计算机科学与技术学院/人工智能学院

多标记学习 机器学习，数据挖掘

机器学习理论及应用，基于物理信息的神经网络算法

鲁棒模式识别与智能系统/计算机视觉与机器学习理论与应用 -- 动态场景建模与运动分析；视频图像的高层语义理解；恶劣成像增强与模型交互 等。 鲁棒性目标检测与跟踪技术

计算机科学与技术

数据与知识工程

计算机科学与技术

[1] 机器学习 [2] 多模态脑影像分析 [3] 影像-基因分析 [4] 脑疾病生物标志检测 [5] 个体化预测 机器学习，多模态脑影像分析，影像-基因分析，脑疾病生物标记检测，个体化预测

计算机科学与技术

学科研究方向一：计算机科学与技术 主要研究方向为软件工程、程序设计语言、机器人技术、计算机视觉、云计算等。近期研究主要关注基于程序语言、智能算法、计算机视觉、机器人技术的软硬件运维、测试、调试、...

模式识别与智能系统，计算机图像处理

学科研究方向一：计算机科学与技术 知识图谱，本体，语义Web，Web服务， 学科研究方向二：软件工程 需求工程，软件度量，软件安全性 学科研究方向三：网络空间安全 服务隐私，安全需求

机器学习 多组学数据融合 细胞影像学 影像遗传学

计算机科学与技术、软件工程

学科研究方向一：计算机科学与技术 01模式识别与智能系统 02计算机视觉与生物计量学 03深度强化学习 学科研究方向二：软件工程 学科研究方向三：网络空间安全

大数据驱动的软件与智能方法研究与开发 将人工智能最新方法和技术应用在软件开发与测试中，包括：智能化软件开发技术、智能化软件测试与质量保证、云计算背景下的移动应用测试服务、区块链智能合约质量分析、...