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信息科學與工程學院第十期青年學者學術論壇預告

發布時間:2022-06-28  來源:   查看:

會議時間:2022年7月1日(周五) 15:00—17:00

參會人員:信息科學與工程學院科研團隊全體教師,歡迎廣大師生參加。

會議地點: 理工樓2120


報告1:支持面部圖像的性别學習

報告人:李學輝

報告時間:15:00-15:20

内容簡介:介紹使用SVM進行性别學習的方法,針對低分辨率的面部圖像進行性别分類學習;對低分辨率的面部圖像進行試驗,通過試驗證實,SVM作為性别分類器比以往的經典的分類器有更低的錯誤率。

報告2:基于深度學習的miRNA與疾病相關性預測算法

報告人:王磊

報告時間:15:20-15:40

内容簡介:microRNA(miRNA)在人類複雜疾病研究中發揮着重要作用。識别miRNA與疾病之間的關系對于提高複雜疾病的治療水平和新藥研發具有重要意義。本研究提出了一種新的方法,通過結合深度學習的堆疊自動編碼器算法與旋轉森林分類器對miRNA與疾病之間的關系進行預測。通過交叉實驗驗證可得,該方法是一種有效預測miRNA與疾病關系的工具,能夠為生物實驗提供高可靠的疾病關聯miRNA候選物。

報告3:草莓營養生長建模研究

報告人:王永

報告時間:15:40-16:00

内容簡介:草莓種植者在種植過程中面臨着與天氣、種植和市場有關的許多挑戰。構建決策支持工具可以幫助優化草莓生産,但需要可靠的模型作為基礎。本研究利用公開數據集和文獻數據,使用天氣、土壤、管理和生理參數作為輸入,對草莓營養生長過程建立模型,使用GAMA平台進行模拟實驗,為進一步的生物傳粉、病蟲害防治等研究提供草莓模型支持。

報告4:基于深度學習的目标檢測SSD改進算法的研究

報告人:燕孝飛

報告時間:16:00-16:20

内容簡介:目标檢測是計算機視覺領域的研究熱點之一。随着深度學習的發展,研究人員提出了很多基于卷積神經網絡的目标檢測算法。本報告對其中的SSD算法原理進行介紹,在分析其優點與不足的基礎上,提出一種基于位置預測與類别預測分離的改進算法DF-SSD,該算法分離了位置預測與類别預測使用的特征圖,增加了豐富的細節與定位信息,對提升模型檢測性能效果顯著。

報告5:水下無線傳感器網絡路由算法分析

報告人:賈繼洋

報告時間:16:20-16:40

内容簡介:在水下無線傳感器網絡中,水下路由協議可以有效地将數據從源節點傳輸到網絡中的目标節點。通過分析不同水下路由協議的性能,并在算法上進行優化,可以有效解決高海洋幹擾和噪聲、高傳播延遲、窄帶寬、動态網絡拓撲的限制和挑戰。

報告6:基于機器學習的藥物-靶标相互作用預測

報告人:王瑩

報告時間:16:40-17:00

内容簡介:對基于機器學習的DTI預測的基本流程進行介紹,并對利用機器學習預測DTI的研究進行回顧,同時對不同的機器學習方法運用于DTI預測的優缺點進行一個簡單總結,以期對開發更加有效的預測算法和DTI預測的發展提供幫助。

科技處

信息科學與工程學院

2022年6月28日

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