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中科院自動化所—人工智能

關聯(lián)專業(yè)：計算機，自動化

實驗方向：人工智能，圖像識別，車牌識別

實習日期：2016年7月27-31日

實習簡介：

實習中，學生將會了解人工智能的應用、思想及實現(xiàn)，具體以圖像文字檢測與識別作為切入點，以實現(xiàn)終的實驗“拍照圖像中的文字檢測與識別”為目標，展開相關領域知識的講解、討論及實現(xiàn)。實習具體包括4個小實驗及終的大實驗，學生會完成相關實驗報告。實習后，導師將會根據(jù)學生表現(xiàn)出具推薦信。

清華大學計算機實驗室—大數(shù)據(jù)管理

關聯(lián)專業(yè)：計算機，軟件

項目地點：清華大學

項目日期：2016年8月13-17日

項目導師：清華大學計算機系博士后、清華大學軟件學院副教授。研究方向，大數(shù)據(jù)管理與挖掘，信息檢索技術。

項目簡介：

當今，大數(shù)據(jù)、云計算技術與平臺大行其道，海量的信息和工具開始在云平臺上得以部署。如何快速的檢索用戶關心的信息和工具，正成為學術界研究的熱點話題和產業(yè)界應用的急迫需求。

實驗項目一共5天（上午9:00~下午4:30），其授課和實驗內容屬于計算機科學與技術學科下信息檢索的范疇，在學習過程中會滲透很多信息檢索的歷史、模型、思想、實現(xiàn)和應用，具體以構建終的實驗 “一種新的海量流程模型高效檢索方法的設計與實現(xiàn)”為目標，展開相關領域知識的講解、討論、設計及實現(xiàn)。

天：

l 信息檢索相關知識介紹、Petri網、Java編程基礎；

l 業(yè)務流程模型表示語言——Petri網及其建模、分析工具PIPE；

l Java編程語言、遞歸函數(shù)設計、UI設計及相關集成開發(fā)環(huán)境Intellij IDEA；

l 實驗1：給定自然語言描述的業(yè)務流程，用PIPE工具進行Petri網建模并進行可達圖分析。

第二天：

l 企業(yè)業(yè)務流程展示、重要性介紹、應用場景闡述；

l 信息檢索模型介紹：布爾模型；

l 基于BeehiveZ類庫、jBPT類庫的Petri網導入、遍歷和輸出；

l 實驗2：基于BeehiveZ或jBPT編寫程序，實現(xiàn)Project1中所建流程模型的循環(huán)結構查找及對每個節(jié)點按照深度進行編號的算法

第三天：

l 基于行為語義的流程模型相似性（Trace、CFS、TAR、BP、BP+）；

l 基于BP+算法，介紹流程模型特征提取算法設計及其在BeehiveZ、jBPT工具中的實現(xiàn)；

l 實驗3：基于BeehiveZ或jBPT編寫程序，實現(xiàn)Project1中所建流程模型的TAR特征提取，并將對應特征輸出到控制臺

第四天：

l 信息檢索機理介紹：倒排文檔、查詢與索引；

l 流程模型的結構特征統(tǒng)計及流程模型索引設計的考慮；

l 全文檢索引擎工具包Lucene與BeehiveZ的集成；

l 實驗4：基于jBPT編寫程序，實現(xiàn)已有的BP+相似性算法的對應索引在BeehiveZ中的設計、實現(xiàn)與集成。

第五天：

l BeehiveZ中流程模型自動抓取程序、自動生成程序的實現(xiàn)機理；

l BeehiveZ中基于關鍵詞、查詢語言和樣例的流程模型檢索機制介紹；

l 實習收尾總結及開放問題討論。

l 實驗5：基于jBPT編寫程序，實現(xiàn)基于已有的BP+索引的基于樣例的流程模型高效檢索，并給出終的測試模型庫規(guī)模、測試環(huán)境及測試結果。

