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歡迎具有較強(qiáng)的機(jī)器學(xué)習(xí)及編程基礎(chǔ)的研究生聯(lián)系我們 Fancy AI Team,。

我們的研究工作包括,。

1. 計(jì)算機(jī)視覺(jué),、自然語(yǔ)言處理，及兩者的多模態(tài)融合,；
2. 機(jī)器學(xué)習(xí)理論,，包括少樣本學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí),、自監(jiān)督學(xué)習(xí),；
3. 時(shí)序數(shù)據(jù)分析，金融數(shù)據(jù)分析,；
4. 分布式機(jī)器學(xué)習(xí),，聯(lián)邦學(xué)習(xí)。

+ 聯(lián)系方式  [email protected]

 

部分工作展示

 

1.時(shí)序預(yù)測(cè)

"Multi-horizon time series forecasting with temporal attention learning"

基于時(shí)序注意力的時(shí)序預(yù)測(cè)方法,，發(fā)表于KDD-2019

 

 

2.分布式機(jī)器學(xué)習(xí)與半監(jiān)督學(xué)習(xí)

 

“Few-Shot Multi-Agent Perception With Ranking-Based Feature Learning”

基于特征學(xué)習(xí)的小樣本多智能體感知,，發(fā)表于TPAMI 2023-10 

 

"Few-shot multi-agent perception"

小樣本多智能體感知，發(fā)表于ACM MultiMedia-2021

 

“Private Semi-Supervised Federated Learning”

隱私保護(hù)的半監(jiān)督聯(lián)邦學(xué)習(xí),，發(fā)表于IJCAI-2022 

             

 

 

 

3.預(yù)訓(xùn)練大預(yù)言模型,，自然語(yǔ)言處理

 

醫(yī)學(xué)大模型檢索增強(qiáng)，發(fā)表于IJCNN-2024

REMED: Retrieval-Augmented Medical Document Query Responding with Embedding Fine-Tuning

 

“Heterogeneous memory enhanced multimodal attention model for video question answering”

多模態(tài)視頻問(wèn)答,， 發(fā)表于CVPR-2019

 

 

“Federated Prompting and Chain-of-Thought Reasoning for Improving LLMs Answering”

大模型聯(lián)邦檢索,，發(fā)表于KSEM-2023

 

發(fā)表于 中文信息學(xué)報(bào) 20222-01

         

 

4.計(jì)算機(jī)視覺(jué)

“Identifying first-person camera wearers in third-person videos”

多視角人像檢測(cè)，發(fā)表于CVPR-2017