讲座摘要：本次报告将揭开多模态模型在智能科研范式下的神秘面纱，介绍多模态大模型的最新研究进展与趋势，并以国内首个科研专属智能体ScienceClaw——面向全流程的AI科研助手为案例，介绍智能科研应用的具体案例，通过内置1900余种覆盖八大重点学科的专业工具，让非人工智能领域的科研人员不仅实现辅助阅读，更能自主完成从数据检索、计算分析到图表生成、报告撰写的科研创新全流程闭环。本次报告将助力广大科研工作者快速构建适配本学科研究需求的AI应用能力，有效破解科研全流程中的效率瓶颈，为高水平原创性科研成果产出赋能提效。让AI承接重复性繁琐工作，让科研回归创新思考的本质。主讲人：王金桥 研究员 中国科学院自动化研究所王金桥 中国科学院自动化所副总工程师，紫东太初大模型研究中心常务副主任，研究员，博导，武汉人工智能研究院院长，中国科学院大学人工智能学院岗位教授，多模态人工智能产业联盟秘书长，主要从事多模态大模型、视频分析与检索、大规模目标识别等方面的研究。共发表包括IEEE国际权威期刊和顶级会议论文300余篇，国际期刊50余篇，国际会议220余篇。完成国家标准提案13项，发明专利36项，10项国际视觉算法竞赛冠军，新时代中国经济创新人物，祖冲之奖，北京市科技进步一等奖，北京市自然科学二等奖，湖北省科技进步二等奖，世界人工智能大会卓越引领者SAIL奖，吴文俊人工智能科技进步二等奖，中国发明创新银奖，中国科学院科苑名匠团队。 

1. 深度学习概述2. 神经网络基础3. 深度学习架构4. 大模型与预训练模型5. 应用实例

讲座大纲：AI辅助生物信息数据处理技术 AI辅助生物信息数据处理应用及实践主讲人：张鹏中国科学院上海营养与健康研究所生物医学大数据中心副研究员，主要研究方向为基于组学与AI技术的生物医学大数据挖掘。工作聚焦于计算机科学与生物医学的交叉领域，运用多种AI技术，系统开展数据挖掘与整合分析，重点面向新冠病毒、结核等重大病原体的基因组学解析，以及海洋宏基因组资源挖掘等重要科学问题。