北京郵電大學人工智能學院師資力量

發布時間：2020-04-17 編輯：考研派小莉 推薦訪問：
北京郵電大學人工智能學院師資力量

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北京郵電大學人工智能學院師資力量 正文

郭軍教授團隊：
人工智能與網絡搜索教研中心研究方向：本中心是國內最早從事人工智能與網絡搜索領域教學和科研工作的學術團隊之一，具有雄厚的師資力量和一流的學術水平。團隊長期立足于本領域的學術前沿，在手寫漢字識別、人臉識別、遙感圖像識別、信息檢索與推薦等多個方面取得國際領先的技術水平，為國家培養了數以千計的碩士和博士畢業生。
中心現有教師22名，研究方向全面覆蓋人工智能和網絡搜索領域，包括模式識別和機器學習基礎理論，深度學習、計算機視覺、自然語言處理、大數據挖掘、Web檢索、音視頻檢索、信息推薦、知識圖譜、對話系統、智能感知、智能網絡管理等前沿技術。



林家儒教授團隊：
研究方向：現代信息論與人工智能基礎理論
信息論是信息科學的指導理論，本團隊主要關注信息論的前沿理論與多學科應用研究，包括：網絡信息論、生物信息論、量子信息論等。隨著人工智能的快速發展，本團隊關注人工智能基礎理論研究，包括：普適性智能生成機理、普適性人工智能理論、面向人工智能的因素空間數學理論等。
研究方向：無線傳輸與智能信號處理
B5G/6G移動通信是現代社會的信息基礎設施，本團隊聚焦B5G/6G無線信號傳輸與信息處理中的前沿理論與關鍵技術研究，包括：極化碼(Polar Code)/LDPC碼、大規模MIMO、非正交多址接入(NOMA)等物理層技術。針對一些特定場景的信息傳輸技術，本團隊聚焦于深空通信、遠距離通信、水聲通信、可見光通信等。另外，本團隊致力于機器學習在信號處理中的應用研究，基于神經網絡模型建立智能無線信號傳輸理論與技術體系等。
研究方向：智能無線網絡
B5G/6G移動通信是國民經濟發展的重要驅動力，本團隊聚焦B5G/6G無線移動網絡的前沿理論與關鍵技術研究，包括：地面蜂窩組網、無人機（UAV）空中自組網、空地聯合組網、空天聯合組網、海洋低空組網等無線網絡場景。本團隊融合人工智能與經典網絡理論的最新進展，專注于數據與模型協同驅動的智能無線網絡基礎理論與技術體系，涉及到網絡化MIMO、多用戶接入與控制、頻譜資源分配與協同、干擾控制與協調、移動網絡路由、邊緣計算和緩存等技術。
研究方向：無線感知與智慧物聯
無線感知是網絡世界與物理世界的交匯“觸須”，智慧物聯賦能網絡與物理世界的高效協同融合。本團隊聚焦智慧物聯網的前沿理論與關鍵技術研究，包括：感知數據采集、壓縮、傳輸、分析、處理、應用、安全等體系化技術。圍繞物理世界的全維度感知與智慧化控制，本團隊研究工作涉及到：感知數據編碼、無線能量傳輸、感知數據回傳、大數據壓縮、云數據挖掘、多模態數據學習、區塊鏈等信息處理技術，以及嵌入式、云平臺、云應用等行業相關的軟硬件系統。
研究方向：智慧醫療中的信息處理
基于人工智能的智慧醫療是新興交叉學科方向，本團隊與國內多家頂尖醫院合作，開展醫學影像分析與智能輔助診斷研究，包括：基于X光片/CT/MRT等醫學影像的智能分析、基于多模態醫療數據的智能診斷、基于深度學習的基礎病/慢性病管理等。



門愛東教授團隊：
研究內容包括智能監控、行為分析、事件檢測、人臉識別、情感計算、圖像和視頻搜索、跨模態搜索、推薦、目標檢測與再識別、圖像識別（自然圖像、衛星遙感、病理、農作物、天體圖像）、超分辨視頻重構與分析、基于邊緣計算的視頻編碼、多媒體信息處理、無線傳感器網絡及自組網數據傳輸、多核處理器應用與設計、智能信息處理與決策等方面。
百年樹人，團隊秉承以人為本的理念，專注于在基礎研究及應用研究上做出一流成果、服務國家重大戰略和應用需求。在智慧城市、平安城市、智慧生態、智慧醫療等人工智能應用領域取得累累碩果。在相關研究領域已累計發表400余篇期刊與會議文章，已授權及公開專利100余項，曾獲得北京市科技進步二等獎。截止2019年，在國際國內多個計算機視覺和機器學習競賽中獲得8次冠軍、12次亞軍。例如在CVPR2019監控事件檢測競賽獲得冠軍，在CVPR2018的智慧城市競賽異常檢測任務中獲得亞軍；連續3年（2015-2017）在TRECVID-監控事件檢測評測中獲得冠軍；在第一屆網絡輿情“音視頻”邀請賽的“特定視頻識別”和“人臉識別”兩項任務中均獲得銀獎。



