11月13日（周三）

沙龙主题：高分子材料的加工与功能化应用

时间：18:00-21:00

地点：图文信息中心3楼学习与研讨区

主持人：贾日恒 副教授

报告题目1：人工智能赋能抗菌药物研发

摘要：随着高通量筛选以及多组学技术的快速发展，生物医药领域产生了大量的数据。同时，人工智能技术的兴起为生物医学大数据的处理提供了新的机遇。我将围绕抗菌药物研发，探讨人工智能技术在新抗生素、药物组合、佐剂和抗菌肽预测等方面的相关研究工作和挑战。

主讲人：吕骥，浙江师范大学计算机科学与技术学院讲师。2024年6月于吉林大学计算机科学与技术学院获得工学博士学位。2018年6月于吉林大学理论化学研究所获得理学硕士学位。目前主要从事抗菌药物相关的生物信息学研究。近年来，以第一作者身份（含共同一作）在Briefings in Bioinformatics, Computers in Biology and Medicine, IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, Journal of Chemical Information and Modeling, Analytical Chemistry, Journal of Physical Chemistry B等国内外学术期刊发表论文14篇。相关研究成果曾被美国化学会新闻周刊PressPac，英国皇家化学会Chemistry world等权威新闻媒体专题报道。

报告题目2：基于多证据神经推理的虚假信息检测研究 

摘要：随着互联网的蓬勃发展和人工智能技术的不断变革，互联网上每天都有海量的信息发布和传播，这也导致了互联网的信息呈爆炸式增长。人们在享受互联网信息带来的便利同时，大量的虚假信息也给现实社会带来了不小的危害。本报告针对现有方法存在证据之间信息交互不足，没有考虑到句子中包含的冗余信息以及对句子中重要的相关词没有施加注意力约束问题提出有效解决方法。

主讲人：陈震东，博士毕业于北京理工大学，浙江师范大学讲师。研究方向为自然语言处理、虚假信息检测以及医学图像处理。在WWW、Neural Networks和Neurocomputing等国内外高水平期刊与会议上发表高水平论文10篇，其中以第一作者或共一作者发表7篇，包括中科院TOP期刊论文4篇，1篇为ESI高被引。参与一项科技部重大专项，多项国家自然科学基金面上项目。

报告题目3：标记多义特征选择方法研究

摘要：大数据时代的来临对人类产生深远的影响，数据的爆炸式增长使得处理数据的方法变得复杂多样。即便已有许多优秀的数据处理工具，数据处理仍面临许多问题和挑战。数据的特征维度越来越高带来的维度灾难；与样本关联的标记由单一标记转变为更符合现实的多个标记；多个标记所带来的不确定性以及传统数据分析方法难以从标记多义数据挖掘出有效信息。针对这些问题，介绍面向标记多义性数据特征选择研究。

主讲人：邓志轩，浙江师范大学计算机科学与技术学院讲师，在粗糙集理论的拓展、标记多义数据特征选择、概念漂移探测等方面进行了深入研究，在国内外高水平期刊发表相关学术论文10余篇，以第一作者/通讯作者身份在IEEE TFS、INS、TST、IJFS、IJMLC、自动化学报等国内外高水平期刊上发表论文 7 篇，其中中科院SCI一区论文 3 篇，CCF&CAAI A类推荐期刊1篇，CCF&CAAI B类推荐期刊2篇，CAAI C类推荐期刊2篇。