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本周课题导视
计算机科学技术课题
阿尔茨海默病中语音变化的计算分析与建模
基于多任务深度学习的脑部磁共振图像的生成、分割及不确定性预测
基于机器学习技术的单细胞数据分析
基于面部表情识别的司机情绪与疲劳状态检测
基于深度神经网络的目标检测、人体位姿估计和关键点定位
基于智能区块链物联网安全加密技术
1.阿尔茨海默病中语音变化的
计算分析与建模
本研究通过定义建模任务，比较和预测不同阶段的声学特征变化。获取公共数据集的语音记录，并进行预处理，利用计算工具自动提取声学特征。我们建立回归模型在排除基础人口学特征的影响下，比较正常认知、轻度认知障碍和老年痴呆症患者之间声学特征的差异。
相关学科
计算机科学技术；生物学
2.基于多任务深度学习的脑部磁共振图像
的生成、分割及不确定性预测
本项目旨在开发一种多任务深度学习框架，可以同时从其他MRI模态生成高质量的T1加权图像的同时分割不同脑组织，并同时输出图像生成和分割的不确定性。该框架将同时优化图像生成和分割的损失，以同时提高它们的性能。
相关学科
计算机科学技术；生物学
3.基于机器学习技术的单细胞数据分析
本项目关注于怎样通过人工智能（AI）与机器学习技术，对单细胞数据进行分析，从而实现自动对单细胞数据进行分类。
单细胞数据有着稀疏性大，维度高等特点，如何设计合适的机器学习算法去对单细胞数据进行有效的分析显得尤为重要，特别是对于生物学家去理解细胞调控机理非常关键。
相关学科
计算机科学技术；生物学
4.基于面部表情识别的司机情绪
与疲劳状态检测
在实际运用环境中，对司机表情和疲劳状态识别存在诸多挑战。司机的面部角度在驾驶行为中不固定，导致摄像头拍摄到的照片并不总是正对着摄像头，存在遮挡等情况。拍摄的红外照片清晰度对疲劳和表情的识别也增加了困难。
相关学科
计算机科学与技术
5.基于深度神经网络的目标检测、
人体位姿估计和关键点定位
本项目旨在探索深度神经网络的入门知识，了解基础的数据科学概念、模型训练和评估方法，以解决目标检测领域当前存在的难题。我们致力于让参与者能够轻松快速地训练出高精度模型，并能够应用自己的数据集。
相关学科
计算机科学技术；生物学
6. 基于智能区块链物联网安全加密技术
本课题将提出了一种基于AI增强的智能区块链（AI-BC）防御系统，该系统结合了混合区块链、状态估计和AI分类技术，物联网抵御网络攻击的能力。由于增强的工作证明机制，存储的数据变得不可修改，同时又具备上链内容验真，AI-BC内部更强结构链式结构保证用户（物联网）的网络安全。
相关学科
计算机科学技术

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