高鑫：構建尖端機器學習模型的科學家

天津，這個歷史悠久、活力滿滿的城市，不僅孕育了眾多杰出的人才，還見證了無數年輕人的奮斗與成長。其中，高鑫——一位出生在天津的應用科學家，就在人工智能領域展現了創新精神和卓越才華，她的學術與研究經歷鑄就了她的成功之路。

從數學競賽到機器學習

高鑫的學術之路在童年時期就埋下了伏筆。早自小學時，她就展現出了卓越的計算才能，獲得了全國珠心算等級考試能手四級資格證，并奪得了海峽兩岸珠心算大賽的優勝獎。

高鑫并未滿足于此，她積極參加各類數學競賽，屢獲殊榮。高考后，成績優異的她，毫無懸念地被南開大學錄取，就讀全校最具挑戰性的專業——信息安全與法學雙學位試點班。在這里，她不僅需要學習復雜的編程知識，還要掌握法學知識。面對挑戰，她滿懷熱情，堅定地前行。

同時，高鑫積極參與實驗室研究，在南開大學本科科研創新百項工程中與同學合作，應用三維建模技術，提出了一種基于2D頭部圖像的3D重構方法。她運用3D渲染技術增強了頭部模型的逼真度和立體感，使其能夠進行360°展示。這項技術在刑偵、飾物佩戴、發型選擇等領域具有潛在應用前景。

2012年，高鑫獲得了美國新澤西理工學院的全額助教獎學金，前往該大學攻讀計算機科學博士學位。在這個階段，高鑫專注于人工智能、機器學習和深度學習等領域，掌握了數據挖掘、數據處理與分析、人工智能模型構建等多項技能。

在攻讀博士學位的初期，高鑫以她在算法設計方面的優勢，致力于研究各種算法應用。她探索了無線傳感器網絡（WSNs）入侵者檢測和異構傳感器網絡在戶外環境監視中的應用，解決了兩個重要問題：首先，她與算法實驗室的研究員共同提出了二維k-屏障覆蓋模型，旨在減少傳感器節點數量，通過傳感器的本地鄰居信息來建立覆蓋，以實現低檢測延遲和低能耗的目標。其次，為了克服戶外環境對傳感器節點的不利影響，她們設計了一種異構傳感器網絡，其中傳感器節點具備不同的環境適應性。她們提出了自適應貪心調度算法，通過調度這些傳感器節點，以在不同的環境條件下盡可能長時間地監視關鍵位置，以最小化和平衡網絡能耗。

高鑫逐漸認識到，要在研究中取得更大成就，機器學習模型的應用是不可或缺的。她深刻理解到機器學習和人工智能不僅僅局限模式識別和機器人設計，還可廣泛應用于不同系統和領域。她積極學習機器學習知識，研究尚未解決的問題，通過數據采集、處理、模型構建和優化，不斷解決現實問題。

高鑫還認識到，將機器學習應用于交通領域可以有效解決許多亟待解決的問題，比如提高交通效率、避免擁堵，提升駕駛員和乘客的安全，等等。因此，她在新澤西理工學院進行了積極的研究。

高鑫研究了自動導航系統，該系統通過分析用戶的當前位置和歷史軌跡數據，來自動預測用戶未來可能的目的地和路線，無須用戶干預。這種導航系統可以大大減少用戶的操作次數，特別是在行走或駕駛時，降低了潛在的危險性。

此外，高鑫還關注了交通安全領域的分心駕駛問題。她設計了一款iPhone應用程序，通過檢測用戶的駕駛行為來鎖定智能手機屏幕，以減少分心駕駛。這個應用程序使用機器學習的決策樹算法檢測用戶的交通模式，以提高道路安全，減少事故風險。此外，她的應用程序可以在后臺運行，這樣更加節省能源，有助于延長智能手機的電池壽命。

憑借以上研究成果，高鑫獲得了HERE地圖公司的實習機會。HERE地圖公司是一家全球領先的地理信息技術和地圖服務提供商，專注于收集、整理和更新世界各地的地理數據，為導航、自動駕駛、智能交通管理和位置服務等領域提供高度準確的地圖和位置智能解決方案。

在實習期間，高鑫的研究主要集中在交通擁堵預測和云端交通控制系統方面。通過分析交通信號的相位和定時數據，以及車輛通過交叉口的探針數據，她和團隊成員開發了一個機器學習模型，用于預測交通擁堵。該模型能夠計算通過交通信號燈的車輛數量、停留在或無法通過信號燈的車輛數量，并基于這些數據來預測交通擁堵程度。此外，她和團隊成員還提出了一種基于云的交通控制系統，將數據實時發送到云端進行分析，以確定交通信號燈的修正信號相位和定時，從而控制道路幾何形狀網絡的交通燈。這兩項研究成果以HERE地圖公司名義申請了專利，并在美國、中國和歐洲等地獲得了授權。它們已成功應用于HERE地圖公司的業務，顯著提升了交通擁堵預測的準確性和交通控制的效率。

