曾德炉科研成果
发布日期:2024-05-03 专利申请、商标注册、软件著作权、资质办理快速响应 微信:543646
姓名 | 曾德炉 | 性别 | 男 |
学校 | 华南理工大学 | 部门 | 华南理工大学电子与信息学院 |
学位 | 教授 | 学历 | 教授 |
职称 | 教授 | 联系方式 | 广州天河区五山路381号 |
邮箱 | |||
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更新日期:2024年3月29日 姓 名 曾德炉 性 别 男 出生年月 籍贯 廣東廣州 民 族 汉族 政治面貌 最后学历 博士研究生 最后学位 工学博士 技术职称 教授 导师类别 博、硕导 行政职务 Email DL+FamilyName(at)scut.edu.cn (Pls. delete'+') 工作单位 华南理工大学电子与信息学院 邮政编码 510640 通讯地址 广州天河区五山路381号 单位电话 020-87114008 个人主页 https://scut-dacim.github.io/ 个人简介 曾德炉,博士,教授,博士生导师/硕士生导师。擅长数学与信息等交叉理论及应用研究。曾在相关领域发表论文80+篇,包括如IEEE Trans. Neural Networks and Learning Systems, IEEE Trans. Image Processing, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters等著名会刊,, 及ICML,AAAI,IJCAI,ICCV,CVPR,ICASSP等机器学习与视频处理模式识别顶级会议。主持国家及省部级项目多项:包括国家自然科学基金项目3项,中国博士后基金项目等;参与国家及省部级项目多项等;主持横向项目多项。 学术义务工作:广东计算数学学会常务理事,ACM会员,CCF会员,IEEE会员,参与NSFC评审等;并参与多个国际期刊审稿,包括IEEE TIP,IEEE ITS,IEEE TNNLS,IEEE TII, IEEE TEI,IEEE TMM,IEEE SMCb,Neural Networks,Neurocomputing等。Google Scholar引用近4000次,300次以上4篇,1000次以上1篇。(1)博士招收方向 计算智能与机器学习,微分方程应用,图像目标分割与识别,场景分析。(2)硕士招收方向图像目标识别及场景分析,大数据分析,经济金融信息,人工智能和机器学习等一般领域的数学建模。更多信息请关注---1)课题组GitHub主页:https://scut-dacim.github.io/2)学院信息主页:3)Google Scholar主页:https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=08RCdoIAAAAJ&view_op=list_works&sortby=pubdate 工作经历 重要相关学术工作经历如下:--> 2022.02–现在, 华南理工大学,电子与信息学院,教授;--> 2018.09–2021.1, 华南理工大学,数学学院信息与计算科学系,教授;--> 2019.11–2020.11, 加拿大滑铁卢大学IVC,访问学者;--> 2018.11–2019.11, 美国哥伦比亚大学数据科学学院DSI,访问学者;--> 2018.08–2018.09, 芬兰奥卢大学 CMVS,研究科学家(访问学者);--> 2017.07–2017.09, 美国哥伦比亚大学数据科学学院,访问学者;--> 2016.07–2018.08, 华南理工大学,数学学院信息与计算科学系,副教授;--> 2013.04–2016.07, 厦门大学,信息科学与技术学院,副教授;--> 2010.02–2013.03, 华南理工大学,电子与信息学院,博士后(2011.09获副高资格)。 教育经历 ->2005.09 - 2009.12, 华南理工大学,信号与信息处理,博士研究生 (研究方向为迭代学习理论,控制理论,信号与信息处理等);->2003.09 - 2005.07, 华南理工大学,应用数学,硕士研究生 (研究方向为非线性发展方程及应用);->2005.07-2005.09, 中山大学,全国数学暑期学习班, 非学历培训 (学习主题为偏微分方程与微分几何);->1999.09 - 2003.07, 华南理工大学,数学与应用数学,本科/学士; 获奖、荣誉称号 1) 2020 年度广东省科学技术奖科技进步奖二等奖,面向复杂场景的视频内容服务关键技术研发与产业化应用。2) 2020年Signal Processing 信号处理社区Best Paper (5年内最佳)。 社会、学会及学术兼职 IEEE 会员,CCF 会员,ACM 会员 研究领域 ->主要领域:(统计)机器学习,图像处理与模式识别,(大)数据理解与生成,微分方程应用,优化方法;->其他涉及领域:工程数学建模,人工智能与感知推理,最优化理论及应用,情感计算,通信/生物医学信息处理,物联网及软定义网络等。 科研项目 (主要科研项目如下,其他横向未列出。)1). 国家自然科学基金面上项目,基于PDE的鲁棒视觉显著性目标感知先验的图像分割(61571005)、2016/01-2019/12,主持。(备注:信息与数学领域交叉类项目)2). 国家自然科学基金青年项目,目标检测与提取变分模型的关键问题研究(61103121)、2012/01-2014/12,主持。3). 国家自然科学基金项目,目标分割中的视觉显著先验的同质性描述(61811530271),在研,主持。4). 中央高校基本科研业务费,基于统计先验和变分框架下的图像去雾霾方法研究,在研,主持,2018.09-2020.08。5). 广州市产业技术重大攻关计划现代产业技术专题项目,基于深度学习的企业大脑关键技术研发与产业化, 2017/09-2020/10, 60/400万,单位内主持(企业联合申报)。6). 广州市科技计划一般项目,图像去雨雾问题的大数据与深度架构逆问题建模, 2018/04-2021/03,主持。7). 厦门大学校长基金,结合贝叶斯框架的偏微分方程图像目标分割鲁棒性方法(20720150093),2015/01-2016/12,主持。8). 中国博士后基金,变分法图像分割有效实现的几个关键问题研究(20100470923)、2010/02-2012/02,主持。9). 国家自然科学基金青年项目,变结构向量场下活动轮廓模型的研究(61003170)、2011/01-2013/12,第一参与。 发表论文 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------*****<详细论文信息可查询Google Scholar:https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=08RCdoIAAAAJ&view_op=list_works&sortby=pubdate>*****----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------[>43] 待更新。[43]Guo, Pengfei, Lang He, Shuangyin Liu, Delu Zeng, and Hantao Liu. 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A new methodology combining microscopy observation with Artificial Neural Networks for the study of starch gelatinization ,Food Hydrocolloids (2017), doi: 10.1016/j.foodhyd. 2017.07.037, vol. 74, 2017, pp. 151-158. (JCR1) [27]. X. Fu, J. Huang, D. Zeng, Y. Huang, X. Ding, J. Paisley. "Removing rain from single images via a deep detail network ", IEEE Conference on Vision and Pattern Recognition (CVPR) , vol. x, pp. p1-p2, Honolulu, HI, USA., 2017. [26]. Lin Li, Jiawen Wu, Xinghao Ding, Qingyang Hong, Delu Zeng* . "Speech Enhancement Based on Nonparametric Factor Analysis ", ISCSLP 2016 - The 10th International Symposium on Chinese Spoken Language Processing , vol. 21, pp. p1-p2, 2016 (Accepted, EI). [25]. Xiaobo Shi, Yixue Hao, Delu Zeng*, Lu Wang, M. Shamim Hossain, Sk Md Mizanur Rahman, Abdulhameed Alelaiwi. "Cloud-Assisted Mood Fatigue Detection System", Mobile Networks and Applications, vol. 21, No. 5, pp. 744-752, 2016 (SCI, Doi:10.1007/s11036-016-0757-x). [24]. 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