計算機科學與技術歸國人員報道（周豐豐）
2018年4月12日下午，周豐豐教授在伟德国际BETVlCTORA521做了題為“Computational challenges for detecting biomarkers in the high-dimensional health big data”的學術報告。周豐豐教授于2005年在中國科學技術大學獲計算機科學博士學位，現任伟德国际BETVlCTOR唐敖慶教授、博士生導師，中國科學院“百人計劃”成員之一，IEEE（美國電氣和電子工程師協會）高級會員。周豐豐博士所帶領的實驗室Health Informatics Lab（HILab）主要研究方向為生物信息學、健康大數據、并行計算等。已發表學術論文31篇，其中包括SCI索引28篇，主要作者論文（通信或者第一作者）21篇。影響因子合計為104.044分。總引用次數472次，其中他引390次。學術成果多次在包括Nature Protocols、Nucleic Acids Research、Bioinformatics、BMC Genomics和Genetics等高水平SCI索引學術期刊上發表。
本次講座的主要内容是基于健康大數據中特有的“large p small n”挑戰（即特征數遠大于樣本數），如何使用特征選擇或降維的方法以避免數據挖掘中遇到的過拟合問題。周豐豐教授首先介紹了為何在健康大數據領域中會出現“large p small n”的問題，這類問題的出現會給科學研究帶來多大的代價；随後又介紹了如何使用特征工程方法處理此類問題。最後，周豐豐教授介紹了其所在的實驗室團隊目前已發表的特征選擇算法，以及這些算法在生物數據上的表現。
報告結束後，周豐豐教授又與在場的師生探讨了數據挖掘中常遇到的一些棘手的問題，并解答了到場學生提出的關于如何進行數據預處理等一系列問題。一個多小時的學術報告不僅讓大家增長了見識，感受到了健康大數據的魅力，也激發了到場同學對數據挖掘和健康大數據研究的熱情，令大家對學術研究以及自身發展有了進一步的思考與展望。
