陈老师
【科研成果】
谷歌学术总引用量超 900 次
自监督学习综述发表于 CCF A 类顶刊 TPAMI，单篇引用近 900 次
第一作者成果入选 CCF A 类顶会 CVPR，主攻自监督对比学习后门攻击
掩码图像建模相关论文见刊 CCF A 类顶刊 TIP
第一作者深耕大模型预训练安全，开展自监督编码器后门防御研究
另有扩散模型、掩码蒸馏方向多篇会议与预印本成果，持续跟进领域前沿
【研究方向】
大方向：深度学习、计算机视觉、人工智能安全
细分方向：自监督学习、表示学习、后门鲁棒性（AI 后门攻防）、掩码图像建模、扩散模型分析、大模型预训练安全
【可指导区位】
sci2-4 区，ccf-b、c
【指导经验】
指导多名学生成功发表文章
【指导特点 / 可提供给学员的帮助】
自监督学习全流程科研指导：覆盖方向选题、综述撰写、算法创新设计、实验落地与结果分析全环节
顶会顶刊投稿辅导：熟悉 TPAMI、CVPR、TIP 等计算机视觉顶级期刊会议的投稿标准，可提供论文逻辑梳理、内容润色、投稿策略建议
细分方向深度支持：可针对后门攻防、掩码图像建模、扩散模型分析、表示学习等细分方向提供方法设计、实验调优的针对性指导
基础能力提升：可覆盖深度学习基础理论、计算机视觉经典方法、代码实践等多维度的科研入门与进阶辅导
陈老师
【科研成果】
谷歌学术总引用量超 900 次
自监督学习综述发表于 CCF A 类顶刊 TPAMI，单篇引用近 900 次
第一作者成果入选 CCF A 类顶会 CVPR，主攻自监督对比学习后门攻击
掩码图像建模相关论文见刊 CCF A 类顶刊 TIP
第一作者深耕大模型预训练安全，开展自监督编码器后门防御研究
另有扩散模型、掩码蒸馏方向多篇会议与预印本成果，持续跟进领域前沿
【研究方向】
大方向：深度学习、计算机视觉、人工智能安全
细分方向：自监督学习、表示学习、后门鲁棒性（AI 后门攻防）、掩码图像建模、扩散模型分析、大模型预训练安全
【可指导区位】
sci2-4 区，ccf-b、c
【指导经验】
指导多名学生成功发表文章
【指导特点 / 可提供给学员的帮助】
自监督学习全流程科研指导：覆盖方向选题、综述撰写、算法创新设计、实验落地与结果分析全环节
顶会顶刊投稿辅导：熟悉 TPAMI、CVPR、TIP 等计算机视觉顶级期刊会议的 投稿标准，可提供论文逻辑梳理、内容润色、投稿策略建议
细分方向深度支持：可针对后门攻防、掩码图像建模、扩散模型分析、表示学习等细分方向提供方法设计、实验调优的针对性指导
基础能力提升：可覆盖深度学习基础理论、计算机视觉经典方法、代码实践等多维度的科研入门与进阶辅导