东南大学人工智能博士项目招生信息
东南大学人工智能方向工程博士申请 🌟计算机科学与工程学院/人工智能学院教授、博士生导师。 📚 其研究聚焦于大模型、知识图谱、自然语言处理三个紧密关联的方向 📚 大模型方向，研究领域大模型的构建与优化技术，包括面向特定行业（如金融、法律、医疗）的领域适配方法、模型压缩与高效推理技术、以及大模型的持续学习与知识更新机制。 📚 知识图谱方向，研究知识图谱的自动构建、实体对齐、关系推理、以及时序知识图谱的演化分析，探索如何将结构化知识与大模型的参数化知识有效融合，提升模型的可解释性与事实准确性。 📚 自然语言处理方向，聚焦文本理解、生成与推理，包括文档级语义分析、多轮对话系统、以及基于自然语言的复杂查询解析，为智能客服、智能搜索、文档智能处理等应用提供核心算法支撑。 🌟计算机科学与工程学院教授、博士生导师，东南大学认知智能研究所所长。 📚 其研究围绕知识图谱、自然语言处理、知识工程三大方向展开，担任Journal of Web Semantics副主编、Data Intelligence主编。 📚 知识图谱方向，研究知识表示学习、知识图谱嵌入、大规模知识图谱的构建与融合技术，以及基于知识图谱的问答系统与推荐系统。 📚 自然语言处理方向，聚焦语义理解、文本蕴含、以及基于深度学习的语义解析技术，探索如何将非结构化文本转化为结构化知识。 📚 知识工程方向，研究本体工程、语义Web技术、以及知识图谱在生物医学、金融风控等垂直领域的工程化构建方法。 📚 其承担国家自然科学基金重点项目、863课题等国家级项目，致力于构建从知识获取、知识表示到知识应用的完整技术体系，推动认知智能从实验室走向工程实践。 🌟人工智能学院博士生导师。 📚 其研究定位于机器学习与计算机视觉的交叉领域，核心方向为遥感大数据智能解译。 📚 研究内容涵盖：面向高分辨率遥感影像的深度学习模型设计，包括针对遥感目标尺度变化大、方向任意、背景复杂等特点的专用检测与分割网络 📚 大规模遥感数据的弱监督与自监督学习方法，降低对精细标注的依赖 📚 跨传感器、跨地域、跨季节的遥感模型泛化与迁移学习；以及遥感时序数据的分析与变化检测 📚 其研究面向国家对地观测与资源调查的重大需求，致力于构建能够自动、快速、准确理解遥感大数据的智能算法体系，服务于国土监测、城市规划、农业估产、灾害评估等领域 #在职博士申请 #在职博士报名 北京 , 4小时前 ,
🌟计算机科学与工程学院/人工智能学院教授、博士生导师。 📚 其研究聚焦于大模型、知识图谱、自然语言处理三个紧密关联的方向 📚 大模型方向，研究领域大模型的构建与优化技术，包括面向特定行业（如金融、法律、医疗）的领域适配方法、模型压缩与高效推理技术、以及大模型的持续学习与知识更新机制。 📚 知识图谱方向，研究知识图谱的自动构建、实体对齐、关系推理、以及时序知识图谱的演化分析，探索如何将结构化知识与大模型的参数化知识有效融合，提升模型的可解释性与事实准确性。 📚 自然语言处理方向，聚焦文本理解、生成与推理，包括文档级语义分析、多轮对话系统、以及基于自然语言的复杂查询解析，为智能客服、智能搜索、文档智能处理等应用提供核心算法支撑。 🌟计算机科学与工程学院教授、博士生导师，东南大学认知智能研究所所长。 📚 其研究围绕知识图谱、自然语言处理、知识工程三大方向展开，担任Journal of Web Semantics副主编、Data Intelligence主编。 📚 知识图谱方向，研究知识表示学习、知识图谱嵌入、大规模知识图谱的构建与融合技术，以及基于知识图谱的问答系统与推荐系统。 📚 自然语言处理方向，聚焦语义理解、文本蕴含、以及基于深度学习的语义解析技术，探索如何将非结构化文本转化为结构化知识。 📚 知识工程方向，研究本体工程、语义Web技术、以及知识图谱在生物医学、金融风控等垂直领域的工程化构建方法。 📚 其承担国家自然科学基金重点项目、863课题等国家级项目，致力于构建从知识获取、知识表示到知识应用的完整技术体系，推动认知智能从实验室走向工程实践。 🌟人工智能学院博士生导师。 📚 其研究定位于机器学习与计算机视觉的交叉领域，核心方向为遥感大数据智能解译。 📚 研究内容涵盖：面向高分辨率遥感影像的深度学习模型设计，包括针对遥感目标尺度变化大、方向任意、背景复杂等特点的专用检测与分割网络 📚 大规模遥感数据的弱监督与自监督学习方法，降低对精细标注的依赖 📚 跨传感器、跨地域、跨季节的遥感模型泛化与迁移学习；以及遥感时序数据的分析与变化检测 📚 其研究面向国家对地观测与资源调查的重大需求，致力于构建能够自动、快速、准确理解遥感大数据的智能算法体系，服务于国土监测、城市规划、农业估产、灾害评估等领域 #在职博士申请 #在职博士报名
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