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GIIST_潜在导师名单_博士联合项目_2425.xlsx
类脑计算是借鉴脑科学基本原理，打破 “ 冯诺依曼 ” 架构束缚的新型计算技术。本研究组将从理论和器件两个方向对类脑计算展开协同 研究。 理论方面：研究类脑计算架构、模型和算法，探索基于类脑计算的类脑智能的基础理论；借鉴神经元模型、神经环路传导、神经编码 及认知、学习、记忆、决策等神经机制，逐步建立和完善类脑处理信息处理的数学 / 计算原理和模型；构建类脑计算和智能的统一理论 框架。为类脑计算器件及系统的发展提供理论基础。 器件方面：基于新材料和新技术，研究新型高性能类脑神经器件，解决一致性差、可靠性差、规模化难等痛点；研究基于类脑神经器 件的网络架构，构建大规模阵列，开展外围电路的研发与设计；研究基于新型类脑器件的感知和计算架构，发展感存、存算、感存算 一体系统。
迭代学习改善了大愿景中的组成性...
人类视力和自然语言共有的基本特征是它们的组成性质。，尽管大型录音和语言进行了贡献，但最近的调查发现，大多数（如果不是全部）我们最先进的视觉语言模型在构图中挣扎。他们无法分辨“白人面对黑人的女孩”和“黑人面对白人的女孩”的图像。更重要的是，先前的工作表明，构图并非随着规模而产生：较大的模型尺寸或培训数据无济于事。本文开发了一种新的迭代培训算法，该算法将组成性构成。我们借鉴了数十年来确定文化传播（需要教新一代的需求）的认知科学研究，这是必要的归纳性，这激励了人类发展构图的领域。具体来说，我们将视觉语言对比度学习为视觉代理和语言代理之间的刘易斯信号游戏，并通过迭代地重置训练过程中的一个特工的权重来操作文化转移。在每次迭代之后，这种训练范式引起了“更易于学习”的表示形式，即构图语言的属性：例如我们在CC3M和CC12M上训练的模型将标准夹提高了4.7％，在糖筛基准中以4.0％的速度提高了4.0％。
2025年生物信息学与计算生物学国际学术会议
基因组学和疾病研究、高通量数据分析、网络生物学、计算遗传学、模型解释和可视 化、生物数据挖掘、比较基因组学、机器学习和医学影像分析、蛋白质结构与功能预测、 宏基因组学与微生物组、知识图谱构建、生物信息学工具开发、转录组学和表达谱的分析、 药物发现与设计、遗传流行病学、蛋白质组学、个性化医疗与精准医学、生物医学工程、 结构生物信息学、计算工具和软件开发、进化生物信息学、系统生物学、环境与生态计算 生物学和流行病学、计算生态学、序列分析、模式识别与生物信号处理、生物信息学与统 计分析、下一代测序技术、计算生物学与人工智能的融合、生物数据挖掘、处理与分析、 计算医学与临床应用、代谢组学、生物信息学工具与网络科学。
多视角脑连接组的解缠和比例表示学习
摘要：弥散 MRI 衍生的大脑结构连接组或大脑网络在大脑研究中得到广泛应用。然而，构建大脑网络高度依赖于各种纤维束成像算法，这导致难以确定下游分析的最佳视图。在本文中，我们提出从多视图大脑网络中学习统一的表示。具体而言，我们希望学习到的表示能够公平地、解开纠缠的感觉传达来自不同视图的信息。我们通过使用无监督变分图自动编码器的方法实现解缠。我们通过另一种训练程序实现了视图公平性，即比例性。更具体地说，我们在训练深度网络和网络流问题之间建立了一个类比。基于这种类比，通过一种意识到比例的网络调度算法实现了公平的表示学习。实验结果表明，学习到的表示可以很好地适应各种下游任务。他们还表明，所提出的方法有效地保持了比例性。
社论：致病微生物组研究中的机器学习和深度学习应用
