1. 浸大研究人员研发缩小及优化卷积神经网路的新方法

目前，卷积神经网路在各种实际任务中取得显著的性能。然而，卷积层中的大量参数需要消耗巨大的存储和计算资源，令记忆体受限的嵌入式设备上部署网络带来挑战。本文提出了一种新的压缩方法，使用一组可学习的低维量化滤波器，通过堆叠这些低维滤波器的线性组合来重建新的紧凑卷积滤波器。同时，通过量化卷积层的权重，可以进一步压缩网络。此外，研究人员在进行线性组合时也探索系数的稀疏性，以进一步减少存储消耗并防止过拟合。在实验中，研究人员对所提出方法的压缩性能进行了详细分析。在图像分类和目标检测任务上的评估表明，与现有的最先进的滤波器分解和网路量化方法相比，所提出的方法可以实现更高的压缩比和相当的精度。

2. 基于共正则化的多视图张量谱聚类

当代生命科学和医学越来越倾向于采用数据驱动的方法。然而，现代测序数据面临多个挑战，包括超高维度、多源信息干扰、缺乏专家注释，以及实验成本和数据保护等问题。其中一个重要挑战源于传统距离度量，随着观测维度的增加，传统距离度量往往趋于收敛到一个常数值。这种高维特征带来了维度诅咒，阻碍了样本之间的区分能力，导致学习性能下降。
香港浸会大学计算机科学系张晓明教授与华南理工大学和贵州民族大学的研究人员合作进行了一项研究。他们的早期研究显示采用高阶亲和性可减轻高维特征所带来的维度诅咒，并揭示数据中的关键关系。然而，这种方法存在无法整合多视角数据的缺陷，从而阻碍了异质关联的提取。因此，在多组学医学数据中解决高通量未标记样本中的维度灾难已成为一个紧迫的问题，找到一种统一的对齐方法，捕捉跨视图关系和内在依赖，成为该领域中一个关键的任务。
为了解决这个问题，这项研究提出一种共识表示的协同正则化方法实现多视角均匀聚类。首先，样本相似性通过流行的二元相似性和对应的高阶相似性来编码，全面描述高维低样本密度数据的空间分布。其次，通过协同正则化来对齐多视角的低维表示，学习融合的共识表示。融合表示的学习通过在流形空间内建模高阶特征值问题来保留原始数据的内在连接和补充相关性。通过流形最小化的数值方案高效地解决了高阶特征值问题。在八个高维低样本小样本数据集上的实验证明，与十三种最近的个基准方法相比的有效性。
研究结果已刊登于《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》，标题为「基于共正则化的多视图张量谱聚类」。

3. 浸大研究揭示有色金属冶炼区有毒空气污染对工人心血管风险的影响

本研究选取典型有色金属冶炼区域为研究物件，进行了冶炼场地样品采集，研究表明PM2.5-As年浓度达到0.74 μg/m3，是国家标准的120倍。 PM2.5样品中砷的主要化学形态为As (Ⅴ)和As (Ⅲ)。随后对场地工人开展了一项伫列研究，揭示呼吸吸入PM2.5-As是场地人群吸收As的主要暴露途径。动物模拟实验表明，小鼠暴露于PM2.5-As中8周后，高浓度组As的蓄积达到平衡，其生物有效性为24.5%，同时，PM2.5-As暴露可引起心脏损伤和功能障碍。最后，通过整合环境和动物暴露评估，建立更为准确的有色金属冶炼区域PM2.5-As暴露的健康风险评估模型。本研究为相关部门制定行业监管和防控政策提供了重要的科学依据。

