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王教授
副教授 天津科技大学 天津市
预约对接
研究领域: 医学影像诊断技术
研究方向: 人工智能、文本挖掘,概率主题模型,机器学习,智慧医疗,推荐系统、信息检索和智能信息处理
科研能力画像:
科研专业方向

研究领域:

医学影像诊断技术

研究领域:

人工智能、文本挖掘,概率主题模型,机器学习,智慧医疗,推荐系统、信息检索和智能信息处理

科研重点分布
近年科研重点
2021
人脸超分辨率 误差反馈 面部注意力 生成对抗网络 深度强化学习 自然语言生成 暴露偏差 概率生成模型
2022
神经主题模型 短文本 泰勒损失 车辆重识别 分组卷积 正则化 残差网络 强化学习
科研产出增长曲线
历年科研产出
学科论文分布
计算机软件及计算机应用:15 自动化技术:6 公路与水路运输:1 环境科学与资源利用:1 电信技术:1 教育理论与教育管理:1
总数: 18
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  • 产学研合作
  • 基金课题
  • 荣誉&成就
  • 科研成果
产学研合作
部分合作信息
合作单位 合作论文数量
普迈康(天津)精准医疗科技有限公司 5
深圳市安软科技股份有限公司 1
思腾合力(天津)科技有限公司 1
中国残疾人辅助器具中心 1
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基金课题
部分论文标题 基金名称
面向短文本语义分析的标签条件神经主题模型 国家自然科学基金
基于冗余特征正则化的车辆重识别算法 国家自然科学基金项目
基于互信息最大化的意图强化学习方法的研究 国家自然科学基金资助项目
基于误差反馈和面部后先验信息的人脸超分辨率重建 国家自然科学基金资助项目
基于深度强化学习的文本生成研究综述 国家自然科学基金资助项目
概率生成模型变分推理方法综述 国家自然科学基金项目
基于改进的YOLOv3实现手势识别的人机交互方法 天津科技大学创新创业训练计划项目
层级标签语义引导的极限多标签文本分类策略 国家自然科学基金
融合文本内容和标签引导文本编码的分类方法 国家自然科学基金资助项目
基于机器学习的时序数据预测方法研究综述 国家自然科学基金资助项目
基于深度学习的短文本情感倾向分析综述 国家自然科学基金
基于加权紧凑局部图结构的人脸识别算法 国家自然科学基金资助项目
基于物联网的智能垃圾桶的设计与实现 国家级大学生创新创业训练计划资助项目
人脸识别活体检测综述 国家自然科学基金资助项目
论人工智能技术应用研究现状和发展前景 滨海新区科工创新委支持项目
在线教育驱动的主动学习实践研究 天津科技大学教学成果奖重点培育项目教改专项
基于相似度融合算法的主观题自动阅卷机制 国家自然科学基金资助项目
基于局部扩展的社区发现研究现状 国家自然科学基金资助项目
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荣誉&成就

暂无荣誉成就信息

部分科研成果
  • 期刊论文

面向短文本语义分析的标签条件神经主题模型

基于冗余特征正则化的车辆重识别算法

基于互信息最大化的意图强化学习方法的研究

基于误差反馈和面部后先验信息的人脸超分辨率重建

基于深度强化学习的文本生成研究综述

概率生成模型变分推理方法综述

基于改进的YOLOv3实现手势识别的人机交互方法

层级标签语义引导的极限多标签文本分类策略

融合文本内容和标签引导文本编码的分类方法

基于机器学习的时序数据预测方法研究综述

基于深度学习的短文本情感倾向分析综述

基于加权紧凑局部图结构的人脸识别算法

基于物联网的智能垃圾桶的设计与实现

在线教育驱动的主动学习实践研究

人脸识别活体检测综述

论人工智能技术应用研究现状和发展前景

基于相似度融合算法的主观题自动阅卷机制

基于局部扩展的社区发现研究现状

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团队名称:
智能计算与视觉科研团队
团队介绍:

一、研究方向简介

“智能计算与计算机视觉”团队开展”以人为中心”的智能计算与计算机视觉方面研究,包括人工智能基本理论、方法、关键技术及应用技术,以及人工智能的软件支撑平台和环境领域研究。在计算机视觉、生物特征识别、可信计算、边缘计算、智能驾驶、信息安全、脑认知、轻工、食品生物等交叉领域,形成了一定的特色,具体包括下面几个方面的研究:

