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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。
执行摘要 - 人工智能
我们提供了一个以结果为中心的框架，并确定当今的人工智能技术特别适合模式识别任务。存在利用这种能力的机会，无论是扩展基本的人类模式识别能力、模拟专家模式识别，还是发现人类无法识别的复杂数据中的模式。然而，随着环境和数据变得越来越复杂，当今模式识别人工智能的成熟度会降低。超越模式识别的任务通常需要人类长期推理才能完成，这些任务往往更不成熟，或者在它们能够处理的环境复杂性方面受到很大限制。
3.1.2 被认可为研究指导的教师比例（最近完成的学年）
334 RAMESH P KTU-F11822 工程学院 蒙纳尔 电子与通信工程 电子系统设计、微型燃料电池、超大规模集成电路 335 CIZA THOMAS KTU-F15261 工程学院 特里凡得琅 电子与通信工程 网络安全、模式识别、机器学习 336 RANJITH RAM A KTU-F10384 政府工程学院 坎努尔 电子与通信工程 信号/图像处理、计算机视觉、模式识别
炼金术和人工智能 Hubert L. ...
停滞的迹象 ................................. 9 玩游戏 ................................. 9 解决问题 ................................. 10 语言翻译 ................................. 12 模式识别 ................................. 14 评论和结论 ................................. 16
“ Citygaussian
1。Kerbl，B.，Kopanas，G.，Leimkühler，T.，Drettakis，G。：3d高斯脱落，进行实时辐射场渲染。 图形上的ACM交易42（4）（2023）2。 Turki，H.，Ramanan，D.，Satyanarayanan，M。：Mega-nerf：可扩展的大规模nerfs nerfs，用于虚拟飞行。 in：IEEE/CVF会议论文集就计算机视觉和模式识别而言。 pp。 12922–12931（2022）3。 Xu，L.，Xiangli，Y.，Peng，S.，Pan，X.，Zhao，N.，Theobalt，C.，Dai，B.，Lin，D。：网格引导的大型城市场景的神经辐射场。 在：IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集。 pp。 8296–8306（2023）4。 Zhenxing，M.，Xu，d。：Switch-nerf：与大规模神经辐射场的专家混合的学习场景分解。 in：第十一国际学习表征（2022）Kerbl，B.，Kopanas，G.，Leimkühler，T.，Drettakis，G。：3d高斯脱落，进行实时辐射场渲染。图形上的ACM交易42（4）（2023）2。Turki，H.，Ramanan，D.，Satyanarayanan，M。：Mega-nerf：可扩展的大规模nerfs nerfs，用于虚拟飞行。 in：IEEE/CVF会议论文集就计算机视觉和模式识别而言。 pp。 12922–12931（2022）3。 Xu，L.，Xiangli，Y.，Peng，S.，Pan，X.，Zhao，N.，Theobalt，C.，Dai，B.，Lin，D。：网格引导的大型城市场景的神经辐射场。 在：IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集。 pp。 8296–8306（2023）4。 Zhenxing，M.，Xu，d。：Switch-nerf：与大规模神经辐射场的专家混合的学习场景分解。 in：第十一国际学习表征（2022）Turki，H.，Ramanan，D.，Satyanarayanan，M。：Mega-nerf：可扩展的大规模nerfs nerfs，用于虚拟飞行。in：IEEE/CVF会议论文集就计算机视觉和模式识别而言。pp。12922–12931（2022）3。Xu，L.，Xiangli，Y.，Peng，S.，Pan，X.，Zhao，N.，Theobalt，C.，Dai，B.，Lin，D。：网格引导的大型城市场景的神经辐射场。在：IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集。pp。8296–8306（2023）4。Zhenxing，M.，Xu，d。：Switch-nerf：与大规模神经辐射场的专家混合的学习场景分解。in：第十一国际学习表征（2022）
