人工智能学院生物信息学专题报告（第12场）——俄亥俄州立大学马安骏研究员学术报告

报告题目：利用深度迁移学习预测癌症药物治疗中单细胞水平的药物反应报告内容：由于个体及癌细胞亚型间的异质性，当前的癌症药物治疗存在低疗效和高复发率的问题。这种异质性导致了单个细胞对药物的分化反应，是基于传统转录组测序（bulk RNA-seq）数据进行的预测无法识别出的。单细胞转录组测序(scRNA-seq)技术的发展为发现癌症亚群对特定药物反应的异质基因表达提供了前所未有的机会。为此，该项目提出了scDEAL，一个利用大规...

人工智能学院生物信息学专题报告（第11场）——华南理工大学蔡宏民教授学术报告

报告题目：多源数据整合方法及在生物医学数据中的应用摘要：宏观和微观领域不同类型的观测工具累积了丰富多样的多源数据，如各种新型成像技术的高速发展，衍生出不同成像条件下的多模态成像数据；微观测序技术的普及，衍生出不同尺度下的测序数据；定量观测多组织之间的响应，衍生出结构不同的网络数据。此类多源数据具有小样本、高维度、多模态、跨尺度和多属性缺失等问题，整合分析此类多源异构数据具有重要的科学意义，能为...

人工智能学院生物信息学专题报告（第10场）——安徽大学郑春厚教授学术报告

报告题目： 基于深度学习的合成生物系统模拟预测报告摘要：合成生物学是以理性设计和改造生物系统为目标，构建工程化平台是合成生物系统的重要研究手段，目前工程化试错存在海量的试错空间，仍缺少标准的合成生物元件，而其基础是实现不同生物系统的合成生物元件及其功能以及合成生物系统功能预测。随着人工智能技术的快速发展，将人工智能技术与合成生物学融合是大势所趋，通过数据驱动及持续学习，可以有效实现合成生物元件及...

人工智能学院系列学术活动（第27场）——葡萄牙里斯本大学博士后吕纯川学术报告

报告题目：Deep Variational Inference with Discrete Latent Structure for Graph-based Parsing报告摘要：Graph-based Parsing is an interpretable and simple parsing technique used for predicting a semantic graph from a sentence, where labeled nodes and edges are predicted from their corresponding sentence tokens independently. However, the such correspondence might not be available due to the lack o...

人工智能学院生物信息学专题报告（第9场）——北京理工大学张法教授学术报告

报告题目：基于病理图像的医学多模态数据融合分析报告简介：病理图像是癌症诊断的金标准。基于深度学习融合病理图像和基因组数据的方法已被广泛应用于癌症的生存期分析，但现有模型未能充分利用神经网络强大的表示学习能力，无法有效地融合病理图像和基因组数据的多模态特征。在本报告中，将介绍我们在病理图像分类、生物医学数据融合分析等方面的工作，特别是基于WSI（全切片病理图）的生物医学数据融合分析在肿瘤标志物MSI和...

网络数据挖掘论坛暨吉林大学第十五届博士生论坛-人工智能分论坛

2022年网络数据挖掘论坛暨吉林大学第十五届博士生论坛-人工智能分论坛邀请了3位优秀学者介绍时空数据挖掘、图数据挖掘和文本数据挖掘等领域的前沿研究进展，报告内容涵盖智慧城市、电商推荐、网络舆情等热点研究方向。  热烈欢迎各位老师和同学的积极参与！报告时间：2022年11月20日19:00-21:30报告地点：腾讯会议：945-384-552王森章-中南大学王森章，中南大学计算机学院特聘教授，湖南省青年“芙蓉学者”。主要研究方向为时...

长春图形学论坛2022暨吉林大学第十五届博士生论坛-人工智能分论坛

 2022年长春图形学论坛暨吉林大学第十五届博士生论坛-人工智能分论坛邀请了4位优秀学者介绍计算机图形学、视觉和可视化领域的前沿研究进展，报告内容涵盖三维智能处理与交互、类脑感知与交互以及图数据可视化等热点研究方向。    热烈欢迎各位老师和同学的积极参与！刘玉身– 清华大学报告人简介：刘玉身，清华大学软件学院长聘副教授，博士生导师。2006年获得清华大学计算机科学与技术系的博士学位，导师孙家广院士；2006-2009...

未来科学系列讲堂暨吉林大学王湘浩人工智能杰出学者系列讲座——樊文飞教授主题讲座

人工智能学院生物信息学专题报告（第8场）——中南大学李敏教授学术报告

报告题目：基因组三维结构预测个人简介:李敏，教授，博士生导师，中南大学计算机学院副院长，主要从事生物信息学与数据挖掘研究，在Genome Research、Genome Biology、Bioinformatics、IEEE/ACM TCBB等国际期刊和国际会议上发表学术论文100余篇，获国家授权发明专利30余项。主持国家重点研发计划课题、国家自然科学基金重点项目等国家和省部级科研课题十余项。担任生物医学智能计算湖南省工程研究中心主任、生物信息学湖南省重...

人工智能学院生物信息学专题报告（第7场）——多伦多大学张兆雷教授学术报告

报告题目：Machine Learning in Computational Biology报告简介：The recent advances in machine learning techniques have been implemented in biomedical research and achieved great success. In this talk, I will give a brief introduction on how machine learning has transformed computational biology and describe several successful cases such as protein folding, drug discovery and cancer research. I ho...