12月16日-19日2020年度IEEE国际生物信息与生物医学会议（IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine，IEEE BIBM）以线上形式召开，该会议是生物信息学领域国际知名会议，为中国计算学会（CCF）推荐B类会议。我校计算机学院智能感知与计算工信部重点实验室硕士研究生马登娟同学为第一作者完成的论文《Modeling Multivariate Time Series via Prototype Learning: a Multi-Level Attention-based Perspective》获得会议最佳学生论文奖，导师为王柱副教授。

大会程序主席Young-Rae Cho教授公布最佳论文评选结果

论文针对多维时序数据的小样本学习问题，提出一种基于多层次注意力机制的原型网络，旨在提升学习结果的可解释性。为了充分发掘多维时序数据的特征，基于深度学习对时序数据进行编码并提取不同类别的原型，即利用卷积神经网络提取变量之间的短期局部依赖关系模式，利用长短时记忆网络获得时间序列的长期趋势，最终通过多层次注意力机制刻画关键变量和关键时间间隔以优化原型。

马登娟同学做在线论文报告

注：IEEE BIBM为生物信息学领域重要国际会议，被中国计算机学会CCF评定为前沿、交叉学科B类会议。本次会议由34个Sessions和21个Workshops组成，汇集了生物信息和健康信息领域的大量最新研究成果，吸引了来自计算机科学、生物学、化学、医学、数学和统计学等不同领域的学术界和工业界研究人员在线参会交流。

智能感知与计算工信部重点实验室自成立以来，在实验室主任於志文教授的带领下，围绕智能感知、群智计算、人机物融合计算等前沿方向开展基础理论与关键技术研究，其中健康感知与计算为智能感知的重要研究分支和应用领域，近年来实验室在该方向连续承担国家自然科学基金重点项目、国家重点研发计划项目等国家课题。

撰稿：王柱 审稿：於志文