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基于機器學習的耐藥性微生物快速識別方法
Rapid Identification Method for Drug-Resistant Microorganisms Based on Machine Learning
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01
項目介紹
隨著抗生素的廣泛使用,耐藥性微生物的出現和傳播已成為全球公共衛(wèi)生領域面臨的一大挑戰(zhàn)。耐藥性微生物的快速準確識別對于有效的抗感染治療至關重要,它可以幫助醫(yī)生及時選擇合適的抗生素,減少不必要的抗生素使用,從而控制耐藥性的發(fā)展和傳播。然而,傳統(tǒng)的微生物識別和耐藥性檢測方法通常耗時較長,且在某些情況下可能無法提供準確的識別結果。 機器學習,作為人工智能領域的一個重要分支,已經在醫(yī)學影像識別、基因序列分析等多個領域展現出了巨大的潛力。特別是在處理和分析大規(guī)模生物醫(yī)學數據方面,機器學習技術能夠提供新的視角和方法?;跈C器學習的耐藥性微生物快速識別方法,通過分析微生物的遺傳信息、表型特征或者與耐藥性相關的生物標志物,有望實現對耐藥性微生物的快速、準確識別。 本研究旨在開發(fā)一種基于機器學習的耐藥性微生物快速識別方法,通過分析微生物的遺傳信息或表型數據,快速準確地識別出具有耐藥性的微生物種類及其耐藥性特征。這項研究的成功將為臨床抗感染治療提供強有力的技術支持,為抗擊耐藥性微生物傳播提供新的解決方案。
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02
導師介紹
夏教授
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倫敦國王學院Associate Professor 倫敦大學學院-UCL名譽副教授 人工智能&生物醫(yī)療領域專家 擅長醫(yī)學彩色影像的信號采集、處理、分析與識別,生物醫(yī)療相關領域的人工智能算法與仿真;
研究方向:醫(yī)學圖像/人工智能/醫(yī)療器械
03
我們的優(yōu)勢
VS
我們的名??蒲?
教授1v1指導
提供更個性化的科研教學指導
獨立一作論文
讓學生全面地參與研究項目,從而獲得更多的學術成就和獨立思考的能力
教授直接指導論文
直接從資深專家那里獲取知識和經驗,有利于論文的高質量完成
100%有推薦信
確保學生在留學申請時有強有力的推薦支持
官方郵箱推薦信
使用教育郵箱發(fā)送的推薦信更具權威性
教授進群隨時直接聯系
便于實時解答疑問和及時獲取反饋
華人教授漢語指導
使用漢語講授專業(yè)知識內容更容易消化理解
其他科研機構
10-20人班課
學生不容易得到個人化的關注
共同一作論文
導致學生的貢獻被稀釋,不容易突顯個人能力
教授不指導論文
缺乏專業(yè)指導,導致論文質量不高
不全都有推薦信
缺乏推薦信會影響將來的留學申請
私人郵箱推薦
導致學生的貢獻被稀釋,不容易突顯個人能力
只能在班課會議上溝通
缺乏及時和個性化的反饋
英文授課聽不懂
用英語講授高深的專業(yè)內容會形成語言障礙影響學習和質量
04
你將獲得
名校推薦信
國際會議英文論文發(fā)表
全方位助力留學申請
Before
簡歷
缺乏完整深度經歷
文書
素材不夠,巧婦難為無米之炊
面試
不自信,無法很好展示自己
后續(xù)
學習
時間緊湊,來不及適應
After
* * * * *
提升簡歷深度及豐富度,增大申請成功率
高含金量文書素材,展現硬核技能與軟實力
言之有物,主動展現加大錄取率概率
夯實基礎,熟練定量研究更好適應后續(xù)學習
05
進度安排
01
階段一:科研項目匹配和準備期
周期:
1-4周
海外導師:
學生和導師雙向匹配
指南者導師:
進行前期技能、軟件等基礎能力培訓
02
階段二:科研項目正式周期
周期:
8周
海外導師:
每周遠程會議-科研推進-論文指導
指南者導師:
協(xié)助答疑和輔導
03
階段三:論文發(fā)表和網申
周期:
--
海外導師:
推薦信(官郵)+網推
指南者導師:
協(xié)助論文發(fā)表
06
學員故事
在
經歷
這兩個多月的“折磨”后,教授給我的評價是“孩子很認真努力”,的確我個人比較享受這個過程,教授的每個任務我都會認真甚至加倍完成,會把拓展內容也適當完成。
--雙非,考研失敗,我跟隨南洋理工教授發(fā)表國際一作論文助力留學申請!
