【调剂】福建医科大学生物信息学2020年考研调剂信息

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生物信息学2020年考研调剂信息(福建医科大学)调剂要求:拟招收1名生物、医药、数学或计算机专业(理学类)的调剂生,要求大学英语六级。考研初试成绩达到国家对A类考生的要求。优先招收有意硕、博连读的学生。有意者请email简历联系(lzm01025253@163.com)。仅回复适合本实验室培养者,请谅解。
  导师与实验室简介:敖露,副教授,硕士研究生导师,福建医科大学基础医学院生物信息学系/消化道恶性肿瘤教育部重点实验室骨干成员。主要研究兴趣是肿瘤生物信息学,包括恶性肿瘤早期诊断、预后与药效标志的识别;肿瘤细胞系评估等。主持1项国家自然科学基金青年项目和3项福建省厅级项目,入选“福建省卫生计生中青年骨干人才培养项目”和“福建省高校杰出青年科研人才培育计划”。2013年以来发表SCI论文三十余篇,其中第一作者或通讯作者9篇。担任Brief Bioinform, Scientific Reports等杂志审稿人。实验室为福建省高校医学生物信息学重点实验室,拥有专用计算机、IBM 服务器、高性能计算服务器以及AFFY生物芯片检测平台。
  研究生培养情况:每周有课题组会进行课题进展指导,定期发放劳务费,培养的研究生具有很高的专业素养,研究生的研究成果主要发表在Translational Research、Liver International、Prostate等国际知名学术期刊。

信息来源网址:

http://muchong.com/t-14235872-1

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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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