人工智能已经建立了深度学习（DL）的扎实基础，尤其是在引入变压器体系结构的过程中，该体系结构引起了多个学科的研究人员的广泛关注。机器学习（ML）和DL，是人工智能的分支，已经越来越多地改变了各种领域的研究。一个区域受到的影响特别是微生物学（Obermeyer和Emanuel，2016年）。特别是微生物和传染病的复杂性和多样性使它们成为新型ML和DL技术的理想候选者。在此研究主题中，标题为“致病微生物组研究中的机器学习和深度学习应用”，我们收集了11种手稿的集合，这些手稿体现了ML和DL在致病微生物组研究领域的应用。这些收集的手稿主要是原始文章，可提供了解如何使用ML和DL来进一步了解致病微生物组的研究。目前，ML广泛用于预测模型的开发（Collins and Moon，2019年）。通过将ML或DL方法与预测模型相结合，本研究主题中的手稿强调了跨学科整合在理解与致病微生物组相关的疾病中的重要性，并促进了更好的健康以及人类和生态系统的健康。在这个研究主题中，Shao等。在迷你审查中探讨了致病性微生物与各种骨科条件之间的复杂相互作用，“探索致病微生物组在骨科疾病中的影响：机器学习和深度学习方法”。通过分析微生物群的数据集以及与宿主的相互作用，它们突出了ML和DL如何增强对骨质疏松和关节炎等疾病的理解，诊断和治疗。
通过多任务元学习实现数据高效的脑连接组分析
脑网络将脑区之间的复杂连接表征为图结构，为研究脑连接组提供了有力的手段。近年来，图神经网络已成为一种流行的结构化数据学习范式。然而，由于数据获取成本相对较高，大多数脑网络数据集的样本量有限，这阻碍了深度学习模型的充分训练。受元学习的启发，元学习可以在有限的训练样本下快速学习新概念，本文研究了在跨数据集环境中分析脑连接组的数据高效训练策略。具体来说，我们建议在大样本量的数据集上对模型进行元训练，并将知识迁移到小数据集。此外，我们还探索了两种面向脑网络的设计，包括图谱变换和自适应任务重新加权。与其他预训练策略相比，我们基于元学习的方法实现了更高、更稳定的性能，这证明了我们提出的解决方案的有效性。该框架还能够以数据驱动的方式获得有关数据集和疾病之间相似性的新见解。
无人机系统 (UAS) 第 1 组和第 2 组物理...
无人机系统 (UAS) 第 1 组和第 2 组体检工作表由合格的医疗服务提供者检查。任何不合格情况或“不合格”部分都需要在第 8 块中注明并由医疗官审查。向成员的指挥官 (CO) 提交豁免请求。参见 MANMED CH-15 第 IV 节
回顾北京大学植物科学发展的百年历程
过去一百年中，北大植物学科在对中国植物科学从无到有的发展作出了巨大贡献，其中 最为重要的是为国内植物学科发展培养了众多优秀人才。除了常规的教学活动之外，汤佩松 在主持植物生理教研室工作期间，于 1956 年组织了全国植物生理教学研讨会，为国内的植 物生理学教学培养了急需的师资。张景钺的教研室也不断招收全国各地的进修生，其中出类 拔萃者就包括胡适宜。李继侗在 1952 年因院系调整调入北大后，在北大创办了我国第一个 植物生态学和地植物学专门组，为国内培养了第一批植物生态学人才。 1959 年后，北大理 科教学曾改为 6 年制，在加强本科生基础课程教学的同时，尤其注重实验课程的设置与学术 实验技能的培养。植物学教研室的汪劲武不仅为北大植物标本馆的维护与建设做出了长期的 努力，而且和动物学领域的老师共同打造了广受欢迎的野外实习课程，为学生获取野生动植 物的第一手知识、培养对生物的兴趣奠定了坚实基础。改革开放之后，邓兴旺等人组织海外 杰出学者，在北大暑假期间开设免费的植物分子生物学与发育遗传学讲习班，为全国有志于 植物科学研究的青年学子提供了一个了解国际前沿、学习相关植物分子生物学技术的重要窗 口。
学习如何学习
神经元可以每秒传播250至2500脉冲。有可能在一个大脑中具有多达四亿（1 x 10^15）的突触连接。因此，在我们练习时……我们通过神经元触发了电信号的模式。随着时间的流逝，这会触发神经胶质细胞二人组合这些轴突，从而增加信号的速度和强度。喜欢从拨号到宽带。http://blog.bufferapp.com/why-practice-actace-actace-makes-perfect-how-to-how-to-wore---------- bretter-berter-berter-performancehttp://blog.bufferapp.com/why-practice-actace-actace-makes-perfect-how-to-how-to-wore---------- bretter-berter-berter-performance