4. 浸大领导的研究团队揭示深海扇贝与化能合成细菌紧密的外共生关系

香港浸会大学领导的研究团队最近首次发现一种深海扇贝鳃表皮细胞与硫氧化细菌细胞有紧密的外共生关系。通过对该共生菌基因组的解碼和对整个共生体的宏转录组的分析，该研究证明双壳类动物细胞与细菌的外共生模式比以往所认知的更为密切，挑战了人类对动物与外共生细菌关系的传统认识，并对化能自养共生关系的进化提出新的见解。相关研究成果近日在国际微生物生态学会的旗舰期刊《The ISME Journal》发表。
由于缺乏光合作用的产物，黑暗深海的绝大部分地方生物量非常稀少，但是在有简单有机物如甲烷，硫化氢及氢气渗漏的地方如热液和冷泉却生活着密密麻麻的的大型生物。自养细菌利用这些简单的有机物驱动了这些化能合成生态系统的运作，而与自养细菌共生是许多热液及冷泉区动物生存的基础。其中双壳类动物可与此类细菌的共生关系有生活中它们细胞里面的内共生以及细胞外的外共生。早前的研究揭示了双壳类动物与其细胞内的化能自养细菌的紧密代谢互补性，然而对于这些动物与细胞外细菌之间关系知之甚少。 此外在过往的研究中并没有发现扇贝目有的物种能在深海生存，但并不知道扇贝与化能自养细菌有共生关系。
香港浸会大学生物系邱建文教授课题组于2022年从南海北部一千四百多米深的冷泉采集到扇贝目拟日月贝科盘海扇属Catillopecten的标本，经过分析确认为新种，命名为Catillopecten margaritatus（珠光盘海扇），相关研究结果在2023年发表于《Frontiers in Marine Science》。
最近，通过扩增子分析、透射电子显微镜观察和原位荧光杂交实验，研究团队发现这些扇贝鳃组织的表皮细胞生活着大量属于γ变形菌的硫氧化细菌。
DNA测序，组装及分析显示该硫氧化细菌的基因组与深海贻贝的细胞内共生硫氧化菌亲缘较近，而比营自由生活的硫氧化菌近缘种的基因组小许多，丢失了许多自由生活必需的的基因和通路，表明其可能是与该深海扇贝专性共生的细菌。进一步的比较基因组学和转录组学分析显示该硫氧化细菌主要依赖于硫氰酸酶样蛋白和硫氧化多酶复合体提供能量，并通过活跃的卡尔文循环和一个补充型的磷酸烯醇式丙酮酸羧化酶进行二氧化碳固定以获得碳源。此外，共生菌不完整的氮代谢途径和宿主充实的胃含物表明该扇贝可能保留了滤食习性且不完全依赖于共生菌的营养，对宿主鳃组织的转录组学分析表明该扇贝可能通过外泌体向外共生菌提供中间代谢物，以完成其三羧酸循环和某些氨基酸合成的途径。而宿主鳃组织中高表达的吞噬体，胞吞体和溶酶体基因意味着该扇贝可能通过收割共生菌以获取营养。

5. 纳米技术革命：推动脑疾病治疗

香港浸会大学化学系副教授Angelo Homayoun ALL博士以高级通讯作者身份在国际知名期刊《ACS Nano》上发表题为“Functionalized Nanomaterials Capable of Crossing the Blood-Brain Barrier功能化纳米材料跨越血脑屏障”的文章 ，在神经治疗学、纳米技术和神经科学领域具有重大意义。 他的研究解决了神经科学家长期面临的挑战：如何通过克服血脑屏障（BBB）将治疗药物输送到大脑。
BBB是一种半透膜结构，严格调节大脑和血液之间的物质交换。 尽管它在大脑功能中发挥着至关重要的作用，但这种屏障对将药物和其他物质输送到大脑中提出了挑战。 纳米材料被定义为至少一个维度在纳米级范围（1-100 纳米）内的材料，为克服这个挑战带来希望。 纳米技术的最新进展使研究人员能够设计能够穿过血脑屏障的纳米颗粒，旨在彻底改变神经系统疾病的诊断和治疗。
在他的论文中，ALL博士和他的团队成员系统地总结了血脑屏障的结构和转运机制，以及纳米粒子穿过这一屏障的机制。 论文重点介绍影响纳米粒子穿过 BBB 膜的各种特性，并广泛讨论不同类型的纳米粒子。 此外，论文还深入探讨纳米颗粒在治疗各种中枢神经系统疾病方面的最新应用、潜在挑战和未来发展。
这篇论文推进了人类对 BBB 生理学的理解、解决了中枢神经系统各种疾病未得到满足的治疗需求，并为诊断和预后带来可行的改进。 通过利用纳米技术，神经科学家可以针对帕金森病、阿尔茨海默病以及脑肿瘤等疾病开发更安全、更有效的治疗策略。 随着该领域的不断创新，研究人员预计神经治疗学将取得革命性进步，并为全球患者提供更好的医疗保健。

