ccf会议前沿信息_ccf a会议(2024年12月实时热点)
招收计算机图形学与视觉方向学生 我们的研究方向涵盖了计算机图形学(如动画、虚拟现实应用)和计算机视觉(如人体姿态估计)等领域。我们正在寻找对科研有热情、耐心细致、经验丰富的学生加入我们的团队。 我们希望招收的学生具备一定的科研基础,并对相关领域有浓厚的兴趣。我们的研究成果包括计算机动画、运动合成、运动分析以及人脸动画等多个方向。我们的团队成员包括985计算机博士,研究方向专注于计算机图形学与虚拟现实。 我们的团队在VR、ISMAR、PG、VRST等CCFA/B/C会议及CGF、TVC、PR等CCFA/B/C期刊上发表了多篇论文。我们擅长挖掘学生的潜力,帮助他们解决问题,并成功辅导学生发表多篇SCI论文和CCF会议论文。 我们的指导特点包括: 善于发现创新点 注重学生创新思维的培养 提供完整的科研思路与写作提升 如果你对计算机图形学或计算机视觉感兴趣,欢迎加入我们的团队,一起探索科学的奥秘!
11月后人工智能CCF会议推荐 学术提升,成就未来!你是否正在寻找提升学术背景的机会?我们提供专业的论文辅导服务,助您在学术道路上更进一步! SCI期刊发表 • SCI一区/CCF A类:顶尖期刊,为您的学术履历添彩 • SCI二区/CCF B类:高影响力期刊,提升您的研究价值 • SCI三区/CCF C类:优质期刊,为您的学术成果加分 • SCI四区/EI期刊会议:广泛认可,为您的学术之路铺砖 人工智能全领域 我们专注于人工智能领域,从理论到实践,提供全方位的论文辅导,让您的研究更具深度和广度。 国际竞赛与期刊 我们不仅辅导论文,还能助您在Kaggle等国际竞赛中斩获佳绩,以及在国际期刊会议上发表论文,展现您的才华。 职业发展 无论您是毕业、考研、保研、申博、直博,还是寻求实习、跳槽、换行业,提升学术背景都是关键。我们助您一臂之力,开启职业新篇章。 加入我们,让学术成就不再是梦想,而是触手可及的现实。一起开启您的学术之旅,迈向成功的未来!
科研伙伴招募!同行探讨 大家好,我是来自北美top10大学的在读PhD学生,已经在多个顶级期刊和会议上发表了多篇高水平论文,例如IEEE IV、IEEE ITSC、ICML和Neurips。我的谷歌学术引用量接近百次,并且还指导过学员在IEEE IROS和IEEE Transaction on Image Processing上发表论文。 我正在寻找以下类型的合作伙伴: 讨论合作伙伴:寻找志同道合的朋友一起讨论研究想法,分享论文。我们可以在大模型、NLP、推荐系统、CV、数据挖掘、时间序列以及其他AI4S方向进行深入的交流。 联合发表论文:目标是发表在CCF-A类会议或期刊上的论文,如AAAI、NIPS、ICML、SIGKDD、SIGIR和ICASSP等。 小领域讨论者:寻找在一个相对小领域内有专长的合作伙伴,合作愉快的话,可以保持长期合作。如果有新的idea,我会提供算力支持。 期待与你在科研路上同行!
