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2022年浙江师范大学计算机科学与技术博士后科研流动站简介

发布者:数学与计算机科学学院   发布时间:2022-04-08  浏览次数:552

浙江师范大学计算机科学与技术是我校优势工科,自2000年起招收硕士研究生,2005年被评为浙江省A类重点学科,2008年、2013年连续2次获批为浙江省重中之重学科,2010年获一级学科硕士学位授予权,2015年获批为浙江省一流学科A类,2016年图与网络优化获批为国家111创新引智基地,2018年获批一级学科博士学位授予权2019年经全国博士后管理委员会批准我校设立计算机科学与技术博后流动站,2021年计算机、软件工程2个专业入选国家一流专业

经过多年的建设与优化,学科方向凝炼、师资队伍建设、科学研究与社会服务、教学与人才培养和科研条件建设等方面取得了重要进展。教师中70%以上具有博士学位。近5年,承担国家级项目55项、省部级项目39项,横向项目85项,科研总经费达到4665万元。以第一完成人获得国家科学技术进步二等奖1项、教育部自然科学一等奖1项、浙江省科技进步一等奖1项、教育部科技进步二等奖1项、其它各类省部级科技进步奖多项;主持国家级省部级科研项目百余项,包括973、863、国家基金重点研发等,发表计算机领域顶级论文500余篇。培养及联合培养博士研究生31名。

本学科各研究方向的特色和优势较为明显,

1)智能计算及其应用:计算智能包括进化计算、神经网络、模糊逻辑等,是模拟自然界智能现象的方法的统称。由于计算智能方法不依赖于待解问题的数学模型、通用性强,已成为了人工智能领域的重要研究方向。重点研究大数据应用环境的计算智能新理论、新方法和新技术。基于此,围绕计算智能理论创新重点开展以下三个方向的研究工作:(a)计算智能基础理论;(b)动态适应度模型的计算智能优化方法;(c)超算环境下的大规模矩阵式计算智能技术。研究成果持续发表在国际顶级期刊,获得省部级及以上奖项6项。

2)智能物联及其应用:重点研究边缘环境群体智能感知与能力增强关键技术,搭建基于边缘环境智能感知的群体特征识别应用平台。构建大规模移动群体智能感知服务,着力提升社会在大规模公共事件中的智能感知、异常预判、精准治理等能力。研究成果获得国家科技进步奖2项、省部级科技进步奖2项。

3)工业互联网与智能制造重点攻关制造设备核心技术及产品研发,如自主研发的基于工业互联网的全自动电脑针织横机装备突破了国外专利技术保护和垄断,创造了巨大的经济与社会效益;相关成果获国家科学技术奖二等奖、省科学技术奖一等奖、教育部科技进步奖(推广类)二等奖各1项。

4)机器学习与视觉:在深度学习的建模与解释、跨模态大数据的分析与挖掘、目标检测与跟踪、图像/视频理解等理论与应用方面取得了一系列重要成果;获授权发明专利10余项;在基于身份认证的智能监控、门禁与移动支付等领域的产品曾获得教育部科技进步二等奖、省科技进步二等奖。

5)网络优化与安全方面:在网络优化算法与安全策略、人工智能安全、物联网安全等领域做出了前沿性的研究成果,如复杂种群网络策略演化稳定性工作,被澳大利亚科学院院士、IEEE Fellow D. J. Hill称之为“网络结构与网络博弈领域中具有一定影响力的工作”;解决了Naroditskiy提出的众包竞争困境难题及国际上长达八年没有进展的环状网络最优副本放置问题。研究成果曾获省科技进步一等奖1项。

6理论计算机科学在图与网络的连通性、可靠性和结构优化等领域取得了国际有影响的重要成果,如证明了沃尔夫数学奖获得者Erdós等提出的Ramsey色数猜想;证明了有40多年历史的Kronk-Mitchem猜想,被国际顶尖期刊J. Comb. Theory, Series B称之为“The most cited articles published since 2011”;推广了里程碑式的Erdós-Ko-Rado定理,被著名的Math. Rev.称之为“这是Erdós-Ko-Rado理论中具有深度和影响力的工作”。研究成果获省科学技术奖二等奖1项、省自然科学学术奖一等奖1项等。

