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搜索结果: 1-15 共查到人工智能 清华大学自动化系相关记录27条 . 查询时间(0.437 秒)
乔晖,清华大学自动化系脑与认知科学研究所、成像与智能技术实验室助理教授。研究领域:计算成像;人工智能;生物医学工程。研究概况:国家自然科学基金委面上项目,62071271,基于光场显微镜的活体超分辨计算成像技术,2021/01-2024/12,54万元,在研,主持。中国博士后科学基金会,博士后创新人才支持计划,BX20190173,三维超分辨计算光场显微成像,2019/01-2020/12,60万...
李一鹏,清华大学自动化系助理研究员。研究领域:[1]计算机视觉;[2]无人机智能视觉导航;[3]网络复杂性研究。研究概况:[1]P2P网络用户兴趣偏好与互联网整体性能的关联及对策,自然科学基金面上项目,2013年1月至2016年12月。奖励与荣誉:2013年获得国际空中机器人大赛冠军。
范静涛,清华大学自动化系脑与认知科学研究所范静涛研究员。学术兼职:中国仪器仪表学会显微仪器分会理事;工信部电子科技委基础电子组成员;中国电影电视技术学会高级会员、标准与测试专业委员会委员;IEEE Photonics Technology Letters审稿人;IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing审稿人;Chinese Optic...
索津莉,清华大学自动化系脑与认知科学研究所副教授。研究领域:1.计算摄像学;2.计算机视觉;3.统计学习。奖励与荣誉:2019年,光谱视频计算摄像技术及装置,中国电子学会科学技术一等奖,排名第2,2016年,新一代立体视觉关键技术及产业化,国家科技进步二等奖,排名第3,2015年,立体视觉感知、建模关键技术及应用,中国电子学会科学技术一等奖,排名第2。
季向阳,清华大学自动化系博士生导师、教授,脑与认知科学研究所所长。研究领域:机器学习,视觉信息获取与处理。奖励与荣誉:2019年国家科学技术进步奖二等奖,排名第1;2018年中国电子学会科学技术奖(技术发明类)一等奖,排名第1;2016年第二批国家“万人计划”领军人才等。
黄高,清华大学自动化系工业智能与系统研究所副教授。研究领域:机器学习、深度学习、计算机视觉、强化学习。研究概况:1.国家自然科学基金委优秀青年基金,计算机视觉与深度学习,2021.01-2023.12,项目负责人;2.国家科技部重点研发计划,基于深度学习的声纳点云数据目标识别技术研究,2020.01-2022.05,课题负责人;3.国家自然科学基金委青年基金,基于遥感数据的智能地物分类与目标检测方...
刘民,清华大学自动化系博士生导师、教授,节能增效智能化技术与装备教育部工程研究中心主任,清华大学自动化系智能生物制药与生物治疗研究中心主任。研究领域:1.智能制造;2.人工智能驱动的创新药物研发与精准医疗;3.合成生物智造。
卓晴,清华大学自动化系导航与控制研究所副教授。研究领域:[1]模式识别与智能信息处理;[2]嵌入式计算机系统与DSP信息处理系统;[3]工业电力电子技术。
宋靖雁,清华大学自动化系导航与控制研究中心教授。研究领域:[1]智能交通系统控制理论与控制模型研究;[2]智能控制与空间机器人;[3]物流配送系统路径优化方法研究;相关研究工作正在河南中原物流园区规划中进行应用[4]交通监控视频图像智能分析与识别系统;[5]智能交通系统仿真技术与应用研究。
王晓璐,清华大学自动化系助理研究员。研究领域:大规模群体紧急疏散理论、方法及智能疏散系统。奖励与荣誉:国家科学技术进步奖二等奖(排名9);教育部自然科学奖一等奖(排名3);中国石油和化学工业联合会科技进步奖三等奖(排名3);中国产学研合作促进会产学研合作创新成果二等奖(排名3)。
杨帆,清华大学自动化系检测与电子技术研究所副研究员、副教授,清华大学学位办公室主任。研究领域:[1]大规模复杂系统的拓扑建模、故障诊断与健康管理;[2]工业系统智能报警监控;[3]系统辨识理论及应用;[4]卫星、星座、星群的智能管控。
封硕,清华大学自动化系助理教授。研究领域:智能系统测试验证。研究概况:从事智能系统测试验证理论与方法研究,特别是安全关键智能系统的“稀度灾难”(Curse of Rarity)问题,提出了智能等效加速测试理论与场景生成方法体系,并在自动驾驶汽车领域得到了广泛应用,解决了传统自动驾驶汽车测试方法的低效率、低维度、低智能等局限性。
李力,清华大学自动化系系统工程研究所博士生导师、教授。研究领域:人工智能、智能控制和感知、智能交通系统和智能汽车、复杂系统和网络化系统。
江奔奔,清华大学自动化系博士生导师、助理教授。研究领域:1.计算能源智能:机器学习、人工智能与新能源领域前沿交叉研究方向。研究融合机器学习、人工智能、控制理论等技术,以新能源动力储能电池设计为载体,致力于探索能源智能的预测、诊断、控制和优化新方法。2.可信机器学习及应用:研究综合领域知识与数据驱动的公平表征、公平建模和公平决策的新方法及其在人工智能治理、计算能源智能等领域中的综合应用。
张长水,清华大学自动化系教授,信息处理研究所所长,国际学术杂志IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence的编委(Associate Editor)、“计算机学报”编委。研究领域:模式识别,机器学习,人工智能,计算机视觉,以及和工业界的合作。

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