人工智能作为一项能够引领未来的战略性赋能技术,正在驱动着新一轮科技革命和产业变革。多模态人工智能实验室(Artificial Intelligence of Multi-modality Group, AIM Group)负责人为河海大学计算机与信息学院 刘凡教授 ,主要关注计算机视觉、机器学习、模式识别、多模态深度学习等人工智能领域关键课题的研究。同时,AIM 实验室依托河海大学特色优势,围绕“人工智能+智慧水利”交叉研究,基于计算机科学与水利、土木、海洋、现代农业等传统优势学科交叉融合,促进水利行业从信息化向智能化的发展转变。目前,AIM 实验室的研究方向主要集中在但不限于以下几个方面:
实验室每年招收硕士/博士研究生,对 AIM 实验室研究方向感兴趣的同学欢迎发送个人简历至 fanliu@hhu.edu.cn, 简要介绍相关经历并陈述研究兴趣。同时,AIM 实验室欢迎优秀河海大学在读本科生加入,实验室培养的往届本科生去向包括赴卡内基梅隆大学,香港科技大学,浙江大学等高校深造,或供职于华为、百度、京东、阿里、旷视等科技企业。
News
Research Areas and Outputs
Fan Liu, Sai Yang, Delong Chen, Huaxi Huang, Jun Zhou. Few-shot classification guided by generalization error bound. Pattern Recognition, 2023 (CCF-B).
Sai Yang, Fan Liu*, Shaoqiu Zheng, Ying Tan. JLCSR: Joint Learning of Compactness and Separability Representation for Few-shot Classification. IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, 2023.
张天舒,刘凡,陈德龙,管张青云,蔡雯雯,周晓聪. 多模态大模型小样本迁移方法研究进展综述》. 2023中国多媒体大会(ChinaMM).
Sai Yang, Fan Liu*, Delong Chen, Jun Zhou. Few-shot Classification via Ensemble Learning with Multi-Order Statistics. IJCAI-23, 2022 (CCF-A, Oral).
Fan Liu, Feifan Li, Sai Yang. Few‐shot classification using Gaussianisation prototypical classifier. IET Computer Vision, 2022 (SCI).
Sai Yang, Fan Liu*, Zhiyu Chen. Feature hallucination in hypersphere space for few-shot classification. IET Image Process, 2022 (SCI).
Jiaying Wu, Ning Dong, Fan Liu, Sai Yang, Jinglu Hu. Feature hallucination via Maximum A Posteriori for few-shot learning. Knowledge-Based Systems, 2021 (SCI, 中科院一区, JCR 一区, CCF推荐期刊, IF: 8.139)
Sai Yang, Fan Liu, Ning Dong, Jiaying Wu. Comparative Analysis on Classical Meta-Metric Models for Few-Shot Learning. IEEE Access, 2020 (SCI).