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数据科学在工业和医疗领域的预测研究案例
浏览次数:日期:2018-05-28编辑:信科院 科研办

报告时间: 2018年5月29日 周二 15:30

报告地点: 湖南大学 信息科学与工程学院 106教室

报告人简介:

金敏,教授,博士生导师。1995年获中南大学信息科学与工程学院学士学位,2000年获中南大学信息科学与工程学院博士学位;同年受聘于烟台东方电子信息产业股份有限公司,任研发部高级项目经理;2004年作为引进人才进入湖南大学;2009-2010年作为访问学者在Georgia Institute of Technology, USA从事访问研究。IEEE Access、Journal of Biomedical Informatics、Sensors & Actuators A. Physical、Mathematical Problems in Engineering、中南大学学报等国际学术刊物审稿人。主持完成国家863计划重点项目、国家自然科学基金面上项目、国家重大科技成果转化项目等多项国家级、国防军工和省部级科研项目,获省科技进步一、二、三等奖各1次,以第一作者或通讯作者在中科院SCI-1区、2区和3区等国内外刊物和会议上发表论文60余篇,其中TOP期刊2篇,出版著作2部。

报告主要内容:

作为一门新兴学科,数据科学和已有的信息科学、计算机科学、统计学等学科和大数据技术有何不同?数据科学给我们的课题研究工作带来怎样的启示?本报告以工业领域的连续时序数据和医疗领域的离散数据为例,探讨数据科学应用于预测研究的一些共性基础问题和关键技术,包括数据集的压缩过滤与迁移扩充、多源数据的特征选择、全息集成预测模型构建、拓扑相似性与语义相似性的结合等。