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陈杰 副教授
博士,(海外)博士生导师,新锐研究生导师、海外高层次 C 类人才。主要研究方向为数据高效学习(分布式学习、主动学习)与可信机器学习(可解释性、隐私受保护、高鲁棒性学习),人工智能驱动的科学研究(AI for Science)包括合成生物智能试错、量子计算与量子学习等,研究机器学习算法的现实场景应用,如大范围环境感知、多机器人系统、医疗辅助诊断等。研究成果发表于一系列领域内重要国际会议如AAAI、UAI、 RSS、 AAMAS、CVPR等,以及顶级国际期刊TDSC、TCYB、TASE、IoTJ、J...
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