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本周課題導視

計算機科學技術方向課題

• 使用多基因風險評分算法預測本人二型糖尿病的發生風險
• 投資效益最大化的地鐵線路規劃方法研究
• 基于學習的高精密機器人控制算法
• 基于人工神經網絡的機器視覺
• 基于深度學習的時空興趣位置推薦
• 基于深度學習的空氣質量預測模型
• BP神經網絡算法原理及預測模型分析及應用

1. 使用多基因風險評分算法預測本人二型糖尿病的發生風險?

多基因風險評分算法可用于評估個體患有某種疾病的遺傳風險，是目前具有較大應用前景的預測疾病風險的方法。由于目前PRS在其他非歐洲裔人群中的應用有所局限，降低了其潛在臨床應用價值。

本研究希望基于新的多基因風險評分算法更準確地預測亞洲人群的二型糖尿病發生風險。同時，提取參與本項目學生的DNA進行基因分型，并基于上述算法，對其本人的二型糖尿病發生風險進行預測，以期預防相關疾病的發生。

相關學科??
計算機科學技術、生物學

2. 投資效益最大化的地鐵線路規劃方法研究?

為避免投資浪費、降低地鐵建設的風險，同時保證地鐵的社會效益，本研究嘗試以地鐵的投資效益最大為目標，對地鐵的線路規劃進行數學建模和算法求解。

即分別實現單位投資下站點服務人口數最大、單位投資下站點服務出行量最大以及單位投資下站點服務興趣點數最多，同時保證地鐵線路和站點布局滿足站距、資金、線路總長度及幾何條件等約束。

相關學科
計算機科學技術、生物學

3. 基于學習的高精密機器人控制算法?

機器人自動化控制傳統上通常采取基于模型的設計和優化，因此機器人系統的控制精度十分依賴準確的系統建模。然而對于復雜機器人系統的精確建模是一個相當困難的工作。

本項目旨在提出一種基于學習的控制算法，這能夠給予機器人系統自我學習的能力從而滿足日益增加的高精密控制需求。

相關學科??
計算機科學技術，機械工程，電子與通信技術

4. 基于人工神經網絡的機器視覺?

我們將訓練人工神經網絡識別生活中常見的物體，通過剪枝壓縮的方法，減少計算量和內存占用，使得我們的人工神經網絡可以部署在手機等小設備上。我們還將訓練另外一種人工神經網絡，使之可以生成加以亂真的真實圖像。

相關學科??
計算機科學技術

5. 基于深度學習的時空興趣位置推薦?

當前最先進的模型試圖通過分層網格解決空間稀疏性，并通過明確的時間間隔對時間關系進行建模，而一些重要問題仍未解決。

我們希望提出一個模型，該模型明確地利用沿軌跡的所有簽到的相對時空信息，并使用具有最小選擇偏差的聚合信息，以提高現實世界的系統質量和客戶體驗。

相關學科??
計算機科學技術

6. 基于深度學習的空氣質量預測模型?

為了對大氣環境進行保護，需要對空氣污染物濃度和空氣質量的歷史數據進行深入的研究，尋找污染物濃度的變化規律，有效地對空氣污染進行預測。

本項目旨在提出一種基于深度學習的空氣質量預測模型，該算法準確、端到端，并且需要最小的先驗知識。

相關學科??
計算機科學技術，環境科學技術及資源科學技術

7. BP神經網絡的算法原理及預測模型分析及應用?

本研究主要分析BP神經網絡算法的原理和應用。我們首先概述BP神經網絡的研究意義和研究背景，從深度學習的角度研究神經網絡和BP算法的原理，并討論了幾種重要的改進BP算法。

我們使用PyTorch框架將BP神經網絡應用到MNIST手寫數字識別以及使用改進后的LSTM神經網絡預測新冠疫情對我國經濟的影響。

相關學科??
計算機科學技術

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