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    关于举办“生物信息学”学术报告通知

    上传时间:  2018-10-10      浏览次数:  

      时间:2018年10月15日(周一)上午8:30-11:30

      地点:信息工程学院副203报告厅

      报告题目1:面向农作物的生物信息学算法及其应用研究

      报告人1:郭茂祖

      报告题目2:基因序列的比对、挖掘和功能分析

      报告人2:邹权

      报告题目3:面向基因功能预测的数据整合方法研究

      报告人3:余国先

      报告人简介:

      1.郭茂祖,北京建筑大学电气与信息工程学院院长,博士、教授、博士生导师。北京市重点实验室主任。省杰出青年科学基金获得者、宝钢优秀教师奖获得者。1997年获得哈尔滨工业大学计算机应用技术专业博士学位,2002年被破格评为哈尔滨工业大学教授,2003年被评为“计算机科学与技术”、“软件工程”、“生物医学工程”学科博士生导师,曾留学瑞典、英国。主要研究领域为:机器学习与人工智能、计算生物学、城市计算等。主持完成国家自然科学基金重点项目等科研项目30余项,发表学术论文200余篇,其中多篇论文发表在《Bioinformatics》、《Nucleic Acids Research》、《PLoS Computational Biology》等生物信息学领域国际知名期刊以及《计算机学报》、《软件学报》等计算机领域国内一级学报上,已培养毕业博士17人、硕士60余人。

      现为中国人工智能学会机器学习专委会常委、中国计算机学会(CCF)人工智能和模式识别专委会常委、CCF生物信息学专业组副主任、国家自然科学基金委员会重大研究计划指导专家组成员。曾任第十二届、十三届国家自然科学基金委信息学部评审组专家、国家科学技术奖会评专家、中国机器学习会议(CCML2015)大会主席、第三届中国计算机学会生物信息学会议(CBC2018)程序委员会主席。

      2.邹权,天津大学计算机学院特聘研究员,博士生导师。2009年于哈尔滨工业大学计算机学院获得博士学位,2009-2015年在厦门大学计算机系工作,任助理教授、副教授。2015年至今在天津大学计算机学院工作,任研究员。主持国家自然科学基金面上项目2项,青年基金1项,福建省自然科学基金1项。以第一作者或通讯作者发表且被SCI检索的论文60余篇,Google Scholar显示引用次数超过4000次,其中代表作发表在Briefings in Bioinformatics、Bioinformatics、PLoS Computational Biology等国际知名期刊上,出版著作3部。曾获得“第二届中国计算机学会生物信息学会议最佳论文奖”、2014年CCDM数据挖掘竞赛第一名。研究方向包括:microRNA挖掘与分析,基于机器学习方法的蛋白质分类与识别,全基因组关联分析(GWAS),大规模数据处理与分类(CUDA、HADOOP等)。

      现担任英文期刊Current Bioinformatics主编(SCI检索),Computers in Biology and Medicine等期刊的编委,中国计算机学会(CCF)人工智能与模式识别、生物信息学专业委员会委员,中国人工智能学会、中国自动化学会会员等社会兼职职务。

      3.余国先,西南大学计算机与信息科学学院教授,研究生导师,2013在华南理工大学获计算机应用技术博士学位,2011-2013年在美国George Mason University公派联合培养,2014-2015年在香港浸会大学做博士后,2013年至今在西南大学计算机与信息科学学院工作。在国际顶级会议(SIGKDD, IJCAI, ECML/PKDD, SDM, ICDM等), 国内外知名期刊(Bioinformatics, IEEE/ACM Trans. on Computational Biology and Bioinformatics, BMC Bioinformatics, BMC Systems Biology, Pattern Recognition, 计算机学报,软件学报,计算机研究与发展等)发表论文60余篇。主持国家自然科学基金3项(面上、应急管理、青年),重庆市自然科学基金项目2项。受邀担任AAAI19, ICDM14-18, SDM14-19, PAKDD19, KDD16, CCFBigData15-17, CBC16-18等国际国内会议程序委员会委员(Program Committee), 担任IEEE/ACM Transactions 系列, Information Fusion, Pattern Recognition, Neurocomputing,自动化学报和中国科学-信息科学等多个国内外期刊的审稿人。

      研究方向:机器学习,数据挖掘与生物信息学,具体包括:多标记学习,多视图学习,多示例学习,多核学习,集成学习,多源数据整合,基于机器学习技术的基因功能预测和疾病关联分析等。

    信息工程学院

    2018年10月10日