选题与问题界定
围绕表征与生成模型、人工智能与生命科学交叉、图像处理、目标检测判断研究问题是否可做、边界是否清楚,把宽泛方向收敛成可执行的研究目标。
表征与生成模型、人工智能与生命科学交叉、图像处理、目标检测
1.发表 CCF 会议、期刊文章二十余篇,一作论文 8 篇 2.担任 ACL, NeurIPS, ICLR, ICML, CVPR, ECCV, AAAI, IJCAI 等 AI 顶会审稿人 3.授权发明专利1项 4.截至 24 年 9 月,谷歌学术引用 560+,GitHub Stars 650+
有指导实习生经验,有优秀的分析问题、解决问题,创新和写作能力;能较好地阅读英文文献,具有流利的学术英语和会话英语, 雅思成绩 6.5;拥有丰富的中、英文学术论文辅导经验,熟悉各类论文写作规范和技巧,能够针对不同学科和研究领域提供专业的指导和建议。具有良好的模型构建、代码编写、语言表达、团队写作能力和项目经验
熟悉机器学习,矩阵,概率,优化等方面的算法理论;熟练·掌握迁移学习、度量学习、流形学习、对比学习、深度学习等; 熟悉 Python, 能熟练应用 Pytorch 等进行模型搭建, 和工程项目调试与 bug 解决; 熟练应用 Linux 系统编程, 熟练使用 Latex 等工具, 能够较快的利用 AI 工具查询资料,解决问题等; 熟悉图像,序列数据处理领域的相关算法,熟练掌握数据降维、可视化、特征选择和提取、多模态建模、大模型迁移训练等; 有软件开发和 C\C++基础
可提供期刊内推资源;可提供开源代码并指导复现;可提供部分开放研究数据;可提供保研指导;就业/大厂实习机会推荐
公开页面采用脱敏身份与头像展示,具体专家匹配以咨询沟通、材料阶段和可公开资料为准。
围绕表征与生成模型、人工智能与生命科学交叉、图像处理、目标检测判断研究问题是否可做、边界是否清楚,把宽泛方向收敛成可执行的研究目标。
结合计算机科学与技术常见研究范式,梳理文献、数据或案例材料的获取与组织方式,明确方法路线的取舍依据。
按目标期刊或学位论文要求核对结构、论证链条与格式规范,形成可逐条执行的修改清单。
把审稿与评审意见拆解为可执行的修改任务,明确回应口径、优先级以及需要补充的材料范围。
提交研究方向、当前阶段与目标(毕业、投稿或课题申报),学术顾问按方向吻合度与档期进行匹配,最终合作方向以沟通确认为准。
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