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西北工业大学计算机学院2024年博士研究生招生“申请-考核”制实施方案。
意大利卡利亚里大学郭巍博士后讲座报告成功举行（图）
意大利 卡利亚里大学 郭巍 神经网络
2024/3/28
2024年1月11日下午，意大利卡利亚里大学郭巍博士后就“针对DNN模型的后门攻击”这一主题与浙江工商大学计算机科学与技术学院教师和研究生进行了线下分享和交流。本次讲座由浙江工商大学计算机科学与技术学院邵俊老师主持。
李旭东，北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院博士生导师、教授。作为负责人主持国家自然科学基金2项，国家重点研发计划课题1项，省部级课题8项；作为主要参加人参与了多项国家级、省部级课题。发表论文40余篇（其中SCI 23篇），获发明专利32项、软件著作权2项；获省部级科技奖励一等奖2项，参编专著1部。
李小路，北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院博士生导师、副教授。长期从事激光雷达探测与成像系统及关键技术研究。一直专注激光雷达系统设计与误差校正方法研究，突破高精度指向校正和混叠信号高速测距关键技术，研制三维成像激光雷达、高速在线测距激光雷达、小型化激光雷达等多套装备，应用于航天型号装备、国内首套“机载高光谱激光雷达”装置，嫦娥七号激光雷达测试与仿真预研体系中。
刘震，北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院博士生导师、研究员。主要研究方向为动态视觉测量，计算机视觉及应用，图像信息处理及识别。主讲本科生必修课《光电检测技术及系统》，研究生必修课《机器视觉》。
2024年1月3日下午，“师传身教 智融科创”AI江南大讲堂第二十一讲在人工智能与计算机学院B310会议室举行。本次活动邀请美国威廉玛丽学院计算机系助理教授邵华杰博士为学院师生作《利用解耦表征增强AI可解释性和鲁棒性》学术讲座。学院副院长钱鹏江、数字媒体技术系讲师左云及50余名学生参加讲座。
浙江师范大学计算机科学与技术学院计算机科学与技术一级学科博士学位点介绍
计算机科学与技术 一级学科 博士学位点
2023/12/30
浙江师范大学计算机科学与技术自2000年起招收硕士研究生， 2010年获一级学科硕士学位授予权，2018年获一级学科博士学位授予权。目前博士点招生领域有理论计算机科学、网络安全与优化、工业互联网与智能控制、机器学习与数据工程。学科平台基础夯实，于2008、2013年连续2次获批为浙江省重中之重学科，2016年“图与网络优化”获批为国家“111创新引智”基地。
迁移学习，研究的是训练数据与测试数据来自不同联合概率分布条件下的机器学习问题。联合概率分布的不一致性，是迁移学习的本质性问题。本报告将对迁移学习的联合概率分布对齐算法的核心思想以及关键技术进行介绍。希望本报告能够对从事相关领域的研究人员提供一些新思路。
2024年中国人民大学高瓴人工智能学院博士研究生招生简章
中国人民大学 高瓴 博士研究生 招生简章
2024/1/31
为加强对考生以往学习情况、科研水平、学术成绩的考评，强化对考生创新能力、学术潜力和学术兴趣的考察，充分发挥学院和导师在博士生选拔过程中的自主权，探索符合各层次创新拔尖人才选拔特点的博士生人才选拔模式，根据学校相关规定，特制定本办法。
依据《南京邮电大学博士研究生申请考核制招生办法（修订）》文件（校研发〔2019〕15号），结合网络空间安全一级学科及专业发展的现状，特制订本实施细则，
近日，人力资源和社会保障部、全国博士后管理委员会联合下发《关于批准新设东北师范大学哲学等510个博士后科研流动站的通知》（人社部函〔2023〕108号），软件学院申报的软件工程博士后科研流动站成功获批。
中国科学院动物研究所昆虫进化与功能形态学研究组长期致力于功能形态学的研究，通过借助传统光镜、扫描电镜、显微CT和计算机三维重建等技术方法，对昆虫相关结构的形态及功能进行研究，探讨进化规律及其在仿生学领域中的应用。因研究组需要，研究组拟招聘博士后人员1-2名，主要方向：图像识别、人工智能、仿生机器人等方面。
2023年7月30日-31`日，中国人民大学首届“创新的前沿：博士研究生国际学术研讨会”在中国人民大学举行，由法学院承办的分论坛在中国人民大学立德楼410室召开。本次法学分论坛邀请到了慕尼黑大学法学院、日内瓦大学法学院、加州大学伯克利分校法学院、北京大学法学院、北京航空航天大学法学院的博士生与我院博士生共同就“人工智能时代的算法治理”、“人工智能时代的数据治理”、“公法的基础理论”、“数字时代中的...
中国科学院半导体研究所高速电路与神经网络实验室刘婧逸博士一篇论文被人工智能顶刊Neural Networks录用（图）
中国科学院 高速电路 神经网络 刘婧逸 人工智能 Neural Networks
2023/11/28
近日，实验室2021级博士研究生刘婧逸的学术论文《SNR: Symbolic Network-based Rectifiable Learning Framework for Symbolic Regression》被人工智能顶级期刊Neural Networks录用。《Neural Networks》是世界上三个最古老的神经建模学会的档案期刊:国际神经网络学会(INNS)、欧洲神经网络学会(EN...
