选题与问题界定
围绕图学习、人工智能科学、数据挖掘、机器学习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。
Dr. Chen
- 院校
- QS300高校
- 专业
- 计算机科学与技术
- 学历
- 博士
研究方向
图学习、人工智能科学、数据挖掘、机器学习
专家介绍
1.以第一作者发表多篇计算机领域一区/CCF A论文，例如AAAI, NeurIPS, IJCAI等 2.长期担任多个CCF-A类期刊和会议的编委或审稿人，包括AAAI, NeurIPS, ICLR, IJCAI, AISTATS, TNNLS, TCSVT, TMLR, DMLR, Information Fusion等
曾指导多名学生发表一作论文，具备丰富的英文写作经验和论文指导经验
熟练使用Matlab、BAN Logic and Scyther Tool
1.有丰富CS人工智能港新美澳PhD申请经验，可根据个人情况协助定位提供最新硕博申请机会 2.具有顶级会议期刊审稿投稿经验，可根据课题推荐适合的学术期刊
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。
可支持的项目
论文辅导技术支持
支持方式
方法与材料路径
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。
写作与规范对标
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。
审稿意见回应
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。
适用人群
- 正在推进计算机科学与技术方向学位论文或期刊投稿的研究生
- 需要研究方法与写作规范支持的高校教师、科研人员
- 希望把交叉方向的研究问题落到具体方案的跨学科研究者
常见问题
如何匹配到Dr. Chen？
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。
公开信息为什么采用脱敏展示？
页面仅展示经本人授权的脱敏身份、院校类型与研究方向，不公开真实姓名与具体单位，用于保护专家隐私。
可以支持计算机科学与技术方向的哪些阶段？
可介入选题与文献、研究设计、数据分析、写作修改与投稿前复核等阶段，具体支持范围在首次沟通时确认。
是否提供代写或录用保证？
不提供代写、代投与结果保证，只提供研究过程的方法支持与规范指导，论文成果由研究者本人独立完成。
