张浩 研究领域 研究领域

张浩教授的主要研究领域包括生物大数据分析、人工智能与机器学习算法、模式识别与图像处理、推荐系统与智能系统设计等。

在生物大数据与人工智能基础研究领域，张浩教授团队主要应用机器学习、深度学习以及群智能优化算法对生物大数据进行挖掘分析，旨在发现隐藏在复杂疾病和生物基因等生物数据中的知识和价值，为生命科学研究提供算法支持。

在人工智能应用领域，张浩教授研究团队致力于推荐系统与智能系统设计。首先，基于社交软件的相关数据挖掘网络关系和购物倾向等信息，设计出行业领先的精准智能推荐系统。其次，通过物体识别和检测、语义分割、运动和跟踪、视觉问答等技术，进行智能系统的设计。

目前，张浩教授团队的具体研究方向包括：

1. RNA结构功能预测与药物分子设计

2. lncRNA复杂疾病与AI医疗诊断

3. 跨物种调控机制与中草药药物分子分析

4. 真菌植物互作用与智能育种

5. 机器学习算法与推荐系统设计

6. 基于深度学习的图像识别智能系统设计

这些研究方向展示了张浩教授及其团队在生物科学、医疗诊断、药物设计以及智能系统等领域的广泛专业知识和深入研究，为推动科学进步和技术应用做出了重要贡献。