Xinyi Wang

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视觉计算研讨会暨2021年度视觉计算实验室年终总结大会

2022年1月21日,视觉计算实验室2021年度年终总结大会在四川大学国家双创示范基地创客咖啡如期举行,会议还通过腾讯会议提供线上接入的方式。线下参会者有朱敏教授、科研助理甘启宏和19-21级在读硕士研究生,线上参会者是22级拟录取学生。朱老师简短致辞后,年终总结大会正式开始。 会议第一部分是个人总结汇报,按照19级、20级、21级和22级的顺序进行。 首先,19级学生进行了年度工作总结汇报。研三同学本年度工作主要集中在小论文、实习工作、项目管理和学位论文四块,他们以自身实际经历出发展开分享。涉及的内容主要包括投稿心路历程、实习经历分享、项目管理经验、学位论文撰写注意事项和申请博士技巧。多数同学提到一定要充分预留撰写和修改小论文的时间,以及如何及时对投稿过程中出现意外进行处理。 图1 19级研究生工作总结 »

视觉计算实验室2018级硕士研究生学位论文第一轮预答辩

2021年4月11日下午,视觉计算实验室2018级硕士研究生学位论文第一轮预答辩在望江基础教学楼B318举行。实验室邀请了成都信息工程大学张永清副教授,以及中国电子进出口公司汪洋旭博士作为预答辩专家,参加本次预答辩的还有全体18级在读硕士研究生、部分19/20/21级硕士研究生,以及来自成都信息工程大学的研究生。 图1 18级硕士研究生学位论文第一轮预答辩 首先,朱敏老师介绍了作为预答辩专家的两位学长,他们分别是实验室09级和11级硕士研究生,后通过硕博连读获得博士学位,在生物信息学、人工智能领域具有较为丰富的研究经验。随后,18级硕士研究生庞潇、曹梦琦、王翔坤、闫建荣、罗富智依次进行了学位论文预答辩。答辩内容涉及计算机领域的不同研究方向,包括可视化与可视分析、生物信息学。 »

CBC2020-day2

大会特邀报告 报告者1: 戴道清(中山大学) 报告题目: 面向疾病的数据分析集成策略 随着技术的进步,海量数据正在快速产生,这使得利用信息集成和建模解决复杂问题成为可能。精准医疗利用基因组、蛋白质组等组学数据及影像数据,可用于研究复杂疾病在不同层面上的遗传机制,从而精确寻找疾病的产生原因和治疗的靶点所在。 图1 精准医疗涉及不同类型的数据和计算机方法 报告首先从盲人摸象的典故引入数据集成的必要性,并介绍医学数据的特性对集成的影响。接着,引出了集成计算的若干挑战,如维度诅咒、数据异质性、数据缺失、可伸缩性问题等。然后,从数据特性、使用方法、 »

CBC2020-day1

大会特邀报告 报告者1: ZhangAidong(弗吉尼亚大学) 报告题目: Meta Learning for Cancer Prediction 来自维吉尼亚大学的ZhangAidong教授带来了为题“Meta Learning for Cancer Prediction”的精彩报告。报告主要针对癌症预测中部分癌症类别存在数据样本少的问题,如何使深度学习在少量癌症样本上也能表现高性能。Zhang教授使用Meta-learning的模型,先在所有癌症样本数据上进行训练,学习相关数据(其他癌症样本)的先验知识,再使用少量的指定癌症类别的样本对模型进行微调,使得模型在样本量少的癌症类别也有较高表现。 »