发布时间：2023-03-30
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报告人：彭浩
时间：2023年4月1日（星期六） 15:00
地点：生物物理研究院 五楼会议室
报告简介：结构化数据建模可充分表达数据之间关联性和内在属性。本报告从深度结构学习算法设计角度探索可解释性的生物信息数据挖掘技术研究进展，包括复杂结构数据中显著性子图挖掘技术和强化学习控制多视角融合技术介绍。从深度学习图神经网络角度，给出了结构化生物信息数据挖掘与分析的新探索和进展；相关工作发表在CCF A类期刊和会议IEEE TPAMI、TKDE、AAAI、WWW等。
报告人简介
彭浩，北京航空航天大学，网络空间安全学院，副教授，博士生导师。研究领域为互联网内容安全与治理，共发表CCF-A类论文40余篇，第一作者发表ACM
TOIS 期刊论文获ESI热点、IEEE TKDE、T-ITS、Information Sciences期刊论文获ESI高被引，谷歌学术引用超过3500，担任JMLC国际期刊Associate Editor编委；先后获CAAI优秀博士学位论文、中国电子学会技术发明一等奖、河北省科技进步一等奖、中国仿真学会自然科学二等奖等。
主办单位：
山东省生物物理重点实验室
山东省猪群健康大数据与智能监测工程实验室
山东省生物物理交叉技术高校实验室
黄河流域生物交叉技术与应用协同创新中心
生物物理研究院
科研处
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