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赵教授
副教授 天津科技大学 天津市
预约对接
研究领域: 机器人
研究方向: 机器学习算法及智能信息处理,其中主要包括深度学习、深度强化学习算法及其在智能控制系统中的应用研究。
科研能力画像:
科研专业方向

研究领域:

机器人

研究领域:

机器学习算法及智能信息处理,其中主要包括深度学习、深度强化学习算法及其在智能控制系统中的应用研究。

科研重点分布
近年科研重点
2021
深度强化学习 自然语言生成 暴露偏差 生成对抗网络 概率生成模型 变分推理 条件共轭指数族 黑盒变分推理
2022
神经主题模型 短文本 泰勒损失 图像生成 中心模式 微小模式 模式崩塌 深度学习
科研产出增长曲线
历年科研产出
学科论文分布
自动化技术:10 计算机软件及计算机应用:6 公路与水路运输:1 电信技术:1 基础医学:1
总数: 12
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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 1
深圳市安软科技股份有限公司 1
天津市干细胞再生医学转化企业重点实验室 1
吉林大学白求恩第一医院放射科 1
吉林省长春市妇产医院 1
电子科技大学未来媒体研究中心 1
电子科技大学计算机科学与工程学院 1
贵州省公共大数据重点实验室(贵州大学) 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
最大化中心模式和微小模式生成对抗网络 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
基于长短期记忆神经网络的车辆边缘计算卸载策略 国家自然科学基金项目
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
一种基于条件生成对抗网络的模型化策略搜索方法 国家自然科学基金资助项目
模型化强化学习研究综述 国家自然科学基金Nos.619761561180302261702367天津市教委科研计划项目No.2017KJ034~~
间充质干细胞向肝细胞分化研究 国家自然科学基金
混合变分自编码 国家自然科学基金项目
基于创意序列学习的艺术风格学习与绘制系统 国家自然科学基金
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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

最大化中心模式和微小模式生成对抗网络

基于互信息最大化的意图强化学习方法的研究

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

基于长短期记忆神经网络的车辆边缘计算卸载策略

基于机器学习的时序数据预测方法研究综述

一种基于条件生成对抗网络的模型化策略搜索方法

模型化强化学习研究综述

混合变分自编码

基于创意序列学习的艺术风格学习与绘制系统

间充质干细胞向肝细胞分化研究

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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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专家简介:

博士,副教授,硕士生导师,天津科技大学“智能计算与生物识别技术”青年团队成员。

日本东京工业大学(Tokyo Institute of Technology)博士。

近年来在机器学习领域的顶级国际期刊Neural Computation,Neural Networks(SCI二区论文)发表论文3篇,国际著作章节1篇,国际会议论文8篇,其中包含中国计算机学会认定的顶级国际会议论文NIPS及ECML/PKDD。担任国际会议ICRA 2012,IJCAI 2013,ACML 2013和IROS 2014审稿人。

目前主要研究方向为机器学习算法及智能信息处理,其中主要包括深度学习、深度强化学习算法及其在智能控制系统中的应用研究。