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2022-10
人工智能学院生物信息学专题报告（第5场）暨吉林大学第十五届博士生论坛-人工智能分论坛——山东大学杨建益教授学术报告
报告题目：蛋白质与RNA结构预测中文简介：AlphaFold2等方法使蛋白质结构预测取得了突破性进展。课题组前期开发了蛋白质结构预测方法trRosetta，在AlphaFold2的启发下，我们对trRosetta做了一系列重要发展，包括trRosettaX、trRosettaX2、trRosettaX-Single和trRosettaRNA等，本报告将对它们做简要介绍。个人简介:杨建益， 国家杰青，2011年博士毕业于新加坡南洋理工大学，2021年7月加入山东大学数学与交叉科学研究中心。开发了t...
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2022-10
人工智能前沿系列讲座（第7期）暨吉林大学第十五届博士生论坛-人工智能分论坛——美国宾夕法尼亚州海大学计算机科学与工程系助理教授谢思泓学术报告
报告题目：负责任的图机器学习报告摘要近年来，计算机科学、智能交通、社会网络分析、医疗保健、生物化学、神经科学等领域中广泛存在的图结构数据促进了图模型的应用与发展。报告将讨论图模型的透明度、公平性与鲁棒性这三个负责层面。首先，通过一项问卷调查，揭示了用户对图模型的理解程度与信任程度之间的关系。该研究确定了两种不同且相互冲突的感知模式，即模型的可模拟性和反事实相关性。研究团队提出一种多目标优化方法...
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2022-10
人工智能学院生物信息学专题报告（第4场）——北京理工大学刘滨教授学术报告
报告题目：基于自然语言处理的蛋白质序列、结构和功能映射关系初探报告简介： 蛋白质序列、结构和功能之间的映射关系是蛋白质序列分析领域的核心问题。基于蛋白质序列和自然语言句子之间的相似性，提出了基于自然语言处理的蛋白质序列分析方法。在蛋白质序列分析方面，将介绍基于有监督迭代搜索框架的远同源性检测方法；在蛋白质结构预测方面，将介绍基于句法分析的固有无序蛋白质识别方法；在蛋白质功能预测方面，将介绍基于多...
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2022-10
人工智能前沿系列讲座（第6期）——香港浸会大学韩波助理教授学术报告
报告题目: Towards Trustworthy Learning and Reasoning under Noisy Data报告题目：噪声数据下的可信学习与推理报告摘要:Trustworthy learning and reasoning are the emerging and critical topics in modern machine learning, since most real-world data are easily noisy, such as online transactions, healthcare, cyber-security, and robotics. Intuitively, trustworthy intelligent system should behave more huma...
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2022-10
人工智能学院系列学术活动（第26场）——同济大学特聘研究员梁舒教授学术报告
报告题目：多智能体网络优化与博弈的分布式算法报告人：梁舒（同济大学，特聘研究员，博士生导师）报告摘要：本报告针对多智能体分布式优化与博弈问题，从系统、问题、方法等层面入手，介绍目前该领域主要关注的核心要素，包括具有时变有向非平衡性的复杂网络拓扑，具有一般耦合约束的广义资源分配和广义纳什均衡，基于非光滑、变分分析、奇异摄动理论的分布式设计与分析等，并汇报我们在这些方面的一些研究进展。此外，结合目...
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2022-10
人工智能学院生物信息学专题报告（第3场）——清华大学古槿教授学术报告
报告题目：构建高分辨率肿瘤空间分子图谱中文简介：异质性一直是肿瘤诊疗面临的重大难题，随着空间组学技术的飞速进展，研究人员可以实现肿瘤异质性的全基因组、空间原位、高分辨率解析，有望在免疫治疗、肿瘤耐药等领域取得新的突破。课题组与合作单位使用10X Visuim高分辨率空间转录组技术进行了原发性肝癌边界区和肿瘤内空间异质性研究，对7例患者、21个冰冻组织切片样本的84,823个空间位点进行了检测，成功绘制了原发性肝癌...
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2022-10
人工智能前沿系列讲座（第5期）——美国马里兰大学帕克分校计算机系Tenure-track助理教授周天翼学术报告
报告标题：课程学习-从类人学习到混合智能（Curriculum Learning: from Human-like Learning to Hybrid Intelligence）报告摘要：人工智能发展至今，在某些特定任务上的表现已经超越了人类，但是在另外一些方面却远不如人类智能。机器学习与人类学习之间的边界在哪里？如何缩小两者差距？如何结合两者的优势构建更强大的混合智能？在本次报告中，我们会聚焦课程学习 (Curriculum Learning)。人类学习离不开课程。课程决定了学习...
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2022-09
人工智能前沿系列讲座（第4场）——湖南大学机械与运载工程学院长聘副教授李柏学术报告
报告题目：基于数值优化的自主泊车轨迹规划方法报告摘要： 在自动驾驶系统中，轨迹规划是体现车辆智慧行驶能力的关键功能。与结构化道路场景相比，复杂非结构化场景中的轨迹规划问题难度更大。本报告将介绍一种面向非结构化场景的自主泊车轨迹规划方法，该方法采用最优控制命题的方式描述轨迹规划任务，通过构建安全行车隧道来降低避障约束条件的复杂度，随后采用约束软化求解架构保障泊车轨迹规划的实时性与稳定性。基于该方法...
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2022-09
人工智能前沿系列讲座（第3场）——阿尔伯特大学客座教授姚恒帅学术报告
报告题目： Step-Size Planning(步长规划)报告摘要： 针对病态问题和非凸优化问题，梯度下降法收敛缓慢。自适应步长是加速收敛的一种重要方法。本次报告中，首先会回顾近几十年关于自适应步长的相关工作，其中包括来自经典优化的Polyak 步长和IDBD方法，以及深度学习第一波神经网络浪潮引发的Adam、Hypergradient Desnce、L4和LossGrad方法，同时会介绍自适应步长和元学习的关联。 接下来，将会讨论步长的一种新形式，对角矩阵...
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2022-09
人工智能学院生物信息学专题报告（第2场）——中山大学计算机学院杨跃东教授学术报告
报告题目：融合HPC和AI的药物分子设计主讲人：杨跃东主讲人单位：中山大学计算机学院报告摘要: 报告将围绕药物智能设计中的蛋白质和药物分子的准确表征问题，在蛋白质表示方面，利用蛋白质三维结构，从传统的二级结构表示、二维残基距离矩阵，到残基图表示，化合物分子从分子指纹、SMILEs文本、到图表示的CMPNN算法。最终通过蛋白质和分子表征的多模态融合学习，准确预测蛋白质-药物的结合。同时，介绍生物医药计算平台的最新进...