  1. 1. 机器学习、深度学习、强化学习等理论与方法研究

机器学习、深度学习及强化学习等方法是目前人工智能领域快速发展的研究热点问题,它们是实现人工智能算力突破的重要技术手段。团队研究集中在生成对抗网络、图神经网络、知识蒸馏等机器学习、深度学习以及强化学习领域的理论与方法。

  1. 2. 图像识别、生物特征识别(人脸、指纹、静脉)、视觉图像人工智能、可信计算、边缘计算等

图像识别、视觉人工智能是计算机系统智能化的重要分支。生物(特征)识别技术(指纹识别、人脸识别、语音识别)是通过生物特征进行身份认证的技术,是人工智能背景下最有效的实现人与服务链接的途径。目前,团队研究可信安全高效的多模态视觉信号处理与识别技术,边缘计算等,以及相关应用。

  1. 3. 面向大数据、人工智能领域的软件支撑平台、软件开发与测试研究

人工智能的发展使原本处于低端的软件测试技术变得更加高效。团队针对人工智能软件的特点以及传统软件测试及开发技术面临的难题,探讨人工智能、大数据技术在软件支撑平台中的设计、开发及测试中的应用。

  1. 4. 人工智能软件平台应用研究(智能安防、智能医疗、智能农业、智能驾驶、信息安全、跨媒体理解、文本分析等)

团队面向智能安防、智能医疗、智能农业、智能驾驶、信息安全、跨媒体理解、文本分析领域研发适应于复杂应用场景的多感知智能交互技术,以及多感知处理、数据融合、识别计算、分析预测工具模块的软件系统。

  1. 5. 脑认知、轻工食品生物等学科交叉领域研究

本研究聚焦脑科学,瞄准“大健康”两大领域,在脑认知与脑机交互、类脑智能、脑机接口方面,以及在轻工、食品生物等的交叉领域,等方面开展研究。

二、团队简介

团队带头人

杨巨成:博士,教授,博士生导师。天津市特聘教授,天津科技大学“海河学者”特聘教授。天津人工智能学会副理事长、党支部书记。天津市“131”创新型人才培养工程第一层次人选,天津市“学科领军人才”,天津市五一劳动奖章先进个人获得者,天津市创新人才推进计划“青年科技优秀人才”,天津科技大学第三届“良师益友——我心目中的最好导师”,“计算机科学与技术”学科带头人,校“智能计算与生物识别技术”青年学术团队负责人。天津市“智能计算与生物识别技术”国际联合研究中心主任(省部级平台)。国家双语示范课程《面向对象程序设计》主讲教师。韩国国立全北大学硕士、博士,韩国全罗北道高等信息技术研究中心博士后,英国萨里大学和澳大利亚新南威尔士大学访问学者。中国计算机学会(CCF)杰出会员,CCF YOCSEF 天津16-17主席,AC委员,ACM会员,IEEE会员,中国人工智能学会会员,人工智能学会模式识别专委会委员。近年来主持参与国家课题8项、其中主持5项,包括国家自然科学基金委项目、国家自然科学基金委国际合作交流项目等,主持国家高端外国专家项目、天津市科委科技支撑重点项目,留学人员科技活动择优资助项目,天津市外专特色项目,国家大学生创新性实验项目等30余项。在IEEE Trans. on Industrial Informatics、IEEE Communications Magazine等国际权威期刊以及国际顶级会议上发表120余篇论文;与欧美学者合著出版Biometrics系列论著7部,论著章节4篇,主编或参编教材4部。担任Frontiers in Plant Science(SCI 1区期刊,影响因子5.753)、Journal of Information Security and Applications(CCF期刊,SCI)国际期刊的副主编;IEEE Trans. on Information Forensics and Security,中国科学等期刊的审稿人;承办2021全国信创与人工智能博士后论坛,2017中韩智能计算与生物识别会议(CKBR2017)、中国生物识别会议(CCBR2015)、IT信息融合技术(ISITC2015)的9个学术会议并担任大会主席、本地主席;是国际会议ICMeCG10, ICMeCG11,ICMeCG12的publicity 主席,ISD2009的registration主席;是30余国际会议的程序委员会委员;申请专利100余项,其中授权专利30余项。曾获得天津市科技进步奖二等奖、三等奖,中国商业联合会科技进步二等奖、中国轻工业联合会科技进步奖三等奖等11项奖项。主持教育部协同育人项目2项,参与获天津市教学成果奖一等奖1项,指导学生获 2013中国大学生计算机设计大赛全国一等奖,2015年天津市物联网创新应用大赛一等奖、2019人工智能大赛全国三等奖,2019中美青年创客大赛天津市二等奖,2019中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛天津市铜奖、2021中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛天津市金奖,国赛入围奖。多个作品入选世界智能大会,并被人民日报报道。

