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学历
全部本科硕士博士博士后
Leo
YM260810566
【C9重点实验室】【机器人】
控制理论
智能机器人
【花名】Leo老师 【简介】 Leo导师，某C9机器人国家重点实验室博士，从事智能机器人和智慧可穿戴设备方向的前沿研究。某省危机科学与技术研究会理事、工业互联网嵌入式开发工程师、机器人科技型企业连续创业者、机器人顶刊TRO和RAL、顶会ICRA和IROS的审稿人、某国际学术会议委员。获得20余项竞赛奖项、发表论文10篇、3篇在审、国家级创新训练项目2项、发明专利10项。多次学院第一获得荣誉12项，曾满贯两项学生最高荣誉（全校唯一）。所研项目4次展示于新闻联播专题采访，个人事迹被多家权威媒体报道，累计浏览量破百万。 【科研成果】发表高水平论文10篇，在审3篇，涵盖无人机、机器人外骨骼、控制理论、水下机器人等热点话题，发表于机器人顶会ICRA和IROS（机器人两大顶会）、自动化顶刊IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica（一区TOP）等高水平学术期刊/会议，其中一篇论文为大会优秀论文。 【研究方向】 大方向：智能机器人、控制理论 细分方向：无人机、智慧可穿戴设备、自抗扰控制等学术/毕业论文/专利交底书撰写 【可指导区位】 SCI三区/四区、EI会议 【指导经验】具有丰富的指导经验，指导8篇高水平会议和期刊论文，指导过本科生、低年级研究生总计12人，其中有多名硕士研究生发表EI会议/顶会/期刊论文，并成功拿到985院校博士offer。老师是多个会议的委员/审稿人，会全面帮助学生修改论文到可发表水平。 【指导特点/可提供给学员的帮助】 链条完整：构建从数学建模、理论分析到实验设计、数据分析的完整科研链条，使学生具备独立开展研究的能力。 全面指导：论文指导精细入微，聚焦核心创新、背景解析与方法改进，覆盖框架构建与科学写作全流程。 实践结合：实验与工程方案实训扎实，从预实验到算法实现逐步推进，针对性解决关键技术难题。 学科融合：倡导跨学科融合，结合人工智能与机器人等前沿领域，启发多维思考。 定制方案：根据项目进展与学生差异，定制个性化研究计划，保证研究深度与应用价值协同提升。
Vector
YM260710525
【国内985博士】【计算机视觉】
具身智能
计算机视觉
华东地区某 985 高校软件工程专业博士，主要从事计算机视觉、医学图像分析、多模态大模型及大模型记忆机制相关研究，具备计算机、人工智能与生命科学交叉研究背景。 具有较扎实的深度学习理论基础和工程实现能力，熟悉从科研问题凝练、文献调研、技术路线设计，到代码实现、实验分析、论文写作与投稿返修的完整科研流程。研究工作重视方法创新、实验可复现性和实际应用价值，尤其关注人工智能技术在医学影像、三维视觉、生命科学和分子智能等场景中的应用。 目前可接受科研辅导、论文写作指导及二者结合的长期合作，合作内容可覆盖课程项目、Research Proposal、本科及硕博士毕业论文、SCI 期刊论文、EI 论文和计算机领域会议论文。
Brunson
YM260710601
【国内985高校博士】【生成式AI】
进化计算
多目标优化
生成式AI
【简介】 Brunson导师，华东理工大学计算机博士，主要研究方向为约束多目标优化、大模型智能体及深度学习。具备扎实的算法研究与工程实践经验，在自动化、进化计算及工业信息学等领域的高水平期刊上发表多篇研究成果。曾主导或参与多个基于大语言模型的智能体系统开发项目，涵盖电力市场交易智能体与医疗场景医患沟通辅助系统等实际应用场景，积累了丰富的前沿算法落地经验。 【科研成果】 在《自动化学报》（CCF-A中文）；关于梯度信息启发的多群体协同进化算法的论文在《Expert Systems with Applications》（中科院一区，IF=7.5）；关于大语言模型驱动进化算法在汽油调和调度中的应用的论文在《IEEE Transactions on Industrial Informatics》（中科院一区Top，IF=9.9）发表论文多篇。研究方向覆盖Agent设计、LLM应用等前沿热点。 【研究方向】 大方向：多目标优化、进化计算、生成式AI 细分方向：约束多目标进化算法、LLM辅助进化优化、LangGraph智能体架构设计 【可指导区位】 SCI一区至四区国际期刊及会议论文撰写，聚焦进化计算、多目标优化、大模型应用等方向。 【指导经验】 指导经验丰富，累计指导本科生及低年级研究生近十人，多名本科生发表一区/二区论文并成功获得985院校保研资格，多名研究生发表一区论文。 【指导特点/可提供给学员的帮助】 • 理论与实践并重：结合算法研究与工程项目双重经验，帮助学生建立从数学建模、算法推导到系统实现、性能优化的完整知识体系。 • 精细化论文指导：围绕进化计算与多目标优化方向，从问题定义、创新点挖掘、实验设计到写作逻辑，提供全流程精细指导。 • 代码与实验教学：精通Python、PyTorch等工具，能够手把手指导学生完成算法实现、实验复现与结果分析。 • 跨学科融合：善于将进化算法与大语言模型、电力系统、医疗健康等领域交叉结合，启发学生探索创新应用方向。