王小捷教授團隊：
智科科學與技術中心的研究方向主要包括人工智能基礎理論、自然語言處理、多模態認知計算、智能安全與可信軟件。在人工智能基礎理論方面研究信息-知識-智能的轉換機制、知識表示和獲取的理論與方法等；在自然語言處理方面研究自然語言尤其是漢語信息處理的基礎方法和技術，研究開發人機對話、信息抽取等的關鍵技術與應用系統；在多模態認知計算方面研究視覺信息理解關鍵技術，研究視覺與語言等多模態信息融合、關聯以及推理技術，研究跨模態檢索、多模態人-機交互的關鍵技術與應用系統等；在智能安全與可信軟件方面，研究基于內容的網絡信息安全，研究基于機器學習技術的可信軟件系統、環境自適應的安全系統架構、個性化的用戶隱私保護和安全缺陷檢測等。




楊潔教授團隊：
研究方向：智能感知與計算
智能感知與計算方向致力于研究海量泛在感知數據的智能分析與處理方法，以及基于感知信息的智能決策計算理論與技術。科研團隊對標國際前沿技術，面向國家網絡基礎設施、公共安全、醫療健康及數字經濟等領域的重大戰略需求，著力于基礎理論創新與關鍵技術突破，并通過產學研一體的方式提供關鍵組件與產品，努力打造成為國際一流的集人才培養、理論創新、技術研發、產業孵化四位一體的創新平臺。
該方向主要在泛在網絡感知大數據智能計算、智能網絡優化與路由算法、公共安全智能圖像計算、多模態天基感知數據智能計算、人機協同智能輔助診斷等五個方面開展理論研究和技術創新。在相關研究領域已累計發表300余篇期刊與會議文章，已授權及公開專利30余項，曾獲得國家科技進步二等獎、北京市科技進步二等獎，并獲得MICCAI國際醫學會議輔助診斷比賽全球冠軍、“天智杯”人工智能挑戰賽第一名、中國人工智能創意賽一等獎等競賽獎項。科研團隊與產業合作伙伴深度合作，產出的創新成果已實現產值過億元，并為國家產業發展和社會服務做出了重要貢獻。



張琳教授團隊：
張琳教授領導的學術團隊依托信號與信息處理國家重點學科，重點建設信息與通信工程、人工智能等學科，服務信息工程、智能醫學工程等專業。現有教授1人，副教授8人。近幾年先后承擔了國家自然科學基金、國家重大專項、863計劃、國家重點研發計劃、北京市教委等多項國家/部級科研項目，并積極與中國移動、華為、中興、OPPO等企業開展項目合作。同時學術團隊還廣泛開展國際學術交流活動，與美國加州大學戴維斯分校、亞利桑那州立大學、德國哥廷根大學、韓國漢陽大學、法國巴黎第六大學、意大利米蘭理工大學、瑞典計算機科學研究院等國際知名高校保持著密切的交流合作與人員互訪。
團隊主要研究方向包括：（1）人工智能驅動的新一代無線關鍵技術研究；（2）車聯網中異構網聯和通信安全關鍵理論與技術；（3）基于深度學習的超寬帶雷達非接觸式生命時空信息感知；（4）網絡數據指紋體系和網絡行為異常檢測。
研究方向：人工智能驅動的新一代無線關鍵技術研究
面對日益復雜的移動通信網絡,智能化是未來網絡自適應優化技術的發展方向。研究和分析未來移動通信網絡中有價值的網絡參數資源，構建基于數據分析和機器學習的智能網絡自適應優化方法,使網絡具有智能, 從而更好地滿足未來通信網絡超低延時、超高數據容量等多維度個性化的性能要求。圍繞新一代無線網絡中視頻業務服務質量需求、移動網絡部署特性和MIMO無線通信優化，深度融合人工智能技術并取得系列關鍵成果，為移動視頻傳輸業務優化與網絡資源調度核心問題提供理論支撐與技術實現。
研究方向：車聯網中異構網聯和通信安全關鍵理論與技術
近年來，智能網聯汽車備受關注，它融合了人工智能、無線通信和車輛工程等交叉學科知識因此也成為學術界研究熱點。本實驗室針對智能網聯汽車網絡能力、信息處理能力和智能化水平受限，以及信息交互過程中的信息安全等挑戰，設計實現了多種通信技術的高效通信資源共享，在“通信安全的分布式激勵和協同、車聯網通信協議安全”關鍵難題上取得了系列技術創新。研究基于邊緣智能的智能信息處理方法和通信資源虛擬化方法，基于車聯網和邊緣計算的分布式人工智能算法和優化機制以及利用人工智能和機器學習實現智能網聯汽車的信息安全和隱私保護等內容。
研究方向：基于深度學習的超寬帶雷達非接觸式生命時空信息感知
針對 “室內/車內等封閉空間的非接觸式車內生命時空信息感知”研究難題，重點研究了運動人體生命體征提取、復雜金屬多徑環境與多變性干擾等問題，深入探索了雷達信號處理與人工智能技術的內在關聯性，提出了基于深度學習的生理狀態監測方案，實現了多個智能生命感知系統，為人機交互提供智能感知的可靠技術保障。
研究方向：網絡數據指紋體系和網絡行為異常檢測
通過對持續網絡訪問記錄和社交媒體信息內容等數據的獲取和融合，獲得具有顯著標志性和區分度的數據特征和模式規律，構建網絡數據指紋平臺體系，基于此研究網絡目標群體行為檢測模型，分析網絡行為和網絡人格的關聯，預測領域關鍵事件的發生和發展，為網絡監控和安全管理提供技術支撐。
北京郵電大學

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