亚裔文学与文学经典:郭英剑教授访谈录

在数字化快速推进的时代,让文学经典重新焕发生机无疑是文学研究学者的重要使命。本次访谈主要围绕亚裔文学、诺贝尔文学奖和外国文学以及文学经典阅读这三个话题展开。郭英剑教授首先回顾了自己从事华裔文学研究的历程,然后谈论了自己对诺贝尔文学奖和外国文学使命的一些看法。最后,郭老师不仅和我们分享了他关于文学经典化的途径以及阅读文学经典的必要性的一些重要见解,同时还给从事外国文学研究的年轻学者提出了诸多宝贵建议。

一种用于癌症分类的两阶段深度特征选择提取算法

癌症是世界上最致命的疾病之一。利用机器学习处理基因微阵列数据集(Microarray Data)对于协助癌症的早期诊断具有重要作用,但微阵列数据集中基因特征的数目远大于样本数目,造成样本不平衡,影响了分类的效率和精度,因此对基因阵列数据进行特征选择就显得尤为重要。现有的特征选择算法多为单一条件的特征选择,很少考虑特征提取,且大多采用存在已久的神经网络,分类精度较低。因此,文中提出了一种两阶段深度特征选择(Two-Stage Deep Feature Selection,TSDFS)算法。第一阶段集成3种特征选择算法进行全面的特征选择,得到特征子集;第二阶段使用非监督神经网络获得特征子集的最佳表示,进而提高最终的分类精度。通过特征选择前后的分类效果和不同特征选择算法之间的对比来分析TSDFS的有效性,实验结果表明,TSDFS在减少特征数目的同时保持或者提高了分类的精度。