6. 通过堆叠混合单元搭建紧凑神经网络

作为网络压缩的一种有效工具，剪枝技术已被广泛应用于减少神经网络的参数。然而，传统的剪枝方法存在一些局限性，例如需要依赖特定的设备来处理稀疏和不规则的权重矩阵，或者需要设计额外的标准来确定要去除的参数。为了克服这些局限性，香港浸会大学计算器科学系人工智能讲座教授及香港研资局高级研究学者张晓明教授提出一种名为BUnit-Net的新型网络。研究团队先设计一些小单元， 然后将这些小单元有系统地组合和堆栈起来搭建网络。由于每个单元之间没有权重连接，网络中参数也相应减少。他们在基准数据集上与最先进的剪枝方法进行比较，结果表明提出的方法能实现相当的分类精度和良好的压缩效果。
研究结果已刊登于《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》，标题为「Compact Neural Network via Stacking Hybrid Units」。

7. 浸大研究发现磷酸胆碱具备对抗PM2.5毒性影响肺部的潜力

香港浸会大学（浸大）领导的研究团队发现，人体新陈代谢的重要成分「磷酸胆碱」可对抗微细悬浮粒子（PM2.5）毒性对肺细胞的负面影响。这项发现显示磷酸胆碱在治疗与PM2.5相关的肺部疾病的潜力，例如哮喘、慢性阻塞性肺病和肺癌，并有助制定针对空气污染的健康措施。
研究成果已在国际学术期刊《Proceedings of the National Academy of Sciences》发表。
PM2.5 增加健康风险
世界卫生组织估计，空气污染每年造成 700 万人死亡，并认为它是全球主要的环境风险因素。PM2.5是一种主要的空气污染物，会增加心脏和肺部疾病等健康问题的风险。PM2.5每种成分均对人体健康产生不同的影响，但人们对个别 PM2.5 成分的毒性影响的了解仍然有限，并缺乏预防PM2.5相关健康问题的措施。
为了解不同PM2.5成分如何影响与肺部疾病相关的细胞代谢，浸大化学系讲座教授及环境与生物分析国家重点实验室主任蔡宗苇教授及生物系助理教授杨铸博士带领研究团队，在2017至2018年从山西省太原市和广东省广州市收集PM2.5样本，并分析当中的82种成分。
结果显示，两个城市的PM2.5 整体概况相似，污染物中以无机离子占最多，其次是金属和有机化合物多环芳香族碳氢化合物（PAHs），但PAHs及其衍生物的相对比例存在很大差异。

文理及科技学士(荣誉)自订主修

课程集合跨学科及个人化元素，让学生根据本身兴趣和发展需要，设计主修内容和课程组合。来自不同范畴的学者和行业专家亦会担任导师，提供「一对一」指导，协助学生完成学术研究，或旨在为社会带来影响的项目。课程提供最大的灵活性，容许学生按个人兴趣和就业期望，自由修读由各院系提供的课程（中医药学院除外）。与此同时，整个课程设计还包含一个36学分、分四年修读的「跨学科问题解决方案」学习模组，帮助学生由浅入深地探讨社会议题或全球挑战，把他们在不同范畴课程所获取的知识和技能应用于分析和回应现实问题，并在导师指导下完成项目报告。
https://transdisciplinary.hkbu.edu.hk/plp/

「全球挑战」

上述课程的学生都必须修读「全球挑战」课程。来自不同学院的教授会讲述重要的全球议题，帮助学生理解不同学科与该等议题的关系，培养他们的解难能力、国际视野和对可持续发展的认知。
https://transdisciplinary.hkbu.edu.hk/dtup/global_challenges.php

「Google智慧数码人才计划」资助

文理及科技学士(荣誉)自订主修课程自2023年起成为全香港获得「Google智慧数码人才计划」资助课程。所有获得Google香港提供资助的自订主修学生，均可免费修读该计划的不同专业证书课程，包括数据分析、项目管理等实用技能。这项创新课程不仅满足学生本身的学习需要，亦为他们提供更为广阔的个人发展空间，为迎接未来挑战做好准备。