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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。
基于机器学习的信贷风险量化研究
越来越重要。通过对机器学习相关知识的研究和学习，在对金融机构的信用数据进行相应的预处理以及数据集的分裂之后，本文构建了基于逻辑回归，SVM，随机森林等的多种风险定量决策模型。在研究并设置了功能指示器，模型参数和其他细节的选择后，根据培训集数据构建了风险量化决策模型，以判断信用客户的默认行为。然后，将测试集数据替换为模型，并将预测值与客户的实际还款情况进行比较，以验证模型的有效性。本文的研究和实验结果表明，通过构建风险定量决策模型来预测信贷客户的偿还，优化的随机森林模型和SGD分类器模型具有良好的词典效果，高可行性和准确性。当客户申请贷款业务时，他们只需要将相应的功能信息输入到预测模型中即可立即预先描述客户的默认情况。这在促进信贷风险的控制中起着重要作用，并且对中国金融信贷市场的稳定发展具有积极意义。
人工智能研究新趋势 2
2.1.1 感知和运动系统的人工智能技术 ...................................................................... 56 2.1.2 语言和知识系统的人工智能技术 ...................................................................... 73 2.1.3 代理技术 .............................................................................................. 91 2.1.4 人工智能软件工程 ...................................................................................... 105 2.1.5 人机协作和决策支持 ...................................................................................... 122 2.1.6 人工智能和数据驱动的问题解决 ............................................................................. 137 2.1.7 计算神经科学 ...................................................................................................... 152 2.1.8 认知发展机器人技术 ............................................................................................. 167 2.1.9 社会中的人工智能 ............................................................................................. 178 2.2 密切相关的研究和开发领域 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ...
不同脑力负荷水平下的情境意识研究
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大数据时代的深渊微生物研究
[1] Du M，Peng X，Zhang H等。地质，环境和生活在世界海洋最深的地方。创新（Camb），2021，2：100109 [2] Stewart HA，Jamieson AJ。HADAL沟渠的栖息地异质性：未来研究的考虑和影响。Prog Oceanogr，2018，161：47-65 [3] Jamieson AJ，Fujii T，市长DJ等。Hadal Trenches：地球上最深的地方的生态。趋势Ecol Evol，2010，25：190-7 [4] Jamieson A.Hadal区域：最深的海洋中的生命[M]。剑桥：剑桥大学出版社，2015年[5] Glud RN，WenzhöferF，Middelboe M等。地球上最深的海洋沟中的沉积物中的微生物碳更换率很高。nat Geosci，2013，6：284-8 [6] Glud RN，Berg P，Thamdrup B等。HADAL沟渠是深海早期成岩作用的动态热点。社区地球环境，2021，2：21 [7]WenzhöferF，Oguri K，Middelboe M等。底栖碳矿化中的矿物质矿化：原位评估2微量精细的测量值。深海Res 1 Oceanog Res Pap，2016，116：276-86 [8] Nunoura T，Nishizawa M，Kikuchi T等。分子生物学和同位素生物地球化学预后，硝化驱动的动态微生物氮循环在hospelagic沉积物中。环境微生物，2013，15：3087-107 [9] Nunoura T，Takaki Y，Hirai M等。HADAL生物圈：对地球上最深海洋中微生物生态系统的洞察力。 Proc Natl Acad Sci u S A，2015，112：E1230-6 [10] Thamdrup B，Schauberger C，Larsen M等。HADAL生物圈：对地球上最深海洋中微生物生态系统的洞察力。Proc Natl Acad Sci u S A，2015，112：E1230-6 [10] Thamdrup B，Schauberger C，Larsen M等。Anammox细菌驱动Hadal沟槽中的固定氮损失。Proc Natl Acad Sci u S A，2021，118：E2104529118 [11] Liu S，Peng X. Hadal环境中的有机物成分：来自Mariana Trench Sediments的孔隙水地球化学的见解。深海Res 1 Oceanogr Res Pap，2019，147：22-31 [12] Cui G，Li J，Gao Z等。在挑战者深处的深渊和哈达尔沉积物中微生物群落的空间变化。peerj，2019，7：e6961 [13] Peoples LM，Grammatopoulou E，Pombrol M等。从两个地理分离的哈达尔沟中的沉积物中的微生物群落多样性。前微生物，2019，10：347 [14] Li Y，Cao W，Wang Y等。在玛丽安娜南部沟渠沉积物中的微生物多样性。J Oceanol Limnol，2019，37：1024-9 [15] Nunoura T，Nishizawa M，Hirai M等。从挑战者深处的沉积物中的微生物多样性，玛丽安娜沟。Microbes Environ，2018，33：186-94 [16] Jian H，Yi Y，Wang J等。居住在地球上最深海洋的病毒的多样性和分布。ISME J，2021，15：3094-110 [17] Hiraoka S，Hirai M，Matsui Y等。 微生物群落和对的反式沉积物的地球化学分析ISME J，2021，15：3094-110 [17] Hiraoka S，Hirai M，Matsui Y等。微生物群落和对
相关研究|研究方法组
它仅确定变量之间的协方差；因果关系无法测量或推断。它不如实验方法严格，因为它涉及对自变量的控制较少。很容易确定几乎没有或没有可靠性或有效性的虚假关系模式或元素。一个例子是冰淇淋销售与8月份的谋杀率之间的相关性。关系模式通常是任意和模棱两可的。它鼓励一种“ shot弹枪”的研究方法，不加选择地从其他来源投入数据并违背任何有意义或有用的解释。