Leo
YM260810566
【C9重点实验室】【机器人】
控制理论
智能机器人
【花名】Leo老师 【简介】 Leo导师，某C9机器人国家重点实验室博士，从事智能机器人和智慧可穿戴设备方向的前沿研究。某省危机科学与技术研究会理事、工业互联网嵌入式开发工程师、机器人科技型企业连续创业者、机器人顶刊TRO和RAL、顶会ICRA和IROS的审稿人、某国际学术会议委员。获得20余项竞赛奖项、发表论文10篇、3篇在审、国家级创新训练项目2项、发明专利10项。多次学院第一获得荣誉12项，曾满贯两项学生最高荣誉（全校唯一）。所研项目4次展示于新闻联播专题采访，个人事迹被多家权威媒体报道，累计浏览量破百万。 【科研成果】发表高水平论文10篇，在审3篇，涵盖无人机、机器人外骨骼、控制理论、水下机器人等热点话题，发表于机器人顶会ICRA和IROS（机器人两大顶会）、自动化顶刊IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica（一区TOP）等高水平学术期刊/会议，其中一篇论文为大会优秀论文。 【研究方向】 大方向：智能机器人、控制理论 细分方向：无人机、智慧可穿戴设备、自抗扰控制等学术/毕业论文/专利交底书撰写 【可指导区位】 SCI三区/四区、EI会议 【指导经验】具有丰富的指导经验，指导8篇高水平会议和期刊论文，指导过本科生、低年级研究生总计12人，其中有多名硕士研究生发表EI会议/顶会/期刊论文，并成功拿到985院校博士offer。老师是多个会议的委员/审稿人，会全面帮助学生修改论文到可发表水平。 【指导特点/可提供给学员的帮助】 链条完整：构建从数学建模、理论分析到实验设计、数据分析的完整科研链条，使学生具备独立开展研究的能力。 全面指导：论文指导精细入微，聚焦核心创新、背景解析与方法改进，覆盖框架构建与科学写作全流程。 实践结合：实验与工程方案实训扎实，从预实验到算法实现逐步推进，针对性解决关键技术难题。 学科融合：倡导跨学科融合，结合人工智能与机器人等前沿领域，启发多维思考。 定制方案：根据项目进展与学生差异，定制个性化研究计划，保证研究深度与应用价值协同提升。
Vector
YM260710525
【国内985博士】【计算机视觉】
具身智能
计算机视觉
华东地区某 985 高校软件工程专业博士，主要从事计算机视觉、医学图像分析、多模态大模型及大模型记忆机制相关研究，具备计算机、人工智能与生命科学交叉研究背景。 具有较扎实的深度学习理论基础和工程实现能力，熟悉从科研问题凝练、文献调研、技术路线设计，到代码实现、实验分析、论文写作与投稿返修的完整科研流程。研究工作重视方法创新、实验可复现性和实际应用价值，尤其关注人工智能技术在医学影像、三维视觉、生命科学和分子智能等场景中的应用。 目前可接受科研辅导、论文写作指导及二者结合的长期合作，合作内容可覆盖课程项目、Research Proposal、本科及硕博士毕业论文、SCI 期刊论文、EI 论文和计算机领域会议论文。
Brunson
YM260710601
【国内985高校博士】【生成式AI】
进化计算
多目标优化
生成式AI
【简介】 Brunson导师，华东理工大学计算机博士，主要研究方向为约束多目标优化、大模型智能体及深度学习。具备扎实的算法研究与工程实践经验，在自动化、进化计算及工业信息学等领域的高水平期刊上发表多篇研究成果。曾主导或参与多个基于大语言模型的智能体系统开发项目，涵盖电力市场交易智能体与医疗场景医患沟通辅助系统等实际应用场景，积累了丰富的前沿算法落地经验。 【科研成果】 在《自动化学报》（CCF-A中文）；关于梯度信息启发的多群体协同进化算法的论文在《Expert Systems with Applications》（中科院一区，IF=7.5）；关于大语言模型驱动进化算法在汽油调和调度中的应用的论文在《IEEE Transactions on Industrial Informatics》（中科院一区Top，IF=9.9）发表论文多篇。研究方向覆盖Agent设计、LLM应用等前沿热点。 【研究方向】 大方向：多目标优化、进化计算、生成式AI 细分方向：约束多目标进化算法、LLM辅助进化优化、LangGraph智能体架构设计 【可指导区位】 SCI一区至四区国际期刊及会议论文撰写，聚焦进化计算、多目标优化、大模型应用等方向。 【指导经验】 指导经验丰富，累计指导本科生及低年级研究生近十人，多名本科生发表一区/二区论文并成功获得985院校保研资格，多名研究生发表一区论文。 【指导特点/可提供给学员的帮助】 • 理论与实践并重：结合算法研究与工程项目双重经验，帮助学生建立从数学建模、算法推导到系统实现、性能优化的完整知识体系。 • 精细化论文指导：围绕进化计算与多目标优化方向，从问题定义、创新点挖掘、实验设计到写作逻辑，提供全流程精细指导。 • 代码与实验教学：精通Python、PyTorch等工具，能够手把手指导学生完成算法实现、实验复现与结果分析。 • 跨学科融合：善于将进化算法与大语言模型、电力系统、医疗健康等领域交叉结合，启发学生探索创新应用方向。
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