博文
- 题目：图数据无监督分类 （汇报人：成琳）
- 题目：基于对比的图无监督方法 主讲人：成琳 地点：腾讯会议 时间：2024-02-07 晚8点30 主要内容：随着图数据在化学、生物学、社交网络等领域的广泛应用，如何有效地从图数据中提取有用信息成为了研究的热点。特别是在分子数据领域，分子结构可以自然地表示为图，其中原子作为节点，化学键作为边。无监督的图表示学习 ...
- 自监督对比学习方法综述（巴朔）
- 题目：自监督对比学习方法综述 主讲人：巴朔 地点：腾讯会议 时间：20240131 晚9点 简介： 1. 研究背景：对比学习是一种主流的自监督学习方法。通过构造正负样本，模型可以在不依赖或者弱依赖数据标签的情况下对比不同视角的特征信息，从而实现对数据关键特征的提炼。而如何构造与 ...
- 题目:基于揭示数据中的隐藏模式以蛋白质和分子亲和力预测为例 (余卓航)
- 题目:基于揭示数据中的隐藏模式以蛋白质和分子亲和力预测为例 主讲人:余卓航 地点: 腾讯会议 时间: 2024-01-15 简介: 1，数据是人工智能技术的核心之一。面对数据的多样性包括规则结构数据和潜在结构数据等。常见的规则结构数据如图片和文本等，这类数据有很强的空间位置关系和局部关联性现有的方法对于这类数据研究 ...
- 题目:基于强化学习的个性化癌症治疗策略研究——拟合真实数据中存在的难点 （刘召聪）
- 题目:基于强化学习的个性化癌症治疗策略研究——拟合真实数据中存在的难点 主讲人：刘召聪 地点：腾讯会议 时间：2023-01-04 简介： 1， 面对全球癌症患者数量增加，个性化癌症治疗策略（ PCTS ）结合强化学习（ RL ），是一种新的、经济有效的治疗方法。这种创新框架考虑到患者的具体情况，由于临床试验机会稀缺 ...
- 数据中相关性模式的探讨——传统卷积和图卷积的实验报告 （余卓航）
- 题目：数据中相关性模式的探讨——传统卷积和图卷积的实验报告 主讲人：余卓航 地点：腾讯会议 时间：2023-01-04 简介： 1）背景介绍：实验证明，由于原始数据中冗余信息太多，因此对原始数据进行特征提取能够有效提升建模的效果和效率。因此特征提取模块是建模的重要环节。 &nb ...
- 深度学习到底在做什么？它究竟可以做什么？——2023年组内工作梳理
- 时间：2023-12-27 上午9点30开始 地点：腾讯会议 深度学习是人工智能的重要组成部分，它的出现带来了全新的建模范式，为不同领域的重要问题提供了“全新”的解决方案。因此， 它已经成为了公认的‘研究热点’。 但是能够从数学原理出发，结合不同领域的应 ...
- 图神经网络的节点分类和图分类 (成琳)
- 题目： 图神经网络的节点分类和图分类 主讲人：成琳 地点：工程学院211 时间：2023/12/07 下午3.30 简介：图神经网络基本框架；节点分类任务和图分类任务 参考文献： Liu Y, Jin M, Pan S, et al. Graph self-supervised learning: A survey . IEEE Transactions on Kn ...
- 数据驱动的加速设计策略的掺杂TiO2光催化剂的光催化降解活性预测 (张守昌讲)
- 题目： 数据驱动的加速设计策略的掺杂TiO2光催化剂的光催化降解活性预测 主讲人：张守昌 地点：209 时间：2023/12/07 下午4:00 简介：（1）介绍二氧化钛光催化的背景 （2）介绍二氧化钛掺杂实验的数据集和实验流程结果 （3）介绍二氧化钛光催化降解污染物的原理 参 ...
- 关于湿地生态系统碳汇的讨论 报告人：梁颖
- 主讲人：梁颖 地点：腾讯会议 时间：2023-12-03 上午10点 简介：碳中和已经成为全球的共识。碳中和有两个路径，减排和增汇。目前各国的关注点主要集中在减排措施上，对增汇手段的重视不足。负排放即增强碳汇能力已成为必要的行动，也是实现碳中和的必由之路 。湿地碳库的规模和稳定性是湿地发挥碳中和作用的关键，也是 ...
- 题目：蛋白质语言模型 (张守昌)
- 题目：蛋白质语言模型 主讲人：张守昌 地点：腾讯会议 时间：2023年9月5日20:30 简介：1）语言模型在蛋白质理解与生成上的应用 2）语言模型的发展 参考文献： （2021）Learning the protein language: Evolution, structure, and function. （2022）Transformer-based protein generation with regularized latent ...