中科院計算所——生物信息

關聯(lián)專業(yè)：生物信息，生物工程，醫(yī)學

實習日期：2016年8月18-22日

實習地點：北京市海淀區(qū)中關村科學院南路6號

實習成果：推薦信+實習證明

機構簡介：中國科學院計算技術研究所創(chuàng)建于1956年，是中國個專門從事計算機科學技術綜合性研究的學術機構。計算所研制成功了我國臺通用數(shù)字電子計算機，并形成了我國高性能計算機的研發(fā)基地，我國首枚通用CPU芯片也誕生在這里。在這里工作或學習過的院士有二十余位。隨著學科與技術發(fā)展，從計算所陸續(xù)分離出中科院微電子學研究所、計算中心、軟件所和網絡中心等多個研究機構，以及聯(lián)想、曙光等高技術企業(yè)。

實習簡介：

生物信息學是一門正在迅速興起的學科，它位于生物、計算機、數(shù)學等多個領域的交叉點上，其研究目標是揭示“基因組信息結構的復雜性及遺傳語言的根本規(guī)律”。它通過對生物學實驗數(shù)據(jù)的獲取、加工、存儲、檢索與分析，進而達到揭示數(shù)據(jù)所蘊含的生物學意義的目的。生物信息學的研究重點主要體現(xiàn)在基因組學和蛋白質學兩方面,具體地說就是從核酸和蛋白質序列出發(fā), 分析序列中表達結構和功能的生物信息。生物信息學的基本任務是對各種生物分析序列進行分析, 也就是研究新的計算機方法,從大量的序列信息中獲取基因結構、功能和進化等知識。在多層次上研究人體的結構、功能及其相互關系，揭示其生命現(xiàn)象，為防病、治病提供新的技術手段。

實習中，學生將跟隨中科院計算所前瞻研究實驗室副研究員一同工作，實際進行蛋白質提取、基因識別分析、序列比對、蛋白質比對等實驗，學生將動手操作，對生物學數(shù)據(jù)進行提取、搜索（收集和篩選）、處理（編輯、整理、管理和顯示）及利用（計算、模擬），并完成導師指定的實驗項目。

實驗內容：

(一) 蛋白質提取

1.實驗材料制備

2.質譜分析

(二) 序列比對

1. 在數(shù)據(jù)庫中搜索相關序列和子序列

2. 尋找核苷酸（nucleotides）的連續(xù)產生模式

3. 找出蛋白質和DNA序列中的信息成分

(三) 蛋白質比對

1. 比較兩個或兩個以上蛋白質分子空間結構的相似性或不相似性

2. 同源建模（homology modeling）和指認（Threading）方法

(四) 基因識別分析

1. 識別基因的范圍和在基因組序列中的精確位置

2. 測量密碼區(qū)密碼子（codon）的頻率

中科院化學所—垃圾講解

關聯(lián)專業(yè)：化學，物理

項目日期：8月23-27日

項目地點：中科院化學所（中關村）

項目成果：實驗報告+推薦信+實習證明

導師簡介：中國科學院化學研究所副研究員，博士后。主要研究方向為有機污染物的光催化、電催化降解及微觀機制。共發(fā)表SCI學術論文27篇。參加編寫英文學術專著2部；擔任國際雜志Int. J. Photoenergy (IF=2.663) 和ISRN Chem. Eng.編委。

實驗簡介：催化電化學是物理學（主要包括流體力學，電學）和化學（主要包括電極過程化學，多相反應化學和催化反應化學）交叉構成的學科。在環(huán)境科學，生物化學等領域中具有重要的應用，如垃圾降解、污水處理等。

實驗目標：

1. 熟悉電化學常用實驗器材；完成參比電極、鹽橋等實驗器材的制作；

2. 明確電化學研究體系的構成及其主要研究方法，了解循環(huán)伏安技術在電化學研究中的應用，并通過開展有機化合物的催化電化學氧化研究，進一步認識循環(huán)伏安技術應用；

3. 獨立完成一個催化電化學氧化體系的設計與實驗（如：食用油質量檢測）。

實驗內容：