【调剂】中国科学院联合培养项目(合成微生物方向)招收调剂考生

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公众号【计算机与软件考研】每天都会发布最新的计算机考研调剂信息!

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项目详情:中科院天津工业生物技术研究所与天津科技大学联合培养硕士研究生项目
1. 调剂专业:生物与医药,专业代码086000
2. 初试专业:生物与医药;一志愿报考工学(学科门类代码08),本科学习专业为生物、食品、化学、化工(生物化工方向)、计算机(生物信息学方向)的考生也可报名。
3. 总分不低于320分,且单科成绩分别不低于50分(满分100分)、90分(满分150分)。
4. 天津科技大学发放毕业证、学位证,天津工业生物所发放联培证书。

若需更为详细的介绍,可访问以下链接:https://tib.cas.cn/tzxx/tzgg/202309/t20230927_6888357.html

拟接收调剂考生导师:王国坤,男,研究员,博士生导师,国家级青年人才计划入选者。研究工作集中于合成生物学驱动的功能性营养素车间制造。在pnas、metab. eng.、trends biotechnol.等学术期刊发表科研论文30篇,申请/授权国家授权专利6项。担任bmc biotechnol.期刊编委、the innovation期刊青年编委,nat. commun.、metab. eng.、acs synth. biol.等期刊审稿人。作为项目负责人,获得国家优秀青年科学基金项目(海外)、国家自然科学基金面上项目、中国科学院战略性先导科技专项(课题)、天津市合成生物技术创新能力提升行动项目、横向项目等资助。

欢迎符合条件并感兴趣我们研究方向的同学积极报名,请将个人简历(包括初试成绩、专业课成绩、四六级成绩、科研经历以及发文章情况)等发送至2214445911@qq.com,邮件主题“姓名+调剂联合培养”。

信息来源网址:

https://muchong.com/t-16043392-1

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你点的每个在看,我都认真当成了喜欢c79f170aaf1eea3b1cdaf72ac25ad91d.png

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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