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我院教师在人工智能领域国际顶级期刊TPAMI和顶级会议NeurIPS发表研究成果
时间:2019-10-14 点击数:

继2018年我院教师在应用数学国际顶尖期刊SIAM Review发表论文后,近日,计算数学方向青年教师在人工智能领域国际顶级期刊TPAMI和顶级会议NeurIPS发表研究成果。

在图像处理方面,青年教师刘俊以第一作者身份与其合作者共同完成的研究论文《Surface-aware Blind Image Deblurring》近日被信息类顶尖期刊《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》(简称TPAMI)接收发表(doi: 10.1109/TPAMI.2019.2941472)。论文详细讨论了实际应用中图像去模糊问题的研究进展,基于微分几何中最小化表面问题的数学思想,提出了适应性广的图像去模糊数学模型,同时设计了相应的高效求解算法。TPAMI是人工智能领域的顶尖国际期刊,发表难度高,被列为《中国计算机学会推荐国际学术会议和期刊目录 (2019年)》人工智能领域的A类国际学术期刊,同时被SCI和EI检索,收录于中科院JCR一区,2019年SCI影响因子为17.7。

在数值代数方面,刁怀安副教授以第一作者身份与其合作者在国际会议NeurIPS 2019(Thirty-third Conference on Neural Information Processing Systems)发表两篇论文,题目分别为《Optimal Sketching for Kronecker Product Regression and Low Rank Approximation》和《Total Least Squares Regression in Input Sparsity Time》。这两篇论文采用随机扫描策略,设计了整体最小二乘与克罗耐克乘积最小二乘回归的数值计算方面的快速随机化算法。该算法能以非常低的计算代价,在最优值逼近意义下,以高概率得到原始问题的近似解,与此同时所提出的算法也能快速而有效地解决相关矩阵低秩逼近模型。NeurIPS会议,中文译为神经信息处理系统大会,被列入《中国计算机学会推荐国际学术会议和期刊目录 (2019年)》人工智能领域的A类国际学术会议,是国际人工智能、机器学习方面的顶级学术会议之一。

上述研究成果的获得,得益于郭建华教授发起并主持的机器学习与生物信息学讨论班,以及我院在软硬件环境和科研氛围方面的建设工作。在数学和统计两个一流学科建设中,我院致力于营造积极向上的研究氛围,通过转变成果评价方式,破除“五唯”现象,创造有利于科学研究的软硬件环境,从而进一步提升学院学术研究水平,产出高水平代表性研究成果。

 

 

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