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我所成功举办高层次人才论坛

2018-09-26 15:23:43

刘滨教授,尤著宏教授和秦家虎教授来我院做学术报告会

2018926日上午9点,哈尔滨工业大学刘滨教授、中国科学院新疆理化技术研究所尤著宏教授、中国科学技术大学秦家虎教授,应邀在安徽大学磬苑校区理工D318会议室进行学术报告会。报告会由计算机科学与技术学院副院长郑春厚教授和生物智能与知识发现研究所所长张兴义教授主持,学院师生到场聆听。

本次报告会上,首先演讲的是刘滨教授,报告的题目是“Protein remote homology detection based on thetechniques from the natural language processing”。由于其在基础研究(如分子进化和蛋白质属性预测)和实际应用(如及时建模靶向药物开发的蛋白质三维结构)中的重要性,蛋白质远程同源检测引起了人们的广泛关注。其中基于蛋白质序列与自然语言的相似性,自然语言处理的技术是很有前景的,并且在开发蛋白质远程同源检测的高效计算方法方面具有很高的潜力。在这次演讲中,刘教授首先介绍和讨论生物序列和自然语言之间的相似性。然后,将介绍三种蛋白质远程同源的计算预测器,分别是SVM-MKLProtDec-LTRdRHP-PseRA,基于多核学习、学习排序和排序聚合。最后,对这一领域中存在的一些问题进行进一步的探讨和讨论。报告会后,刘教授就老师、学生所提问题做了详细的解答。

其次演讲的是尤著宏教授,报告的题目是“生物信息大数据分析、挖掘及应用研究”。信息技术飞速发展带来的大数据概念及其巨大应用价值,正在逐渐引领各行各业的变革。大数据时代,数据的产生和收集是基础,通过数据挖掘的提取出隐藏于数据中的知识是大数据中分析最关键也是最基本的工作。数据挖掘及大数据分析源于实际应用的需求,同时好的算法需要在实际应用中得到检验。另外,随着“人类基因组计划”的完成,高通量测序技术得到快速发展,使得生物医学领域获得了强大的数据产出能力,生物大数据研究对生物医学领域发展具有重要推动作用。本报告尤教授结合数据挖掘、大数据分析及生物信息学领域工作的理论与实践经验,介绍大数据的概念、生物大数据的来源、主要应用场景、及实验室的研究进展阐述了生物大数据时代背景下生物信息学理论算法和应用实践。报告会后,尤教授就老师、学生所提问题做了详细的解答。

最后演讲的是秦家虎教授,报告的题目是“DistributedClustering Algorithms for Sensor Networks Based on Multi-agent Consensus Theory”。秦教授首先介绍了研究问题的背景及理论知识。然后介绍两种传感器网络分布式聚类算法。一种基于先验知识的分布式k-means算法。为了获得更快的收敛速度和更高的全局最优可能性,在执行分布式k-means算法之前,提出了一种分布式k-means++算法来查找初始质心。针对聚类数目未知的情况,提出了一种分布式最大化规范化互信息(MNMI)算法。仿真结果表明,分布式k-means算法的聚类结果与集中式聚类算法的聚类结果基本相同,而分布式MNMI算法可以通过自动调整聚类的数目来实现良好的聚类结果。报告会后,秦教授就老师、学生所提问题做了详细的解答。

以下是三位报告人简介:

刘滨,哈尔滨工业大学(深圳)教授、博士生导师。2010年获得哈尔滨工业大学工学博士学位,后赴美国俄亥俄州立大学从事博士后研究工作,2012年至今在哈尔滨工业大学(深圳)历任助理教授、副教授和教授。长期从事生物信息学研究工作,致力于基于序列的生物分子结构和功能识别研究。在该领域权威期刊发表SCI论文50余篇。获得国家自然科学基金优秀青年基金项目、教育部霍英东青年教师基金、广东省自然科学杰出青年基金、广东特支计划科技创新青年拨尖人才、深圳市青年科技奖和哈工大科研工作优秀个人称号。

尤著宏,中科院新疆理化技术研究所研究员、国科大博士生导师,中科院率先行动 “百人计划青年俊才候选人、国家自然科学基金优秀青年基金获得者。201012月于中国科学技术大学获模式识别博士学位;20086-200912月在美国康奈尔大学从事联合培养学习;2013-2016年先后在同济大学、香港理工大学从事博士后研究。主持或完成国家自然科学基金项目4项,博士后基金项目1项。近年来在《PLOSComputational Biology》、《Briefingsin Bioinformatics》、《Bioinformatics》、《Scientific Reports》、《IEEE Transactions onCybernetics》、《IEEE/ACM Transactions on ComputationalBiology andBioinformatics》、《Oncotarget》等国内外重要学术期刊及国际会议发表学术研究论文110余篇,其中SCI 索引论文80余篇,在ISBRAIJCNNWCCIBIBM等国际会议上发表EI论文20余篇。论文累计影响因子超过300,其中第一作者及通讯作者SCI 索引论文58 篇。发表论文被引用超2200次(GoogleScholar),篇论文入选ESI 高被引论文。撰写专著章节章、申请发明专利项。尤博士目前是IEEE会员,中国计算机学会CCF计算机应用专委会常委。担任5SCI国际期刊的客座编委,是多个国际期刊审稿人。作为第二完成人的科技成果复杂生物数据的特征建模及高效学习理论与应用获得2016年教育部自然科学奖等奖。

秦家虎,中国科学技术大学教授,主要研究兴趣为多智能体系统、复杂动态网络、信息物理系统,目前在相关领域发表AutomaticaIEEE Trans.汇刊论文40余篇。入选中组部青年千人计划、教育部新世纪优秀人才支持计划;获霍英东青年基金、中科大海外校友基金会青年教师事业奖、中科院卢嘉锡青年人才奖IEEE工业电子学会最佳会议论文奖以及IEEE CSS Beijing Chapter青年作者奖。目前担任中国自动化学会控制理论专业委员会委员, IEEE TIINeurcomputingOCAMIEEEAccess等期刊及IEEECSS会议编委会编委。