2022年77779193永利官网第九期研究生論壇如期舉行。5月19日上午9:00，RCNS全體成員和各位導師共同參加。在這次組會上，由3名研三的學生彙報自己的畢業論文情況，然後老師與同學們對彙報内容進行學術探讨，并對存在的問題給出相應的指導和建議。

曹雨康：合理的藥物設計涉及一長串的分子屬性，包括結合親和力、毒性、分配系數、溶解度等。這些分子屬性通常由實驗測定，往往費時且昂貴。本文使用拓撲數據分析方法計算藥物分子結構中拓撲不變量的生命周期作為拓撲特征，結合預訓練與微調模型計算的特征，使用機器學習算法對藥物分子的屬性進行預測。在計算機輔助藥物設計領域可以得到比其他方法更高精度的結果。
主要研究内容有：
（1）構建用于提取拓撲特征的原子對距離矩陣。
（2）提出基于拓撲數據分析的藥物分子特征計算方法。
（3）使用預訓練和微調模型計算特征。
（4）将不同的特征組合用GBDT算法學習訓練。

      陳俊超：高光澤皮革、玻璃、塑料、金屬部件等具有鏡面反射特性的物體圖像表面上的高光，使得适用于漫反射特性的物體檢測、内在圖像分解和跟蹤等光學測量技術難以直接應用，因此高光檢測與消除一直是計算機視覺研究領域的熱點問題。然而，配對數據集的獲取在現實中存在一定的困難，但我們可以很容易獲得大量非配對數據。以CycleGAN為首的對偶生成對抗網絡，是一種無監督的學習框架，該框架可充分的利用非配對數據集學習兩個域之間的映射關系。本文在經典CycleGAN的基礎上建立了改進的對偶生成對抗網絡框架，該框架主要解決以下兩個問題：
   （1）在對偶生成對抗網絡CycleGAN的基礎上，引入了一個基于獨立平均值的置信圖。CycleGAN+置信圖可以引導網絡快速搜索初始值，從而解決目前沒有一個非常嚴格的數學定義來區分鏡面反射成分和漫反射成分而使網絡收斂速度慢的問題。
    （2）對于典型的高光澤金屬球體，其實測值的非峰值部分的漫反射分量僅為0.1左右，而峰值中的鏡面反射分量可以達到100。為了解決高光澤鏡面反射物體鏡面反射峰值遠大于非峰值時的漫反射值，而導緻的優化過程中産生的異方差性問題，我們提出了一種基于對數的度量方式，使得鏡面反射成分和漫反射成分具有可比性。同時，在改進網絡的生成器中，使用DenseNet和U-Net相結合的結構替代初始的ResNet架構，可使網絡的參數量變少且層次加深，進而使得網絡收斂速度加快以及可提取到更豐富的特征信息。此外，本文在改進網絡的基礎上引入感知損失，目的是避免在卷積下采樣會丢失相關的特征信息，從而确保生成圖像的穩定性。

李朝輝：文章根據小學生不同年級的社交活動特點，将其構建為三層社交關系網絡。分别在此網絡結構基礎上構建實驗中的網絡模型，如第三章中的社交關系網絡，第四章中的信息和疾病耦合的兩層多重網絡，第五章中線上好友微信交流子網絡、線上班級群交流子網絡，線下接觸面對面交流子網絡，三層子網絡耦合的多重網絡結構。
後面相應的使用經典的 SEIR 疾病傳播模型，UAU-SEIR 信息和疾病耦合模型，SIR信息傳播模型，研究疾病及相關信息在對應網絡結構上的傳播要素和對擴散特征分析。通過大量數值實驗證明,中心節點作為傳染源将使疾病或信息傳播範圍更廣，傳播速度更快。同時相關信息的擴散也能有效抑制疾病的傳播，起到良好的防控效果。

—  學生彙報照片展示  —