关于 English

我就职于厦门大学信息学院计算机科学与技术系,任助理教授。我于2019年获得香港浸会大学计算机科学专业博士学位,导师是张晓明教授,于2012年和2014年分别获得澳门大学软件工程专业本科和硕士学位,导师是唐远炎教授,并曾于2018年在腾讯担任实习研究员。我的研究兴趣包括人工智能、机器学习、计算机视觉,主要研究方向是可信深度学习,包括长尾学习、联邦学习、噪声标签学习、持续学习等。

有意加入课题组的本科生,请查看本科招生简章;有意加入课题组的硕士生,请查看硕士招生简章

24级人工智能研究院仍有少量硕士名额,请尽早与我联系。

近期动态

  • 2023年12月9日:三篇文章被AAAI接收!
  • 2023年8月24日:国家自然科学基金面上项目《面向标签非完备数据的联合监督深度学习方法研究》成功立项。
  • 2023年7月14日:一篇文章被ICCV接收,恭喜易亮!
  • 2023年5月27日:一篇合作文章被TIP接收。
  • 2023年3月28日:恭喜心怡获得CSC奖学金的UCL的博士offer!
  • 2023年2月28日:一篇文章被CVPR接收,恭喜金焱!
  • 2022年4月21日:一篇文章被IJCAI接收,恭喜心怡!
  • 2022年3月2日:一篇合作文章被CVPR接收。
  • 2021年7月4日:一篇合作文章被ACMMM接收。
  • 2021年6月20日:一篇合作文章被ECML-PKDD接收。
  • 2021年4月15日:一篇合作文章被TIE接收。
  • 2020年12月24日:之江实验室2020年第四季度开放课题《面向复杂异构数据的联邦学习方法研究》成功立项。
  • 2020年9月18日:国家自然科学基金青年项目《面向不平衡数据的联邦学习方法研究》成功立项。
  • 2020年9月11日:福建省自然科学基金面上项目《基于深度集成网络的复杂场景在线学习方法研究》成功立项。
  • 2020年3月12日:于厦门大学马来西亚分校授课一学期。
  • 2019年12月10日:加入厦门大学模式识别与机器智能研究中心

主持项目

  1. 国家自然科学基金面上项目,面向标签非完备数据的联合监督深度学习方法研究,2024/01-2027/12,49万元,已获批。
  2. 国家自然科学基金青年项目,面向不平衡数据的联邦学习方法研究,2021/01-2023/12,24万元,在研。
  3. 福建省自然科学基金面上项目,基于深度集成网络的复杂场景在线学习方法研究,2020/11-2023/11,7万元,在研。
  4. 之江实验室2020年第四季度开放课题,面向复杂异构数据的联邦学习方法研究,2021/01-2022/12,50万元,已结题。
  5. 厦门大学校长基金,面向概念漂移数据流的增量学习方法研究,2020/9-2020/12,2万元,已结题。
  6. 厦门大学校长基金,面向非独立同分布长尾数据的联邦学习方法研究,2021/01-2022/12,15万元,已结题。
  7. 厦门大学校长基金,面向标签非完美分布的深度学习方法研究,2023/01-2024/12,15万元,在研。
  8. 横向课题,基于视觉分析的工业缺陷检测系统,2023/08-2025/07,10万元,在研。
  9. 横向课题,基于联邦学习的智慧政务系统,2023/01-2023/12,20万元,在研。
  10. 横向课题,基于目标检测的船舶自动导航系统,2021/07-2022/07,10万元,已结题。

研究兴趣

  • 深度学习
  • 长尾学习
  • 联邦学习
  • 噪声标签学习
  • 持续学习
  • 半监督学习

指导学生

  • 钱品馨 (2020-2023, 就职于阿里巴巴): 联邦学习
  • 尚心怡 (2020-2023, UCL读博): 联邦学习
  • 张易亮 (2021-): 噪声标签学习
  • 金焱 (2021-): 长尾学习
  • 黄晓琳 (2021-): 半监督学习
  • 吕凤玲 (2021-): 联邦学习
  • 洪晨星 (2022-): 持续学习
  • 陈霖 (2022-): 联邦学习
  • 王李媛 (2022-): 长尾学习
  • 刘艺杰 (2023-): 联邦学习
  • 严珊珊 (2023-): 联邦学习
  • 陈奕州 (2023-): 半监督学习
  • 刘赫昭 (2023-): 持续学习