金融等领域的应用研究。发表论文100余篇，获得美国专利3项、中国专利10余项，主持5项国家自然科学基金项目、3项国家重点研发计划子课题、多项华为公司等合作研发项目。担任IEEE Trans. Autom. Sci. Eng., Discrete Event Dyn. Syst.等国际权威SCI期刊的副主编（AE）等学术兼职。曾获2021年和2014年教育部高等学校自然科学二等奖等学术奖励。