ku111net议时间：12月24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Hill函数和混合进化算法的基因调控网络建模
报告人：刘三荣
内容简介：本研究提出一种基于Hill函数和混合进化算法的基因调控网络（GRN）推断方法，该方法利用Hill函数捕获基因调控过程中的非线性动力学特性，并通过结合二进制灰狼优化（BGWO）和灰狼优化（GWO）算法，构建了一个高效的混合优化框架。BGWO算法用于离散搜索GRN的拓扑结构，而GWO算法则优化连续的调控参数，从而实现了对未知基因调控网络结构和参数的精确识别。该方法经过验证，表现出较高的准确性和鲁棒性，为未知GRN提供了有效工具。
报告2：一种应用于小目标检测的算法研究
报告人：刘梦琳
内容简介：小目标检测是计算机视觉领域中的一项关键挑战。由于小目标本身分辨率低，像素占比小等固有特性，多数现有算法在利用卷积神经网络进行特征提取时，难以充分捕捉有效信息，导致目标表征能力不足，进而在检测过程中出现误检与漏检现象，制约了小目标检测技术在实际场景中的应用效能。为降低小目标漏检与误检率，提升小目标检测平均精度，本研究对YOLOV5算法进行优化，提出了一种适用于小目标检测的改进算法。该算法在保证原模型较好检测速度的同时，在小目标检测评价指标上表现更优，各个类别的平均精度(AP)和平均精度均值(mAP)均有显著提升。
科技处
信息科学与工程学院（人工智能学院）
2025年12月22日
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