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报告承办单位:数学与统计学院

报告内容: MedicalApplicationsofImprovedSuperAsymmetric Support Vector Machine

Recentlydeep learning algorithms have achieved great success in the field ofcomputervision.The popularization of artificial intelligence based on deep learning in various fields requires a large number ofmanuallylabeled data. However, in medical field,it is really expensive and difficult togathermassiveaccurate annotationslabeled by experts with rich clinical experience. Thistalkintroduces a method calledSuperAsymmetricSupportVectorMachine (SASVM) to solve the problem of poor accuracy and consistency of medical data. In this method,positive examplesare augmented with somenon-classicaldatawhoseannotationsmay be insufficient or inconsistent. Furthermore, themethodologycould beappliedtomulti-instances learning.

报告人姓名:李明

报告人所在单位:太原理工大学

报告人职称/职务及学术头衔:教授

报告时间: 2019年12月28日15:00-16:00

报告地点:理科楼A-419

报告人简介:李明，教授，博士生导师，2010年毕业于香港城市大学，获博士学位。现任太原理工大学党委常委、副校长。山西省高等学校优秀青年学术带头人、山西省优秀科技工作者、山西省131领军人才、山西省青年拔尖人才。担任国际SCI期刊International Journal of Computational Method编委，山西省工业与应用数学学会副理事长。长期致力于计算数学、无网格计算方法和医疗大数据等研究。已发表SCI论文70余篇，出版英文专著1部。主持国家自然科学基金项目3项，中国-斯洛文尼亚政府间科技合作项目1项、省部级项目7项、教改项目1项。