本周課題導(dǎo)視
深度學(xué)習(xí)方向課題
基于深度學(xué)習(xí)的圖像理解和生成
基于深度學(xué)習(xí)的海嘯疏散應(yīng)急交通控制方法
使用GNN進(jìn)行化合物-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測
基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的移動機(jī)器人路徑規(guī)劃
基于機(jī)器學(xué)習(xí)時序建模方法的假新聞識別
基于深度學(xué)習(xí)的阿爾茨海默病有毒化合物識別
1.基于深度學(xué)習(xí)的圖像理解和生成?
圖像理解中對視覺信息和知識信息的研究過程就是進(jìn)行信息表示、處理和分析的過程,具體表現(xiàn)為“表示與存儲今認(rèn)知與學(xué)習(xí)今推理與理解”的圖像理解分析過程。
深度學(xué)習(xí)是一個復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,在語音和圖像識別方面取得的效果,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過先前相關(guān)技術(shù),使機(jī)器模仿視聽和思考等人類的活動,解決了很多復(fù)雜的模式識別難題,使得人工智能相關(guān)技術(shù)取得了很大進(jìn)步。
相關(guān)學(xué)科?
計算機(jī)科學(xué)技術(shù)
2. 基于深度學(xué)習(xí)的海嘯疏散應(yīng)急交通控制方法?
我們以美國阿拉米達(dá)市的沿海社區(qū)和阿留申-阿拉斯加地震造成的遠(yuǎn)距離海嘯威脅作為案例研究,探索使用基于代理的交通模擬來支持短期通知,海嘯疏散計劃。
擬議的模擬方法可以作為未來努力表征世界其他沿海社區(qū)的遠(yuǎn)距離海嘯疏散的分析基礎(chǔ)。
相關(guān)學(xué)科
計算機(jī)科學(xué)技術(shù)
3.使用GNN進(jìn)行化合物-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測?
最近,使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對離散符號數(shù)據(jù)進(jìn)行端到端表示學(xué)習(xí)在各種困難問題上表現(xiàn)出優(yōu)異的性能。對于 CPI 問題,數(shù)據(jù)以離散符號數(shù)據(jù)的形式來表示,即化合物表示為圖,其中頂點(diǎn)是原子,邊是化學(xué)鍵。
在這項(xiàng)研究中,我們研究了化合物和蛋白質(zhì)的端到端表示的學(xué)習(xí),并通過將化合物的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合來開發(fā)一種新的 CPI 預(yù)測方法。
相關(guān)學(xué)科??
計算機(jī)科學(xué)技術(shù)
4. 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的移動機(jī)器人路徑規(guī)劃?
本項(xiàng)目旨在提出一種基于Q-learning的路徑規(guī)劃算法,該算法相比傳統(tǒng)算法更加智能且高效,我們將在Matlab 或者機(jī)器人ros平臺對算法進(jìn)行仿真驗(yàn)證。
該算法可應(yīng)用于機(jī)器人物流配送、巡檢、自主導(dǎo)航等多種實(shí)際應(yīng)用。該課題適合對機(jī)器人算法研究感興趣的同學(xué)。
相關(guān)學(xué)科?
計算機(jī)科學(xué)技術(shù),電子與通信技術(shù)
5.基于機(jī)器學(xué)習(xí)時序建模方法的假新聞識別?
假新聞檢測任務(wù)對邏輯的判斷,以及常識的學(xué)習(xí)都需要很高的要求,我們將結(jié)合自然語言處理模型,提出并實(shí)現(xiàn)一種基于統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)的時序序列建模方法。這種方法可以幫助我們高效并自動判別虛假新聞信息。
我們將對比目前的BERT、ERNIE和GPT等的結(jié)果,從而表明我們提出方法的可靠性在處理此類問題中更具優(yōu)勢。
相關(guān)學(xué)科
計算機(jī)科學(xué)技術(shù),應(yīng)用數(shù)學(xué)
6. 基于深度學(xué)習(xí)的阿爾茨海默病有毒化合物識別?
在這個項(xiàng)目中,我們將使用深度學(xué)習(xí)來確定是否有任何天然化合物具有抑制與 AD 應(yīng)對途徑相關(guān)的蛋白質(zhì)的潛力。我們之后會用AD腦細(xì)胞來驗(yàn)證這些化合物的毒性。
這些結(jié)果會幫助鑒定導(dǎo)致患 AD 風(fēng)險增加的化合物,和發(fā)現(xiàn)一些可以導(dǎo)致老年癡呆的分子。
相關(guān)學(xué)科?
計算機(jī)科學(xué)技術(shù),生物學(xué)
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