研究方向
Beta Lab 致力于探索复杂性科学与教育科学领域的前沿问题。我们的研究兴趣广泛而深入：在复杂网络研究中，聚焦高阶结构、链路预测与网络传播动力学，旨在揭示现实世界中潜藏的结构特征与动态规律；在教育科学领域，我们关注从中学到高校的各阶段教育实践，研究学生学习模式、知识传播机制，以及教育网络的优化构建，推动教学的科学化与精细化发展。
我们的探索从不局限于某一领域。凡是有趣、具挑战性且与科学紧密相关的课题，都会激发我们的热情。在 Beta Lab，每一个研究问题都是一场智力冒险，促使我们跨越学科边界、融合多种方法，力图在科学交汇处发现更多迷人而具现实意义的规律。
主要研究领域
机器学习
用于模式识别和数据分析的先进算法。
计算机视觉
图像处理和视觉识别系统。
研究重点
复杂网络与系统建模
我们致力于建立更贴近真实世界的复杂网络模型，关注以下方向：
- 高阶网络结构建模：基于超图与SimRank等框架，探索多主体协同行为建模，应用于科研协作、社交群组、教育关系等场景。
- 链路与超边预测算法：提出新颖负采样策略（如 Hard Negative Sampling），以提升复杂结构中连接预测的准确性和泛化能力。
- 传播动力学与控制机制：研究信息、观点、病毒等在网络中的传播过程及其调控策略，识别关键节点并设计干预机制。
- 评估方法的可靠性分析：探讨不同评价指标之间的一致性问题，提升链路预测算法比较的科学性和透明度。
教育科学与学习分析
我们基于网络科学与数据分析方法，深入研究教育领域中的关键议题：
- 学习网络构建与分析：结合学生互动、学习资源访问、作业协作等数据，构建学习网络并分析其对学习成效的影响。
- 同伴影响与干预机制：基于自然实验数据（如宿舍分配）研究学生之间的学业同化效应，为教育资源配置与学生分组策略提供理论依据。
- 知识传播与认知建模：模拟知识在课堂或网络环境中的传播路径，分析课程内容结构与认知难度分布。
- 教育政策模拟与优化：构建教育系统的因果模型，评估政策干预（如学伴制度、课程调整）对学生表现的长期影响。
我们坚持“理论探究 + 实证研究”的双轮驱动模式，力求将复杂系统理论与教育实践相结合，推动网络科学与教育研究在理论深度与应用广度上的融合发展。
实际应用
我们的研究注重理论与实践相结合：
- 医疗健康: 利用 AI 技术进行医学图像分析、药物发现和个性化治疗
- 自动驾驶: 研发环境感知、路径规划和决策控制算法
- 金融科技: 开发智能投顾、风险评估和反欺诈系统
- 教育技术: 构建智能教学系统和个性化学习平台
科研平台
计算资源
- GPU 集群: 配备最新的 NVIDIA A100、V100 等高性能 GPU
- 云计算平台: 与阿里云、腾讯云等合作，提供弹性计算资源
- 分布式训练: 支持大规模模型的并行训练和推理
数据资源
- 公开数据集: 维护常用机器学习数据集的本地副本
- 标注平台: 自主开发的数据标注和管理系统
- 合作数据: 与企业和医院合作获得的真实场景数据
软件工具
- 深度学习框架: PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle 等
- 实验管理: Weights & Biases、MLflow 等实验跟踪工具
- 模型部署: Docker、Kubernetes 等容器化部署方案
产学研合作
企业合作
我们与多家知名企业建立了深度合作关系：
- 腾讯 AI Lab: 联合研究计算机视觉和自然语言处理
- 百度深度学习实验室: 合作开发自动驾驶相关技术
- 阿里巴巴达摩院: 共同探索电商智能推荐算法
- 华为诺亚方舟实验室: 协作研究边缘计算和模型压缩
国际交流
- 学术访问: 与 MIT、Stanford、CMU 等顶尖高校建立交流项目
- 联合培养: 博士生国外联合培养计划
- 国际会议: 定期参加 ICML、NeurIPS、ICLR 等顶级学术会议
- 客座研究: 邀请国际知名学者来访讲学和合作研究
重点项目
国家级项目
- 国家自然科学基金重点项目: “面向复杂场景的深度强化学习理论与方法”
- 国家重点研发计划: “人工智能支撑的精准医疗关键技术研究”
- 科技创新 2030 重大项目: “新一代人工智能”专项课题
省部级项目
- 教育部重点实验室开放基金: “多模态深度学习算法研究”
- 北京市科技计划项目: “智能交通系统关键技术研发”
- 中科院先导专项: “类脑智能技术及应用”
企业合作项目
- 智能客服系统: 与某银行合作开发基于 NLP 的智能客服
- 工业质检: 与制造企业合作研发基于计算机视觉的质量检测系统
- 个性化推荐: 与电商平台合作优化推荐算法
研究成果转化
专利申请
- 已申请发明专利 50+ 项
- 授权专利 30+ 项
- 国际专利 10+ 项
软件著作权
- 深度学习训练平台 v2.0
- 智能数据标注系统 v1.5
- 联邦学习框架 v1.0
技术转移
- 成功转化技术成果 15 项
- 孵化初创企业 3 家
- 累计技术转移收入 2000+ 万元
未来展望
短期目标（1-2 年）
- 在顶级期刊/会议发表高质量论文 20+ 篇
- 承担国家级重大项目 2-3 项
- 培养博士毕业生 10+ 名
- 完成产业化项目 5+ 个
中期目标（3-5 年）
- 建设成为国内领先的 AI 研究中心
- 形成具有国际影响力的研究团队
- 在关键技术领域实现重大突破
- 建立完善的产学研合作体系
长期愿景（5-10 年）
- 成为世界一流的人工智能研究机构
- 引领人工智能理论和技术发展
- 培养大批 AI 领域领军人才
- 为国家 AI 战略提供重要支撑
我们始终坚持”理论创新与实际应用并重”的研究理念，致力于推动人工智能技术的发展，为建设智慧社会贡献力量。