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王绍金教授团队在低水分食品致病菌射频与熏蒸联合处理技术取得新进展
近日,机电学院王绍金教授团队在学校G2期刊《InternationalJournalofFoodMicrobiology》上发表题为“Combinedeffectsofintermittentradiofrequencyheatingwithcinnamonoilvaporonmicrobialcontrolandqualitychangesofalfalfaseeds”的论文。博士研究生徐渊美为论文第一作者,王绍金教授为论文通讯作者。
西北农林科技大学 2022-07-11
姜恩来:服务高校设备更新改造及数字化建设,中国高等教育学会将推出多项举措
作为政企校沟通的桥梁和纽带,高博会30年来始终坚持与时俱进、砥砺前行,聚焦于服务国家经济社会发展和高等教育改革创新。2020年9月,为全方位深化校企对接服务,学会搭建了云上高博会,这是集线上展会、高校采购、科技成果转化、大学生创新就业等服务功能于一体的高等教育领域数字化综合服务平台。
中国高等教育学会 2023-01-10
教育部科学技术与信息化司 | 一年来推进教育数字化总体情况
2022年在新时代教育改革发展历程中极不平凡。教育部深入学习贯彻党的二十大精神,贯彻落实习近平总书记关于教育、关于数字中国建设的重要论述,立足国家战略、回应时代需求,启动实施国家教育数字化战略行动。
教育部科学技术与信息化司 2023-02-09
【人民网】高博会服务高校设备更新改造及数字化建设专项工作新闻发布会召开
中国高等教育学会把服务高校设备更新改造及数字化建设列为重点工作,并纳入高博会重要项目。
云上高博会 2023-01-12
【第57届高博会系列报道之十三】新时代“数字思政”创新发展论坛在西安召开
8月4-5日,由中国高等教育学会主办,中教华影和央视网承办的“新时代‘数字思政’创新发展论坛”在西安举办。
中国高等教育学会 2022-08-11
高博会系列报道 | 第三届新时代“数字思政”创新发展论坛在重庆召开
4月8日,第三届新时代“数字思政”创新发展论坛在重庆召开。中国高等教育学会监事长孙维杰,教育部思想政治工作司副司长葛元杰,重庆市教委宣教处副处长尤春艳,西南大学党委书记李旭锋,中国教育出版传媒集团副董事长于春迟出席会议并致辞。大会由中教华影总经理刘影秋主持。
中国高等教育学会 2023-04-21
贵州省科技厅关于印发贵州省科研失信行为调查处理工作指引的通知
为贯彻落实科技部等20个部委印发的《科研失信行为调查处理规则》(国科发监〔2022〕221号),进一步规范我省科学技术活动中科研失信行为的调查处理工作,提高我省科技管理部门科研失信行为调查处理工作的统一性与规范性。
贵州省科学技术厅 2022-10-11
理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理领域发表系列高水平研究成果
我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展,研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速,但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷,设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型,有效改善了上述不足,提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》(Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy)的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者, 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士(印度统计研究所)参与指导,中国石油大学(华东)为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择,是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程,它是人工智能数据预处理环节的重要步骤,也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制,在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时,控制所选特征子集的冗余程度,以达到降维的最优效果,从而使模型的泛化能力更强,降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》(Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization)的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者,王健副教授为通讯作者,我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士(印度统计研究所)参与指导,中国石油大学(华东)为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力,提出两种神经网络结构优化学习模型;本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法,同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力,适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。
中国石油大学(华东) 2021-02-01
燕山站/资环学院肖康团队在污水处理工艺的技术经济研究方面取得进展
该研究采用污水处理厂改造前后的运行数据,对传统活性污泥法和膜生物反应器(MBR)两种污水处理工艺进行技术经济上的严格配对比较研究,对比分析污水处理厂采用两种工艺时的成本能耗、净利润和技术效率,采用敏感性分析评价计算结果的可靠性,为污水处理工艺的选择和应用提供技术经济方面的理性参考。
中国科学院大学 2022-06-01
【央视网】高博会服务高校设备更新改造及数字化建设专项工作新闻发布会在京召开
中国高等教育学会把服务高校设备更新改造及数字化建设列为重点工作,并纳入高博会重要项目。
云上高博会 2023-01-12
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