應(yīng)太陽集團tyc5997國家"111計劃"老人福祉信息科技創(chuàng)新引智基地楊矯云老師邀請，2015年6月23日下午15：00，美國密蘇里大學(xué)尚奕教授在逸夫樓408會議室做了題為“Machine learning methods for protein structure prediction and ambulatory assessment of alcohol craving”的報告。報告由計算機學(xué)院院長助理王偉副教授主持，學(xué)院相關(guān)教師、研究生聆聽了報告。
尚奕教授首先針對當(dāng)前酒精依賴嚴(yán)重，每年在此問題上花費高的現(xiàn)象，結(jié)合可穿戴設(shè)備，以及機器學(xué)習(xí)的方法，來進行飲酒傾向預(yù)測。通過可穿戴設(shè)備的數(shù)據(jù)收集，并經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理，特征提取，訓(xùn)練/測試實例生成，機器學(xué)習(xí)算法設(shè)計等步驟，最后進行充分實驗，結(jié)果表明僅依靠可穿戴設(shè)備收集的體征數(shù)據(jù)可較好地預(yù)測出飲酒行為，為進一步預(yù)測飲酒傾向做了很好地鋪墊。接下來，尚奕教授針對蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測問題進行了闡述，其中蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測是當(dāng)今科學(xué)領(lǐng)域125個未解決的大問題之一。尚奕教授介紹了如何應(yīng)用機器學(xué)習(xí)方法來進行蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的單模型質(zhì)量評估，并通過大量實驗表明了機器學(xué)習(xí)算法的有效性。最后，尚奕教授與現(xiàn)場老師與學(xué)生進行了互動交流。
尚奕，美國密蘇里大學(xué)計算機系教授，研究生辦主任。他在非線性優(yōu)化、人工智能、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)、移動計算及生物信息學(xué)領(lǐng)域已發(fā)表超160篇論文，并有6個授權(quán)專利。他曾參與組織過40多個國際會議，接受過來自NSF, NIH, Army, DARPA, Microsoft, and Raytheon的項目資助。
太陽集團tyc5997
TOP
