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绝佳黑板推演场所，隐蔽，醉氧。。。就是灰尘比较大。

基于AGAC语料库的丰富标注数据、针对基因-疾病的关联语义挖掘，围绕NLP算法在生物医药领域的应用，我们于今年暑期组织了GDAS Track，CHIP评测一：“GDAS Track/面向“基因-疾病”的关联语义挖掘任务”。 代表课题组，思卓师姐将于本周日下午参加第八届中国健康信息处理大会的评测论坛，并主持评测一。 本周日（11月27日），成绩最优的前三强队伍被邀请参加评测论坛。演讲题目为： 3:30-4:00 pm评测一:面向“基因-疾病”的关联语义挖掘任务3:30-3:40 pm《基因和疾病的关联机理挖掘:语义网络中的隐式关系推理方法》讲者: 姜逸文队伍：WinHealth-卫宁健康科技股份有限公司3:40-3:50 pm《基于数据增强的小样本疾病基因信息抽取研究》讲者: 苏鑫队伍：Forward-北京交通大学3:30-3:40 pm《面向小样本的医疗领域命名实体识别方法》讲者:任翔渝队伍：深藏blue队-北京理工大学 评测时间：3:30-4:00 pm. 大会直播入口：https://www.withzz.com/live/895402883 GDAS Track, CHIP 2022 评测任务网址: http://lit-evi.hzau.edu.cn/AGAC-CHIP2022/

👍 《2022秋日常算法Seminar：Learning graph from smooth signals-2016, 2019算法讨论》讨论资料主要对光滑信号学习目标下的图学习模型《How to Learn a Graph from Smooth Signals》和《Large Scale Graph Learning from Smooth Signals》进行模型讲解和算法复盘，参与讨论和资料整理的同学主要包括姚昕智，彭钱钱，贺芷涵，唐子铭。资料21页，主要是黑板推导和当日总结。 (资料下载，请走新手区/秘道。。。)