团队成员

团队成员包括8名年富力强的中青年留学博士、博士后组成。团队成员主持或主要参与国家973、863、国家重大科技专项、国家自然科学基金、国家基金委国际合作交流项目等国家省部级项目40余项,发表论文200余篇;出版专业著作10余部;授权发明专利20余项,具有较强的研究能力。团队成员研究内容交叉互补,涉及智能计算、生物识别技术、感知技术、信息安全等多个研究方向,具有良好的研究及合作基础。团队成员如下:

序号

姓名

性别

职称

1

杨巨成

教授

2

陈亚瑞

教授

3

赵婷婷

副教授

4

赵青

副教授

5

王嫄

副教授

6

刘建征

讲师

7

吴超

讲师

8

潘旭冉

讲师


三、标志性成果

承办高水平国内外学术会议

 2015年“IT信息融合技术国际学术大会”

 2015 年第十届中国生物识别学术会议

 2017年中韩生物特征识别与智能计算双边研讨会

 2019“国际信息技术融合大会

 2021全国信创与人工智能发展博士后学术论坛


团队近年来主持国家课题10余项,省部级课题20余项,荣获科研奖励10余项。


荣获2021年天津科技大学科研育人工作优秀团队

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查看团队详情 →
专家简介:

女,博士,硕士生导师,中国计算机学会会员。

2011 年本科毕业于南开大学,获工学学士学位,同年获得天津大学,管理学学士学位(双学位),

2016 年毕业于南开大学,获工学博士学位。

于2014年作为访问学者于加州大学圣克鲁兹分校访问15个月。 

主要研究方向为:人工智能、文本挖掘,概率主题模型,机器学习,智慧医疗,推荐系统、信息检索和智能信息处理。

天津市“131”创新型人才培养工程第三层次人选。天津科技大学“智能计算与生物识别技术”创新团队成员。

近年,主持国家自然科学基金项目1项,参与国家自然科学基金2项,天津市高等学校基本科研业务费资助项目1项,教育部产学合作协同育人项目2项,天津市滨海新区社会发展领域科技项目1项,中国轻工业“食品安全智能检测技术”重点实验室开放基金课题2项,企业横向课题一项。

在相关领域顶级国际期刊TKDE(CCF-A)、WWW(CCF-B)、BMC Bioinformatics(CCF-C),和顶级国际会议AAAI(CCF-A)、ICDM(CCF-B)、APWeb(CCF-C)等发表论文40余篇,申请授权专利20余项,获得授权4项,获得软件著作权9个。

担任国际会议The Web Conference,CCF International Conference on Natural Language Processing and Chinese Computing等审稿人,担任SCI期刊World Wide Web、KSII Transactions on Internet and Information Systems、the Journal of the Association for Information Science and Technology等审稿人。

连年指导学生参加天津市高校“新时代•实践行”系列实践活动、“挑战杯"天津科技大学大学生课外学术科技作品竞赛、并获得立项。指导本科生参赛荣获2019共创未来-中美青年创客大赛天津赛区二等奖、第二届全国高校人工智能创新大赛荣获全国三等奖、十五届挑战杯天津市大学生课外学术科技作品竞赛天津市三等奖。指导研究生论文荣获国际会议International Symposium on Information Technology Convergence 最佳论文奖、京津冀计算机学科群第二届研究生学术会议论文二等奖。带队荣获TREC Contextual Suggestion Track竞赛第二名,带队参加“Sentiment Classification with Deep Learning”任务评测荣获第一名,带队荣获“创青春”天津市大学生创业大赛金奖。