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这周六上午，来线上小沙龙，听一线前辈们讲一讲学术发表那些事。
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曹婍：如何利用深度学习预测社交网络上的消息传播？

嘉宾简介

中国科学院计算技术研究所副研究员。研究方向包括社交网络分析与挖掘、可信图机器学习、模型对抗攻击与防御等。在 WWW、SIGIR、NeurIPS、WSDM 等数据挖掘/人工智能国际学术会议发表学术论文 20 余篇，谷歌学术引用 700 余次。

主题简介

随着互联网社交平台的兴起和广泛应用（如新浪微博、Twitter、小红书等），每天有成千上万的消息在平台上产生并传播。在如此海量的消息中，如何能提前预测某条消息在未来的转发传播情况呢？在这次分享中，你将了解现有的消息传播预测研究现状，以及深度学习在其中发挥的重要作用。

耿海洋：如何利用人工智能检测、改善精神健康？

嘉宾简介
天桥脑科学研究院学术会议总监和人工智能与精神健康实验室科学家。曾在香港大学心理学系从事计算精神病学相关的博士后研究，在格罗宁根大学医学中心获得认知神经科学博士学位，在中国科学院心理研究所获得认知神经科学硕士学位，并在哈尔滨医科大学获得生物信息学学士学位。

主题简介

人工智能和精神健康与我们每个人都息息相关，比如，chatGPT 已经走进我们的工作和生活，而精神健康像身体健康一样越来越被重视。如何让人工智能的工具更好地服务于科学家和大众，让我们更好地理解我们的心灵、理解我们的精神和健康，从而让我们可以自己检测和改善我们的精神健康，是学术界非常关注的话题，也是本次分享我想要探讨的内容。

胡鹏伟：智能类器官——打通 AI 落地精准医疗的“最后一公里”

嘉宾简介

德国默克集团人工智能首席科学家，香港理工大学博士。曾任 IBM 研究院 AI 医疗研究科学家。担任 BMC MED INFORM DECIS 等多个期刊副编辑，IEEE SMC、IJCNN、ICIC 等会议领域主席，KDD、AAAI、ACL 等会议委员。致力于研究机器学习与新药研发、数字医疗、类器官等交叉领域。在国际顶级会议及期刊发表论文 60 余篇。

主题简介

随着计算机科学，生物医学的进步，人工智能落地精准医学被寄予厚望。然而，多年的 AI 研究仍限于功能辅助，尚未解决实质问题。对精准医疗的投资纷纷以失败告终，这让人不禁疑惑，AI落地精准医疗的最后一公里如何走完。幸运的是，类器官的诞生对揭示疾病机制、药物评估以及改善治疗等方面意义重大。它可将模拟和预测这两大 AI 的核心从服务器带入生物实验室。多项学术成果表明，AI 可以切入类器官全流程中的多个节点。由此，我们提出智能类器官，Smart Organoid（SO）这一全新的研究概念。期望利用AI能力优化类器官培养，药物研发，疾病诊疗等方向的研究，开辟新的学术方向，实现精准医学。期待在未来，智能类器官可解决预而不验、准而无用的本质问题。

于淼：学术期刊编辑与审稿人入门

嘉宾简介

理学博士，杰克逊实验室科学家，研究方向为质谱数据分析与暴露组学，发表论文四十余篇，引用过千，十几份学术期刊审稿人，rOpenSci 软件审稿人，Frontier in Public Health 副主编，Chemosphere 客座编辑，Environment & Health 青年编委，《现代科研指北》一书作者。

主题简介

学术发表是研究人员进入学术圈的敲门砖，敲完门后很快就要迎来角色转换，成为期刊审稿人、编委与编辑，这里分享一下这个转换过程的个人体会与投稿注意事项。

主持人：童毅炜

个人简介
和鲸社区和ModelWhale的产品负责人。清华的物理学学士和法学硕士，物法双修的地球OL冒险者，因为都只学了皮毛只好当了产品经理。希望能打造一个有益于泛数据科学领域的科研工具，偶尔会因为没有服务好大佬和萌新们而感到焦虑。

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活动时间
【醒目！别睡过了】3/18（本周六）上午 10:00-11:40
时程表
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关键词
类器官
生物
精神
科学家