在海报展示环节，参与者对各种研究主题有了良好的印象。
会议期间，就特征值问题（Francoise Tisseur和Karl Meerbergen）、社交媒体和网络问题的数值方法（Hans De Sterck和Nelly Litvak）以及半光滑牛顿法（Karl Kunisch和Michael Ulbrich）等主题进行了有趣的演讲。我们学习了网络、可用的工具箱（例如，用于非线性特征值问题的NLEVP Matlab 工具箱）、 Google PageRank、节点中心性、友谊悖论、wikirank和Krylov 方法。在我们的工作中，我们经常需要解决（非线性）特征值问题，很高兴看到几种标准方法。此外，关于网络的演示非常有趣，因为这是一个相对较新的主题，。VORtech 致力于一些使用网络的项目，图中的节点中心性或距离可能会引起我们的兴趣。 Hans De Sterck 展示了一个有趣的动画，讲述了 2015 年埃博拉病 日本 Viber 数据 毒在非洲的传播。因此，对病毒的变异进行了研究，以找出哪些人员旅行导致了新的热点地区。
现场还进行了一场热闹的海报展示，三十名博士生向来宾讲解了他们的研究成果。海报主题涵盖多级蒙特卡罗方法、不确定性量化、数据同化、机器学习、生物数学、数值线性代数、离散化方法、多孔介质 和 两相流。
来自14所不同学院和大学的80多位参会者参加了此次会议。我们结识了很多人，并期待着
模型和传感器数据是不可或缺的组合。传感器数据是验证模型所必需的，而模型通常也是理解和推断数据所必需的。过去几个月，VORtech 一直在开展两个非常激动人心的项目，将传感器数据和模型结合在一个创新的应用中。