X同學
|
參與項目:The Impact of Political Orientation on Investment Risk Appetite: Evidence from a US P2P Platform
我
特別
深刻地記得,當項目遇到瓶頸時,教授根據他的經驗為我指出了多個可以嘗試的突破方向。在那個時候,我特別需要教授的經驗和見識。他能夠站在一個較高的角度看待問題,而我苦思冥想了很久的問題在他看來可能一眼就能破解。
--“我不想放棄。”民辦本科,GPA無力回天,我發(fā)表國際一作,提升軟實力!
Y同學
|
參與項目:Revolutionizing COVID-19 Diagnosis with Swin Transformer:A Comparative Study on CT Image Attention Analysis and CNN Models performance
教授
會引導我先進行相關領域的經典與前沿論文閱讀。這個項目是關于人工智能在智能車輛中的應用,但教授會根據我前期論文閱讀的情況發(fā)現我對某個方向的興趣點,從而和我一起確定具體的研究方向。
--有志者事竟成:我做科研發(fā)表國際一作論文,助力“EE+人工智能”相關專業(yè)申請!
H同學
|
參與項目:An End-to-End Convolutional Neural Network Model for Autonomous Driving
07
錄取捷報
新加坡國立大學環(huán)境工程理學碩士(提前批)
Z同學
本科院校:
浙江大學
標化成績:
GPA:79 / 雅思:6.0
科研導師:
呂教授·南洋理工大學
參與項目:
Image recognition model building in the context of municipal waste classification
香港大學電氣與電子工程(工程)理學碩士
Y同學
本科院校:
南京郵電大學
標化成績:
GPA:87.28 / 雅思:6.5
科研導師:
呂教授·南洋理工大學
參與項目:
Research on Mixed-Mode Sensory System Fusion Algorithms
美國波士頓大學計算機專業(yè)碩士錄取
W同學
本科院校:
蘇州大學文正學院
標化成績:
GPA:3.0 / 多鄰國:130
科研導師:
郭教授·哥倫比亞大學
參與項目:
An Artificial Intelligence-Based Approach to Brain Tumor Prediction
帝國理工學院數據科學與數字優(yōu)化的運輸理學碩士
X同學
本科院校:
蘇州大學
標化成績:
GPA:90 / 雅思:7.0
科研導師:
李教授·南洋理工大學
參與項目:
Analysis of on-time arrival prediction and influencing factors of logistics trucks
新加坡國立大學數據科學與機器學習理學碩士
Z同學
本科院校:
東南大學
標化成績:
GPA:87 / 雅思:7.0
科研導師:
郭教授·哥倫比亞大學
參與項目:
Convolutional neural network model and transformer classification on kidney images
南洋理工大學電子學理學碩士
H同學
本科院校:
北京理工大學
標化成績:
GPA:2.9 / 雅思6.5
科研導師:
呂教授·南洋理工大學
參與項目:
Study of integration techniques for multi-modal sensory data
基于機器學習的耐藥性微生物快速識別方法
Rapid Identification Method for Drug-Resistant Microorganisms Based on Machine Learning
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1.2 您期待的留學地區(qū)是
多選
2.1 您的身份狀態(tài)是
2.2 您的目前學歷是
3.1 您的本科學校是
大陸本科
海外本科
3.2 您的學校名稱是
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3.3 您的專業(yè)名稱是
沒有查詢到相關的專業(yè)
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