【科研成果】发表ai领域顶会顶刊7篇，涵盖多模态情感识别、检索增强生成、多智能体协作推理、跨模态动态融合、孤独症识别及多模态虚假新闻检测等热点方向。发表的会议与期刊包括ACM MM、AAAI、TCSVT、TAFFC等期刊与会议。

【研究方向】

大方向：多模态学习、多模态大模型与情感计算、多模态图像与视频生成。

细分方向：多模态情感识别、跨模态动态融合、情感计算中的检索增强生成、情感驱动的图像和视频生成、多智能体协作推理、长视频理解、弱监督跨模态学习、孤独症识别与多模态虚假新闻检测。

【可指导区位】SCI一区至SCI四区、CCF-A至CCF-C类文章

【指导经验】具有丰富的指导经验，曾指导学生、师弟中稿ACM MM、AAAI、peer j computer science、pattern recognition letter等期刊或会议

【指导特点/可提供给学员的帮助】

擅长指导科研小白，从简单、可复现的任务入手，逐步建立科研思维与实践能力，并以高水平会议论文为目标推进完整研究。

理论与实践并重：从研究背景、基础理论和经典方法讲起，帮助学生逐步掌握问题定义、文献调研、方法设计、实验验证和结果分析等完整科研流程。

Baseline与代码支持：结合学生基础提供可运行、易理解的Baseline代码，指导完成环境配置、数据预处理、模型训练和性能评估，降低科研入门门槛。

渐进式方法改进：从复现已有工作出发，通过误差分析、消融实验和对比实验寻找改进空间，引导学生将初步想法逐步发展为具有创新性和可验证性的研究方法。

精细化论文指导：围绕论文核心思想、技术路线和实验结论，提供从选题构思、框架搭建、图表制作到学术写作和投稿修改的全流程指导。

个性化研究规划：根据学生的专业背景、代码能力和项目进度制定阶段性计划，及时解决实验中的关键问题，兼顾研究创新性、实验完整性与实际应用价值。

【科研成果】发表ai领域顶会顶刊7篇，涵盖多模态情感识别、检索增强生成、多智能体协作推理、跨模态动态融合、孤独症识别及多模态虚假新闻检测等热点方向。发表的会议与期刊包括ACM MM、AAAI、TCSVT、TAFFC等期刊与会议。

【研究方向】

大方向：多模态学习、多模态大模型与情感计算、多模态图像与视频生成。

细分方向：多模态情感识别、跨模态动态融合、情感计算中的检索增强生成、情感驱动的图像和视频生成、多智能体协作推理、长视频理解、弱监督跨模态学习、孤独症识别与多模态虚假新闻检测。

【可指导区位】SCI一区至SCI四区、CCF-A至CCF-C类文章

【指导经验】具有丰富的指导经验，曾指导学生、师弟中稿ACM MM、AAAI、peer j computer science、pattern recognition letter等期刊或会议

【指导特点/可提供给学员的帮助】

擅长指导科研小白，从简单、可复现的任务入手，逐步建立科研思维与实践能力，并以高水平会议论文为目标推进完整研究。

理论与实践并重：从研究背景、基础理论和经典方法讲起，帮助学生逐步掌握问题定义、文献调研、方法设计、实验验证和结果分析等完整科研流程。

Baseline与代码支持：结合学生基础提供可运行、易理解的Baseline代码，指导完成环境配置、数据预处理、模型训练和性能评估，降低科研入门门槛。

渐进式方法改进：从复现已有工作出发，通过误差分析、消融实验和对比实验寻找改进空间，引导学生将初步想法逐步发展为具有创新性和可验证性的研究方法。

精细化论文指导：围绕论文核心思想、技术路线和实验结论，提供从选题构思、框架搭建、图表制作到学术写作和投稿修改的全流程指导。

个性化研究规划：根据学生的专业背景、代码能力和项目进度制定阶段性计划，及时解决实验中的关键问题，兼顾研究创新性、实验完整性与实际应用价值。