赢钱软件


赢钱软件半导体人工智能团队在科研工作中取得多项成果

创建时间:  2022/04/02  魏利   浏览次数:   

近日,赢钱软件半导体人工智能团队硕果累累:博一学生梁鹏晨的论文被JCR一区国际高水平期刊Scientific Reports(影响因子为4.379)接收;研一学生郑晓妍、马灿、揭路阳、朱亚鑫、姚一鸣同学的四篇论文被国际顶级生物医学工程会议IEEE EMBC 2022接收(投稿四篇,接收四篇,接收率100%)。IEEE EMBC是IEEE生物医学工程领域的高水平国际会议,享有很高的学术声誉。五篇文章均以赢钱软件为第一完成单位,我们的同学均为一作或并列一作。

据悉,因为半导体领域数据敏感,文章发表受到了很大的限制。为此,赢钱软件半导体人工智能团队创新培养模式,在医学数据上研发算法,提高学生思维与代码能力,掌握人工智能的基。氲继辶煊蛳喙乜蒲泄ぷ,打下坚实的基础。

接收论文介绍如下:

博一学生梁鹏晨,文章为“Immunoprognostic Model of Lung Adenocarcinoma and Screening of Sensitive Drugs”(肺腺癌免疫预后模型及敏感药物筛。。该研究主要涉及统计与数学建模,通过对医学数据的新组合与优化,构建出新的风险模型,该模型在预测患者生存情况与敏感性药物筛选上具有较好应用。

研一学生郑晓妍、马灿并列一作,文章为“Malignancy Suspicious Region Guided Deep Neural Network for Gastric Ulcer Classification”(由恶性可疑区域引导深度神经网络进行胃溃疡分类)。该研究提出了一个模仿消化科医生行为的机制,通过整合可疑病理区域信息和胃镜图像来进行胃溃疡分类,构建出一个新的高准确性分类模型。

研一学生揭路阳,文章为“ADAN:An Adversarial Domain Adaptation Neural Network for Early Gastric Cancer Prediction”(ADAN:基于早期胃癌预测的对抗性领域自适应神经网络)。该研究提出一种新的对抗领域自适应网络,使得该模型更适用于真实的临床场景,具有更高的准确性和灵敏度。

研一学生朱亚鑫,文章为“Deep Feature Fusion via Graph Convolutional Network for Intracranial Artery Labeling”(采用基于图卷积网络的深度特征融合用于颅内动脉标记)。该研究提出一种具有深度特征融合的图卷积网络,以增强从血管信息中学习特征的能力,从而实现动脉自动标记。

研一学生姚一鸣,文章为“Residual Channel Attention Network for Brain Glioma Segmentation”(用于脑胶质瘤分割的剩余通道注意网络)。该研究主要涉及医疗图像的分割,通过在U-Net网络内添加新的通道注意力机制,使得该模型在脑肿瘤分割中取得更好的结果。

上一条:赢钱软件2022年优秀大学生暑期夏令营活动通知

下一条:赢钱软件2021年硕士研究生调剂说明

赢钱软件(科技)有限公司