正值我们学院成立二十周年之际，CCF走进高校活动有四位讲者莅临我们学校进行专题讲座，这是我们苏科大学子的荣幸。

曾湘祥教授介绍了利用深度学习的方法来处理药物发现的问题，让我们了解到了深度学习这门技术的广泛性与实用性，增进了我们对这方面的学习兴趣。王岩教授讲述了利用统计学和机器学习方法进行体液蛋白质组学研究的计算预测工作，其中提到的网络数据爬虫技术我曾有所接触，听完后我对此有了更加深入的了解。章文教授论述了数据挖掘在生物医学领域的可行性，将相关问题由繁化简，层层递进，展现了当今大数据时代的魅力。最后，邹权教授介绍了近年来在miRNA标志物预测的部分工作，虽然有很多专业词汇都是第一次接触，但通过老师的精细讲解，让我们对这一方面有了深刻的认识。再次感谢CCF给予我们这次宝贵的学习机会，我们以后一定会继续深入学习，提高自我。

期待已久的CCF走进高校活动终于等到了，让我印象最深刻的是曾湘祥教授。曾教授介绍了当下很流行的图网络，然后就他们实验室做的两个课题做了成果汇报。曾教授主要使用知识图谱方法来发现各种药物间的联系，从而进行药物有效性的预测。汇报最后，曾教授给大家推荐了一个他们团队做的微信公众号“DrugAI”，这里面都是一些神经网络、知识图谱、生物信息方面的前沿文章，激发了我继续探究学习的热情。汇报过程中，曾教授言语幽默，通俗易懂，可以说是一场让人收获颇丰的汇报。邹权教授的汇报主要围绕疾病分子标志物的筛查，并且重点汇报了基于降维方法的研究成果。实验中，邹教授采用的机器学习的继承分类取得了良好的效果。此外，王岩以及章文教授的汇报也同样的精彩，对我来说，这是一场知识盛宴，让我感觉到了前所未有的充实！

感谢CCF和CCF生物信息学专委会！

金秋十月，气候宜人。在这个秋风飒爽的季节里，我有幸参加了CCF走进高校活动。

作为电子学院一名研究生，我一直对生物信息领域有着浓厚的兴趣。在我看来，生物信息技术是利用先进的计算机以及人工智能方面的技术帮助人们解决一些疾病问题，是具有较高的应用价值和社会价值的。比如邹权教授的汇报，关于疾病分子物的筛选。邹教授举了奥斯卡获奖女星的例子来说明疾病提前预测的重要意义，这也说明了他所作的工作具有较高的实际应用价值。王岩教授的研究对象是人体体液中的蛋白质，也叫做体液蛋白质，在临床中发挥着重大作用。他提出了利用统计学以及机器学习方法进行体液蛋白组的预测，取得了丰硕的成果。各位教授所做的工作都在生物学、疾病诊断、制药行业发挥着重要的作用。生物学与计算科学的结合也许将在未来对人类社会的发展带来深刻的改变。听完此次报告会，我更加坚定了努力学习、攻克难关的决心。

感谢CCF和CCF走进高校活动，感谢四位讲者精彩的讲座。