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ku111net议时间：2024年12月18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：机器学习在蛋白质功能预测领域的研究进展

报告人：王莹

内容简介：机器学习的飞速发展同蛋白质序列、结构数据的积累，推动了蛋白质功能预测、蛋白质设计领域的进步，加速了应用于医学、生物技术的功能性蛋白质发展，机器学习在蛋白质功能预测领域的应用也越发深入。本报告就机器学习在蛋白质功能预测领域的研究进展进行梳理、分析，探讨机器学习如何与其他算法、模型相互配合实现高效蛋白质功能分析，从而为我国生物、医学研究领域提供借鉴与参考价值，从而为我国药物研发提供支持。

报告2：基于LSTM网络的股价预测研究

报告人：孙慎伟

内容简介：未来股票价格趋势的预测准确性，影响着投资者们对股价的走势判别。长短期记忆网络(Long Short-Term Memory，LSTM)作为一种基于循环神经网络(Recurrent Neural Network，RNN)的模型，可以处理RNN带来的梯度问题，特别适合处理具有长期依赖关系的数据。本报告介绍了一种应用LSTM网络通过对以往股票价格的关系建模来预测未来的股价的方法。实验结果表明，选用LSTM模型来进行股票价格的预测，其预测的结果误差小，精准度极高。

科技处

信息科学与工程学院（人工智能学院）

2024年12月17日