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学历
全部本科硕士博士博士后
南乔
【国内985】【计算机视觉】
【简介】南乔老师，某985博士，深耕计算机视觉与深度学习领域。具有卓越的科研创新能力，已在国际国内顶级学术刊物发表多项高水平成果，包括CVPR26 oral一作一篇，三篇SCI一区Top期刊论文及一篇计算机应用与软件期刊文章，并多次担任TGRS,ISPRS,CVPR等顶会顶刊审稿人。研究方向聚焦于图像分割技术，涵盖医学图像、遥感图像及自然场景分割，并深入探索半监督学习与弱监督学习在低资源场景下的算法优化。辅导风格亲切细致，兼具学术严谨性与启发性，擅长从底层数学原理到代码实现进行全链路指导，特别注重培养学生的科研逻辑、实验设计规范及学术写作能力，主要辅导计算机科学、人工智能及电子信息等相关专业的科研与进阶学习
无花果
YM260610509
【国内985】【机器学习】
【简介】 无花果导师现为东北大学控制科学与工程专业博士在读，具备扎实的理论科研功底与丰富的工程实践经验。硕士阶段深耕电子鼻模式识别方法研究，博士阶段进一步拓展研究领域，主攻电子鼻系统设计与智能识别方法相关研究，形成了从系统搭建、算法优化到智能识别的完整研究体系。 凭借扎实的理论功底与丰富的工程实践，硕士期间共发表近9篇SCI国际期刊论文，其中一作发表2篇论文，包括一区期刊ACS Sensors,除导师外一作发表7篇论文，其中包括6篇中科院1区，一区期刊涵盖Nano-Micro Letters（IF:36.3）、Chemical Engineering Journal（IF:15.2）、ACS Sensors(9.1)、Sensors and Actuators B: Chemical（IF:8）等。Nano-Micro Letters发表高被引论文，他引128（截至26.06）。在2025年硕士二年级阶段，以第一作者身份于IEEE国际顶级会议完成口头汇报，展现了优秀的学术研究能力与成果展示能力。 科研研究方向聚焦且特色鲜明，主要致力于将机器学习、深度学习算法应用于电子鼻系统的复杂气体识别任务，同时开展电子鼻阵列优化方法设计研究，依托深度学习技术辅助探索复合材料最优配比系数，有效解决传统实验效率低、精准度不足的行业痛点。 在科研辅导方面，导师经验丰富、耐心细致，擅长指导硕士研究生开展模式识别方向的课题研究，可全程协助学生完成科研方法探究、实验方案设计、学术论文撰写及毕业论文打磨等全流程工作，助力学生高效完成科研任务、产出优质学术成果。
叨乐
YM260610511
【国内985】【大模型应用】
【简介】 国内985高校人工智能博士，主要从事多模态大模型、生成式人工智能及AI for Science交叉应用方向的前沿研究。凭借扎实的人工智能理论基础、突出的科研创新能力与丰富的大模型工程实践经验，已在国际顶级会议和核心期刊上发表多篇高水平论文，研究成果覆盖多模态表征学习、视觉语言模型、生物医学人工智能、药物组合推荐、空间组学建模与科学智能应用等多个方向。其研究重点聚焦于多模态大模型在复杂科学场景中的建模与应用，致力于探索大模型、知识增强学习、跨模态对齐、生成式AI与生命科学数据分析之间的深度融合，推动人工智能技术服务于药物发现、生物医学分析和科学问题求解。曾在阿里巴巴通义千问团队实习，参与大模型训练与优化相关工作，积累了大规模模型训练、多模态数据建模、模型评测经验。当前主要研究方向包括多模态大模型、AI for Science、生物医学人工智能、药物组合预测、、生成式AI及大模型应用等。
南乔
【国内985】【计算机视觉】
【简介】南乔老师，某985博士，深耕计算机视觉与深度学习领域。具有卓越的科研创新能力，已在国际国内顶级学术刊物发表多项高水平成果，包括CVPR26 oral一作一篇，三篇SCI一区Top期刊论文及一篇计算机应用与软件期刊文章，并多次担任TGRS,ISPRS,CVPR等顶会顶刊审稿人。研究方向聚焦于图像分割技术，涵盖医学图像、遥感图像及自然场景分割，并深入探索半监督学习与弱监督学习在低资源场景下的算法优化。辅导风格亲切细致，兼具学术严谨性与启发性，擅长从底层数学原理到代码实现进行全链路指导，特别注重培养学生的科研逻辑、实验设计规范及学术写作能力，主要辅导计算机科学、人工智能及电子信息等相关专业的科研与进阶学习
无花果
YM260610509
【国内985】【机器学习】
【简介】 无花果导师现为东北大学控制科学与工程专业博士在读，具备扎实的理论科研功底与丰富的工程实践经验。硕士阶段深耕电子鼻模式识别方法研究，博士阶段进一步拓展研究领域，主攻电子鼻系统设计与智能识别方法相关研究，形成了从系统搭建、算法优化到智能识别的完整研究体系。 凭借扎实的理论功底与丰富的工程实践，硕士期间共发表近9篇SCI国际期刊论文，其中一作发表2篇论文，包括一区期刊ACS Sensors,除导师外一作发表7篇论文，其中包括6篇中科院1区，一区期刊涵盖Nano-Micro Letters（IF:36.3）、Chemical Engineering Journal（IF:15.2）、ACS Sensors(9.1)、Sensors and Actuators B: Chemical（IF:8）等。Nano-Micro Letters发表高被引论文，他引128（截至26.06）。在2025年硕士二年级阶段，以第一作者身份于IEEE国际顶级会议完成口头汇报，展现了优秀的学术研究能力与成果展示能力。 科研研究方向聚焦且特色鲜明，主要致力于将机器学习、深度学习算法应用于电子鼻系统的复杂气体识别任务，同时开展电子鼻阵列优化方法设计研究，依托深度学习技术辅助探索复合材料最优配比系数，有效解决传统实验效率低、精准度不足的行业痛点。 在科研辅导方面，导师经验丰富、耐心细致，擅长指导硕士研究生开展模式识别方向的课题研究，可全程协助学生完成科研方法探究、实验方案设计、学术论文撰写及毕业论文打磨等全流程工作，助力学生高效完成科研任务、产出优质学术成果。
叨乐
YM260610511
【国内985】【大模型应用】
【简介】 国内985高校人工智能博士，主要从事多模态大模型、生成式人工智能及AI for Science交叉应用方向的前沿研究。凭借扎实的人工智能理论基础、突出的科研创新能力与丰富的大模型工程实践经验，已在国际顶级会议和核心期刊上发表多篇高水平论文，研究成果覆盖多模态表征学习、视觉语言模型、生物医学人工智能、药物组合推荐、空间组学建模与科学智能应用等多个方向。其研究重点聚焦于多模态大模型在复杂科学场景中的建模与应用，致力于探索大模型、知识增强学习、跨模态对齐、生成式AI与生命科学数据分析之间的深度融合，推动人工智能技术服务于药物发现、生物医学分析和科学问题求解。曾在阿里巴巴通义千问团队实习，参与大模型训练与优化相关工作，积累了大规模模型训练、多模态数据建模、模型评测经验。当前主要研究方向包括多模态大模型、AI for Science、生物医学人工智能、药物组合预测、、生成式AI及大模型应用等。
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