计算机科学与技术博士后流动站依托计算机科学与技术一级学科博士点,坚持需求导向、特色发展、创新引领、服务地方建设思路,构筑高水平的学科发展平台,组建一流学术创新团队,培养一流计算机人才,产出一流科研成果,聚焦网络安全与优化、工业互联网与智能制造、机器学习与视觉、理论计算机科学等重点研究领域,将基础研究与应用紧密结合,服务地方社会经济发展。本学科为博士后流动站日常经费单独立账,专款专用,为博士后研究人员提供充足的科研经费、良好的学术环境、设施完备的住房条件等,积极创建具有竞争力条件吸引优质博士生进站,已从15名博士生导师中严格遴选出了部分优秀人员作为博士后人员的研究指导人。学科将从政策上、组织上采取配套措施,对所需人力、物力和工作条件给予优先支持。


计算机科学与技术博士后科研流动站招聘计划一览表


合作导师

招收方向

邮箱

研究课题名称

招收人数

李明禄

智能物联网

mlli@zjnu.edu.cn

移动群体智能感知技术研究

2

王钧

神经网络及其应用

jwang.cs@cityu.edu.hk

神经网络及其应用

2

张军

进化计算理论及其应用

junzhang@ieee.org

课题:1矩阵基的演化计算法

课题2:演化计算在服装设计领域中的应用

课题11

课题21

高宏

大数据管理与分析;物联网

honggao@hit.edu.cn

大数据管理与分析、数据质量、物联网等

2

郑忠龙

机器学习与视觉

zhonglong@zjnu.edu.cn

hwliu@zjnu.cn

机器学习与视觉领域中的关键问题研究及应用;大数据环境中异常数据的检测技术研究

4

刘洋

机器学习与视觉

liuyang@zjnu.edu.cn

强化学习在系统控制和图像处理中的理论与应用

2

朱信忠

殷建平

深度学习、机器学习、计算机视觉

zxz@zjnu.edu.cn

机器学习与特征分析方法研究,低质量数据学习的理论和方法研究,主要聚焦多核学习及多视图聚类,如,多视图学习、缺失多视图缺失核学习、特征选择、显著性检测等;AMR移动机器人视觉感知及定位导航算法开发,主要聚焦:ROS2//SLAM/VSLAM/语义SLAM等。

4

彭浩

人工智能安全;网络安全

hpeng@zjnu.edu.cn

人工智能安全;物联网安全;软件与系统安全;数据驱动安全;大数据挖掘与分析

2

鄂世举

智能信息处理与智能控制

esx_2001

@zjnu.cn

基于大数据深度学习的微电机装配智能制造技术研究与应用

1

王冬云

智能制造技术

zsdwdy@zjnu.edu.cn

1.凸轮轴机器视觉瑕疵识别算法与装备

2.大尺寸非结构异形构件表面缺陷视觉检测理论及关键技术研究

2

李熹平

机械工程、材料加工工程

lxp2010@zjnu.cn

智能成形与制造、增材制造技术

1

冯建峰

人工智能与神经影像分析

jianfeng64@gmail.com

1.现代人工智能算法研究

2.基于神经影像的脑疾病研究

2

薛向阳

计算机视觉

xyxue@fudan.edu.cn

面向自动驾驶的多模态感知融合算法研究

1-2

付彦伟

计算机视觉

yanweifu@fudan.edu.cn

基于学习的3D视觉研究

1

卢文联

应用数学

wenlian@fudan.edu.cn

1. 网络空间安全动力系统模型的分析与控制

2.新一代神经网络

2

程炜

遗传影像与脑疾病

wcheng.fdu@gmail.com

基于遗传影像多模态大数据的脑疾病研究

1-2

周昌军

人工智能与机器视觉

zhouchangjun@zjnu.edu.cn

人工智能在视觉领域中的关键问题研究及应用

1-2