ku111net议时间：2024年11月13日（周三）14:30
参ku111net人员：信息科学与工程学院（人工智能学院）科研团队教师，欢迎广大师生参加。
ku111net议地点：墨子楼中兴ku111net议室
报告1：基于分形艺术理论的二维码图形设计研究
报告人：胡静
内容简介：报告探索了数字时代下分形艺术的生成方式，提出了在人工智能时代下分形艺术二维码发展的优势。以现有的分形艺术与二维码图形设计研究成果作为基础，整理了分形艺术生成主要方式与二维码设计要素。本文旨在为艺术创作者及研究者提供新颖的创作灵感和研究视角，为设计行业贡献一份力量。
报告2： 深度学习在分子表示学习中的应用
报告人：宋丹
内容简介：有效的分子表示和准确的性质预测是计算机辅助药物设计工作流程中的关键任务。本报告介绍了分子数据的表示方法及深度学习在分子表示学习中的应用，并提出一种基于图注意力网络的活性分子识别方法。图表示的分子数据输入到模型中，通过多个图注意力卷积层，可以有效捕捉分子内部关键的空间结构。该模型可用于识别与目标疾病相关的活性分子，从而为药物研发提供支持。
科技处
信息科学与工程学院（人工智能学院）
2024年11月12日
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