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2019年12月21日,“CAAI走進高校”活動來到曲阜師范大學信息科學與工程學院,CAAI生物信息學與人工生命專委會組織本次活動。博士生導師、中國科學院計算技術研究所張法研究員與山東大學計算機科學與技術學院崔學峰教授出席并作了精彩的學術報告。曲阜師范大學信息科學與工程學院部分教師、研究生參與活動。活動由信息科學與工程學院劉金星教授主持。


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報告會上,張法研究員首先作了主題為“Pathological Image Classification Based on Deep Learning Methods”的報告。組織病理學診斷被認為是診斷癌癥的重要標準。盡管深度學習的應用改善了病理圖像分類的性能,但分類的準確性仍無法滿足臨床實踐的要求,張法研究員介紹了兩種基于深度學習方法的乳腺癌組織病理學圖像分類,一種是混合卷積和遞歸深度神經網絡用于乳腺癌組織病理學圖像分類,它融合了卷積和遞歸神經網絡的優勢。另一種是使用多模式數據融合對乳腺癌分類的新型混合深度學習方法。


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張法研究員


崔學峰教授作了題為“Finding Remote Homologous Proteins: Alignment-Based, Alignment-Free and Cross-Modal Methods”的報告。蛋白質在生物中的功能包括酶,抗體,傳感器和轉運蛋白,還有許多其他作用。理解蛋白質功能對生物學和醫學科學研究具有重大意義。尋找具有保守的結構相似性但序列相似性有限的遠距離同源蛋白,是理解蛋白質功能必不可少的步驟。崔教授提出了三種新穎的方法來尋找具有不同目標的遠距離同源蛋白。這些方法不僅提高了發現同源蛋白質的準確性,而且還提高了預測蛋白質結構的準確性。


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崔學峰教授


本次報告會為曲阜師范大學信息科學與工程學院師生提供了一次難得的學習和交流機會,有助于大家了解生物信息學領域最新的研究方向和前沿學科動態,開拓學術視野。


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與會師生合影

中國人工智能學會
2019年12月27日

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