计算机与人工智能学院 阿里云大数据学院 2018级研究生学术报告
   发布时间: 2020-11-26    访问次数: 813

1125日下午,计算机与人工智能学院、阿里云大数据学院在逸夫楼516会议室开展了2018级研究生第二期学术报告活动。院长助理李雪琪与学院2019级、2020级研究生学生参加此次报告。

吕士云同学、耿宏杨同学、李慧同学、季一新同学、金泽宇同学、符心宇同学和侍伯山同学分别做了题为《基于多传感器对不同负重状态下的步态对称性和一致性分析》、《面向复杂动作的运动状态转移识别模型》、《基于时序分解的水质溶解氧预测》、《早期轻度认知障碍的大脑功能网络特征提取与分类》、《基于恶意行为特征提取和特征组合的恶意程序检测》、《基于深度学习的sf6泄漏检测方法研究》和《基于低秩矩阵重构和广义卷积的纺织品瑕疵检测》的学术报告。吕士云同学对原始的加速度数据进行信号幅值计算、差值拟合、重采样以及低通滤波,然后将滤波后的数据进行步态事件的检测,最终得到受试者在每一个负重模式下的步态周期;耿宏杨同学提出了将日常的动作分为动态、静态和过渡动作三类动作,对于连续且复杂动作序列,分割动作片段并识别对应的动作类别;李慧同学采用集合经验模态分解对溶解氧序列进行层次分解,得到多个本征模式函数;季一新同学在偏相关模型上引入正则项,使引入正则项的偏相关模型更加稳定;金泽宇同学在恶意程序集上进行实验,同时添加了可达性特征的特征集,能够通过边缘信息更好地区别和检测出恶意程序;符心宇同学使用膨胀卷积算法对卷积神经网络进行改进,提高了分类效果及识别精准度,降低了误检率;侍伯山同学基于梯度信息约束的低秩分解模型指导矩阵分解,减少了噪声误判,保证检测的准确率和完整性。

通过本次学术报告,使低年级研究生同学了解到很多关于论文的学习方法,为同学们今后的研究提供了帮助。

 


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