题目： 关于碳排放量的评估方法 主讲人：巴朔

周池春 2022-6-19 11:41

题目： 关于碳排放量的评估方法 主讲人：巴朔 地点：腾讯会议 时间：2022-06-19 晚 9点30 简介：介绍碳排放量的几种评估方法。 参考文献： Wang, J., Feng, L., Palmer, P.I. et al. Large Chinese land carbon sink estimated from atmospheric carbon dioxide data. Nature 586, 720–723 (2020). ht ...

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题目：使用卷积神经网络寻找强引力透镜 （雷海鹏）

周池春 2022-6-13 22:48

题目：使用卷积神经网络寻找强引力透镜 报告人：雷海鹏 地点：腾讯会议 时间2022/6/14 晚上9点00分 简介 1）引力透镜的介绍 2）引力透镜分类器的介绍 参考文献 Fabrizio Gentile.,et.Lenses In VoicE (LIVE): Searching for strong gravitational lenses in the VOICE@VST survey using Convol ...

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题目：使用图神经网络进行异常检测的背景介绍主讲人：秦晨鑫

周池春 2022-6-12 10:33

题目：使用图神经网络进行异常检测的背景介绍主讲人：秦晨鑫 地点：腾讯会议 时间：2022/6/14 晚上 8点30分 简介： 1）图神经网络的简介 2）结构化数据的定义与使用的数据集 3）基于图神经网络的异常检测 参考文献：Tang,Jianheng,etal.RethinkingGraphNeuralNetworksforAnomalyDetection.arXivpreprintarXiv ...

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题目： 遥感技术在地震中的应用 3 （李新辉）

周池春 2022-6-2 19:26

题目： 遥感技术在地震中的应用 3 主讲人：李新辉 地点：腾讯会议 时间： 2022/6/2 简介： 1 ）热异常与地震发生的关联。 2） 微波亮度温度特征与地震发生的关联。 3） 气溶胶光学深度与地震发生的关联。 参考文献： 1 、 Mukhopadhyay, Utpal Kanti, et al. Correlating Thermal Anomal ...

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低分辨率人脸识别综述 杜启蒙

周池春 2022-5-29 10:44

题目： 低分辨率人脸识别综述介绍 主讲人：杜启蒙 地点：腾讯会议 时间： 2022/5/29 上午11点 简介： 1 ）低分辩率人脸识别现状。 2） 总结现有低分辨率人脸数据的处理方法。 参考文献： 1 、 Wang, Zhifei, Zhenjiang Miao, Q. JonathanWu, Yanli Wan, and Zhen Tang. Low-re ...

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信号肽模型构造与初步结果和蛋白质酶解进展 （秦晨鑫，后粤杰）

周池春 2022-5-22 15:22

题目：信号肽模型构造与初步结果和蛋白质酶解进展 主讲人：秦晨鑫，后粤杰 地点：腾讯会议 时间：2022/5/22 简介：1）对信号肽数据的预处理 2）信号肽预测代码的构建细节 3）蛋白质酶解最优模型的复现结果与相关问题

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强化学习在金融领域中的应用 （刘召聪）

周池春 2022-5-21 22:49

题目： 强化学习在金融领域中的应用（二） 主讲人：刘召聪 地点：腾讯会议 时间： 2022/5/20 晚上8点30分 简介： 1 ）运用在金融领域的强化学习算法介绍。 2） 在强化学习中金融市场环境的搭建。 参考文献： 1, Shin W, Bu S J, Cho S B. Automatic financial trading age ...

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题目： 利用机器学习基于婴儿“气质”理解年龄和性别的分类 （朱浩）

周池春 2022-5-15 20:55

题目： 利用机器学习基于婴儿“气质”理解年龄和性别的分类 主讲人：朱浩 地点：腾讯会议 时间： 2022/5/15 简介： 1 ）婴儿气质等背景介绍。 2） 从数据集、模型、结果方面介绍基于婴儿“气质”的年龄和性别的分类。 参考文献： Using machine learning to understand age and gender classification ...

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513 讨论班 题目： 强化学习在金融领域中的应用 （刘召聪）

周池春 2022-5-15 12:43

题目： 强化学习在金融领域中的应用 主讲人：刘召聪 地点：腾讯会议 时间： 2022/5/14 简介： 1 ）运用在金融领域的强化学习算法介绍。 2） 在强化学习中金融市场环境的搭建。 参考文献： Yang H, Liu X Y, Zhong S, et al. Deep reinforcement learning for automated stock trading: An ensemble st ...

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