這項工作對于解決城市交通擁堵問題具有重要意義，不僅提高了出行體驗，還減少了環境污染和交通事故的風險。這些研究有望在未來為城市交通管理和出行提供更多創新的解決方案。

科研成果工業化

高鑫的博士研究主要集中在機器學習和深度學習在基因組學領域的應用，并在這個方向取得了巨大成功。高鑫的研究團隊一直專注于利用最先進的計算技術來解析大規模基因組數據，并幫助解決尚未完全理解的生物學問題。

高鑫的研究著重于深度學習在識別各種基因組序列模式方面的性能。與傳統機器學習方法相比，她的深度學習方法可以直接應用于原始序列數據，無須復雜的特征工程。通過對模擬數據和真實基因組序列數據進行廣泛實驗，她還提出了新的深度學習模型來解決多聚腺苷酸位點預測和tRNA基因檢測等具體問題。

第一個是多聚腺苷酸位點的預測，它在真核生物中起著重要的調控作用，尤其是在mRNA的轉錄、定位和翻譯中。她們提出了一個名為DeepPolyA的深度卷積神經網絡方法，用于準確地預測擬南芥基因組序列中的多聚腺苷酸位點。第二個是轉運RNA基因的檢測和功能預測，這些基因在蛋白質翻譯中扮演關鍵角色。盡管有一種廣泛使用的工具叫作tRNAscan-SE，可以用于識別基因組中編碼的tRNA基因，但它在區分tRNA和偽tRNA方面效果有限，可能會輸出大量虛假陽性結果。為此，她提出了一種混合卷積神經網絡和循環神經網絡方法，名為tRNA-DL，它能顯著降低虛假陽性率，為tRNA注釋提供了更可靠的工具。這些模式的發現對于理解基因的功能和變異以及醫學研究具有重要意義。

目前，高鑫的DeepPolyA論文已被廣泛引用，并被認為是多聚腺苷酸位點預測領域的先驅和當時最先進的模型。時至今日，DeepPolyA論文中提到的深度學習模型還被作為基準模型，用于幫助檢測多聚腺苷酸位點預測的精準度。高鑫的研究對于理解基因組序列的重要模式具有重要意義，在基因組學研究、醫學診斷、藥物開發和疾病治療等領域具有廣闊的應用前景，有望推動生物醫學領域的發展。

未來，高鑫還計劃繼續擴展她的研究范圍，包括在自然語言處理領域挖掘更多序列模式，提高預測精確度，減少虛假信息的生成。她還將繼續努力推動機器學習的應用研究，為科學社區作出貢獻。

高鑫的研究不僅在學術界受到高度評價，還在工業界產生了深遠的影響。她的研究和貢獻為人工智能領域的發展提供了有力支持，為改善人類生活質量和解決實際問題作出了積極貢獻。她致力于將人工智能技術與社會和人類的進步相結合，為社會帶來積極的變革。

目前，高鑫在亞馬遜公司擔任應用科學家職位，繼續在計算機科學和人工智能領域進行研究和應用。她的研究重點是將最先進的人工智能技術應用于解決實際問題，并與團隊一起探索新的模型和解決方案。

在亞馬遜的MachineLearningUniversity組里，她既從事教學工作，又積極參與研究項目。通過教學，她能夠與來自世界各地的同事互動，分享機器學習知識，并借此機會深入了解不同領域的專業知識。與同事一起工作也激發了她更深入地研究機器學習模型和算法，以解決實際問題的動力。

目前，高鑫和團隊成員一起研究并合作發表兩篇論文，分別涉及動物收容和心理健康。在心理健康領域，她的研究旨在通過分析大量的心理健康研究論文，識別該領域的總體趨勢和高影響力研究主題。這項研究有助于了解心理健康領域的發展趨勢和不同心理特征之間的關聯。而在動物收容方面的研究則關注了動物福祉和收容所運營的問題，旨在提高動物領養機會，同時提高收容所效率。

盡管這兩個研究領域看似不同，但都與社會福祉相關。通過研究和數據分析，高鑫努力找到改善動物福祉和心理健康支持的方法，這不僅具有學術意義，還對社會和人們的生活產生了積極影響。

高鑫的一系列科研工作，體現了人工智能在解決現實問題中的潛力，為社會的不同領域帶來了創新和改進。讓我們祝愿她的科研道路越走越寬！

編輯/朱艷君