老队员攀学术高峰 两教授回团队分享
老队员攀学术高峰 两教授回团队分享
——记清华姚权铭师兄、武大雷诚师兄的精彩学术报告
文| 预备队员 张维天
11月21日晚，Dian团队398号队员姚权铭回到母校，在启明学院十二楼报告厅做了题为“自此而始，仍在路上”的报告。
姚权铭师兄首先回顾了这段从Dian团队开启的旅途。2010年10月，他因种子杯与团队结缘。加入团队后他先后在海外组和NQA组工作，后于2013年加入2009级种子班，他的征程也从这里启航。从团队毕业后，姚师兄前往香港科技大学攻读博士学位，博士在读期间获得吴文俊人工智能学会优秀青年奖、香港科学会优秀青年科学家、香港科技大学优秀博士论文、谷歌博士研究奖等诸多荣誉。近五年来，姚师兄在学术上取得了令人瞩目的成绩，发表论文37篇，论文总引用达1149次，长期担任CVPR，NIPS等机器学习顶级会议的技术成员，并于今年获聘清华大学电子系助理教授。一路走来，辉煌的背后是努力拼搏的汗水。如此优秀的姚师兄，也经历过科研上的困苦，读博期间也会因为导师对论文非常严格的要求而感到懊恼。但是每一段艰难岁月都是值得的。姚师兄说读博期间的经历大大提升了他的抗压能力，也锻炼了他许多其他方面的能力，为他的科研打下了坚实的基础。如今他仍然在科研的道路上继续砥砺前行。
图1 姚师兄为我们分享个人经历
除了分享自己的人生经历以外，姚师兄还为我们介绍了他现在主要工作的两个方向：知识图谱和自动机器学习。
知识图谱是建立不同事物之间的关系网络，可以应用到如今的疑犯追踪(通过关系网络推测谁最有可能与疑犯联系)、推荐系统(通过亲友来进行可能的商品推荐等实际应用场景)等实际场景。知识图谱的用途十分广泛，在安全、推荐等方面都能找到应用场景。在对知识图谱进行了一番科普后，姚师兄针对大家的问题为大家答疑解惑，比如如何判断一个解决方案是否会成为该领域未来主导的方向；在已知训练集和测试集，但是未知模型的情况下能否得到测试集上性能的上限。姚师兄强调机器学习更类似于物理学科，实验是其中的重要一环，必须要通过实验才能得到有效的结果，而一种解决方案能否成为未来的方向要看它解决的是否是当前这个领域的核心问题。
在总结环节，姚师兄提到他将于2021年正式入职清华大学电子系，担任助理教授的职位，热情地欢迎大家报考清华大学电子系的机器学习实验室博士项目。刘玉老师说，姚师兄从很早以前开始就决定要走机器学习科研这条道路。而我们也看到了师兄为这个梦想付出的努力和收获的成果。
师兄的报告让我们受益匪浅，我想到，Dian团队是一个让梦想启航的地方，我们在这里学习到的不仅是知识，还有坚持不懈追逐梦想的品质，无论我们以后从事什么方向，团队的经历与品质都将伴随我们一生。以梦为马，祝团队的每一位正在努力奋斗、在自己征途上勇往直前的队员，都将迎来光明的未来！
文| 预备队员 贾然钧
2020年11月28日晚，Dian团队188号队员雷诚回访团队，在例会上分享了他的研究内容。雷诚师兄是华中科技大学电信学院04级的同学，也是第一届种子班的班长，毕业后前往清华大学攻读博士学位，而后依次在清华大学、东京大学、武汉大学从事研究工作，现于武汉大学工业科学研究院担任教授兼博士生导师的职位。
图2 雷诚师兄
雷诚师兄首先简要介绍了他在华中科技大学的学习生活包括加入Dian团队的经历。他大一时被评为学院的“学习特优生”。根据学校的政策，学习特优生可以选择一名导师，于是他选择了刘玉老师，从此与Dian团队结缘。2006年第一届种子班成立时，他正式加入种子班和Dian团队，成为了第一届种子班班长。此外，雷诚师兄还谈到他毕业前在Dian团队参加的最后一次例会，回忆了在团队的过往。
接下来师兄为我们分享了他目前的研究方向——生物医学和AI相结合。他将超快光学成像技术和机器学习结合起来，应用在了流式细胞检测等领域。血液检测、稀少细胞检测和某些药物的制备过程都依赖细胞检测技术。使用传统技术进行细胞检测主要有两种方式：显微镜和流式细胞仪。前者工作速度慢、效率低，后者有结果不直观、不准确等缺点。而雷诚师兄的流式细胞检测研究弥补了二者的缺点。在流式细胞仪的高通量检测基础上运用超快光学成像技术，可以捕捉到清晰的细胞图像。相比显微镜检测的方式，雷师兄研究的技术检测速度更快、分辨率高、图像质量高。用这种技术检测一只老鼠体内的所有细胞，也只需要以小时为单位计量的时间就可以完成。获得了如此大规模的图像数据之后，如何处理、分析这些图像数据自然就成为了一个问题。对此，雷师兄想到了AI技术，使用人工智能对细胞检测产生的大量数据进行分析。
基于这样的技术框架，雷师兄的研究团队已经实现了一些应用。在药物合成中常常需要检测细胞的抗药性，但传统荧光染色的方法不一定能成功检测，而且有价格昂贵、检测时间长、染料本身可能影响细胞的生理过程等问题。他使用新技术检测细胞经过药物处理后的形变，进行对照实验，很好地解决了相关问题。除此之外，利用这种技术检测血液中血小板的凝集程度及状态，能得出受检者患心脑血管疾病的情况，还可能有助于判断出受检者血小板凝集的主要原因，方便医生临床的诊断与治疗。新技术的应用也不只局限于生物医学领域，通过光学成像捕捉到的藻类细胞图像，研究团队使用算法找出其中富含油脂的细胞，将这些细胞循环再培养，能从中提取到丰富的生物油脂，为我们提供能源。雷师兄还说到，这一技术将来仍有很多的发展方向可供探索。
雷师兄的分享内容充实、深入浅出，令在场同学受益匪浅。由衷感谢雷师兄的分享！