人工智能方法:
(1) 自监督表示学习方法。
(2) 多模态信息融合方法。
(3) 因果关系推理方法。
AI for Science:
(1) 生命科学:设计大规模、多模态的人工智能方法,应用于单细胞组学、空间组学、多模态生物数据,为生命科学研究提供由浅入深的解析工具,服务脑科学、肿瘤、衰老等问题研究。
(2) 药物科学:结合表型药物筛选显微平台(High-content image-based phenotypic screen),设计跨细胞系、显微平台、药物库的大规模药物筛选方法,加速小分子药物发现。
(3) 自然科学:设计针对全球长时程观测数据的人工智能方法,探索在气象、城市、环境的科学价值。
欢迎博士后合作,直博生、普博生、硕士生报考,本科生科研实践,请联系 fbao@fudan.edu.cn。
2023 国家高层次青年人才
2023 上海市高层次青年人才
2021 Cell Press中国最受欢迎文章
2021 Germany DAAD AInet Fellowship
2021 CICAI International Conference on Artificial Intelligence, Best Paper finalist
2020 IEEE CIS Transactions on Fuzzy Systems Outstanding Paper Award
2020 世界人工智能大会杰出青年论文奖.
2019 北京市优秀博士学位论文
2019 清华大学优秀博士学位论文
一作/通讯代表性文章:
[1] Tissue characterization at an enhanced resolution across spatial omics platforms with deep generative model. Nature Communications. 2024, 15(1) 6541.
[2] Integrative spatial analysis of cell morphologies and transcriptional states with MUSE. Nature Biotechnology, 2022, 1-10.
[3] Explaining the Genetic Causality for Complex Phenotype via Deep Association Kernel Learning. Patterns, Cell Press, 2020, 100057. (封面文章)
[4] Scalable analysis of cell type composition from single-cell transcriptomics using deep recurrent learning, Nature Methods, 2019, 16 311–314.
[5] Learning Deep Landmarks for Imbalanced Classification, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2019, 1(8), 2691-2704.