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18新利网官网:【学术之星】(提名)韩忠义:以终为始 不断更新

发布日期:2021-06-18    作者:     来源:     点击:510

18新利网官网首届研究生学术之星奖(提名)

韩忠义:以终为始,不断更

韩忠义,软件学院2019级博士研究生,曾于2016-2018年在加拿大西安大略大学交流访问,2018-2019年在百度IDL担任Research fellow,2019-2020在南京大学访问。

目前在相关高水平国际期刊和会议中发表十余篇论文,包括中科院JCR-1区期刊IEEE Transactions on Medical Imaging、Medical Image Analysis、医学图像处理领域顶级期刊Neuroinformatics、Neurocomputing、Scientific Reports等,CCF A类会议IJCAI、以及医学图像处理领域国际顶级会议MICCAI、IPMI、BIBM。所发表论文至今累计谷歌学术引用533次、单篇最高引用257次、H-index7。已经获得授权国家发明专利1 项。曾获研究生国家奖学金、山东省人工智能学会优秀硕士毕业论文、博士生新生一等学业奖学金、IPMI 奖学金、MICCAI旅行奖、一方制药一等奖学金等。担任多个知名国际期刊和会议的审稿人,包括TPAMI, TNNLS, TMI, MedIA,ICCV,CVPR,AAAI,MICCAI,ICASSP等。

他的主要学术兴趣是发展鲁棒机器学习的理论和算法,还致力于促进人工智能医疗技术的发展,特别是应用尖端和强大的算法,以帮助放射科医生实现快速和轻医学图像分析。最终科研目标是提高机器学习在非平稳和不完美环境中的鲁棒性和泛化能力,使机器学习能够轻松应对各种异:透丛拥幕肪潮浠,从而实现人类信任的、大规模的智能系统的普及。

以终为始,不断更新

以终为始,他有着远大的目标,追求机器学习术奉献人类社会,力争做一个对世界机器学习科技发展有贡献的科学家。以终为始,坚持着以科学技术奉献人类的目标,寻找目前自身存在的问题,分析根本问题,提出一系列解决方案,不断地提升自己。科研方面,敢于直面机器学习技术面临的世界前沿问题,研究多种开放动态任务环境下机器学习问题,致力于提升机器学习在真实世界中的鲁棒性和泛化性,使机器学习技术能够真正的部署于真实场景。以终为始,他坚持要事第一,主动拒绝一切“不重要也不紧急”的事情,拒绝大部分“紧急但不重要”的事情,专注于“重要但不紧急”的事情,让自己“忙,但不焦虑”。以终为始,健康的体魄是长久工作的保障,他经常抽时间跑步,通过跑步锻炼,提升身体的健康。

不断更新,他预留时间,不断提升自己,增强积极性,精力充沛、实现科研和生活的平衡。他每天留时间给自己,让自己拥有做其他事情的能力。他建立适合自己的日常计划,劳逸结合,仰望星空,脚踏实地,持续提升自己的能力,保持身体、精神、智力、社会等四个层面的平衡。不断更新,他保持大脑的开放,善于倾听他人的观点。

 

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