浙大软件学院导师风采展示 袀렧磊磊 职位:浙江大学计算机科学与技术学院特聘研究员 研究方向:自然语言处理、智能司法和基础大模型 成果:在ACL、AAAI、EMNLP和NAACL等国际顶级会议上发表多篇论文。主持中国人工智能学会华为MindSpore学术奖励基金和阿里巴巴创新研究计划。 袀🥭基 职位:浙江大学软件学院“百人计划”研究员 研究方向:时空大数据管理与智能分析 成果:在CCF A类学术期刊或会议如VLDBJ、TKDE、SIGMOD等发表论文20余篇。获得数据库领域重要会议DASFAA2024最佳论文奖。 颀秀 职位:浙江大学软件学院“百人计划”研究员 研究方向:数据库查询优化、数据库测试和数据智能 成果:在SIGMOD、VLDB、ICDE等数据库国际顶级学术会议发表论文十余篇。主持CCF蚂蚁基金项目和南网技术开发项目。 袀达 职位:浙江大学软件学院“百人计划”研究员 研究方向:三维计算机视觉 成果:在TPAMI、CVPR、ICCV等期刊或会议发表多篇论文。获得CVPR最佳论文提名奖。曾获得全球IMC三维重建挑战赛冠军。 颀桥 职位:浙江大学软件学院“百人计划”研究员 研究方向:多模态智能、应用机器学习与鲁棒性学习 成果:在TPAMI、CVPR、ICCV、ACL、NeurIPS等CCFA类期刊和会议上发表多篇论文。担任CVPR、ICCV、NeurIPS等期刊与会议的程序委员会成员或特邀审稿人。 袀位:浙江大学软件学院“百人计划”研究员 研究方向:图计算系统、图学习框架、存储系统和数据库 成果:已发表论文10篇,包括计算机系统领域和数据领域的国际核心会议和期刊IEEE/ACM MICRO、USENIXATC等。主持中国博士后科学基金面上资助项目。 颀达臻 职位:浙江大学软件学院“百人计划”研究员 研究方向:大模型及可视分析 成果:在IEEEVIS、IEEETVCG、ACM KDD等CCF-A类可视分析、人工智能和人机交互会议/期刊上发表多篇论文。主持国家自然科学基金青年科学基金和国家重点研发子课题。 袀皓波 职位:浙江大学软件学院“百人计划”研究员 研究方向:弱监督学习、数据标注和结构化数据分析 成果:在ICLR、NeurIPS、IJCAI、ACL、CVPR、TPAMI等CCFA类/清华A类顶级国际会议期刊上发表40余篇学术论文。主持国家自然科学基金青年基金和多项省级科研项目。 颀振源 职位:浙江大学特聘研究员 研究方向:复杂网络攻击建模与检测系统设计 成果:在ACMCCS、ESORICS等CCF-A/B类会议期刊上发表多篇论文。主持多项国家级和省级项目,包括CCF-绿盟“鲲鹏”基金和国自然联合重点基金项目。 袀侥䧤职位:浙江大学软件学院特聘研究员 研究方向:对抗机器学习、可信人工智能等 成果:在USENIXSecurity、CCS、NDSS、NeurIPS、ICCV、ICSE等国际顶级会议发表论文。主持多项国家及省部级科研项目,研究成果在电子商务等领域得到应用。 颀𝗤聊职位:浙江大学软件学院“百人计划”研究员 研究方向:智慧教育、迁移学习和三维视觉等 成果:在CCF-A类学术论文发表20余篇,主持或参与多项国家及省部级科研项目,包括国家自然基金重大项目和青年项目。入选中国科协青年托举人才计划,荣获中国科协优博奖。 袀𑩗𝥳𐊨位:浙江大学软件学院特聘研究员 研究方向:可解释的数据可视化、生成式视觉模型及垂直领域大模型对齐等 成果:在IEEETVCG、CVPR、ICML、ACL等国际顶尖期刊和会议发表20余篇论文,累计Google Scholar引用量已达到1400次。
热烈祝贺我们组与美国Theta Labs合作完成的论文发表在CCF A类会议ACM MM 2024上。这篇论文的第一作者是我们组的博士生尹晟霖。该论文提出了一种动态防御策略,利用数据的结构信息和模型的预测信息来生成优化输入所用的伪标签,并将信息最大化和增强平均预测作为优化目标,利用分层优化方法来完善模型,同时采用了一种样本效率优化策略,减少了在反向更新测试数据流中所需处理的样本数量,从而提高了优化效率。这种动态防御策略对于增强元宇宙应用的安全性、鲁棒性有重要作用。
论文写不出来?多参加学术会议吧!ꊥ论文真是让人头大?感觉灵感就像被卡住了?别急,学姐来给你支个招——多参加学术会议!说不定你还能在茶歇中灵光一闪,找到论文的灵感呢! 亲身经历分享 我自己就是个活生生的例子。当时在实验室,论文写不出来,真是急得团团转。后来师兄建议我去参加一些学术会议,结果发现这真是个宝藏地!每次都能听到各种大神的分享,不仅开阔了视野,还时不时能发现一些新的研究方向。 如何找到学术会议? 学校资源 学校官网:很多学校的官网都有专门的学术活动板块,定期浏览这些信息,你会发现各种学术会议的通知。 学院导师:导师们通常也会关注各种学术会议,平时多和导师沟通,他们可能会给你一些建议。 学校图书馆:图书馆不仅有公告板,还会发布一些学术会议的征文通知和预告。有些数据库还会推送相关会议信息。 网络资源 学术会议搜索引擎:像中国学术会议在线、学术会议云平台这些网站,可以根据你的专业、时间和地点筛选。 专业学会和协会:比如计算机领域的中国计算机学会(CCF)、医学领域的中华医学会等,这些网站上有大量的前沿信息和研究成果。 社交媒体和论坛:关注一些学术类账号和论坛,比如小木虫论坛、丁香园论坛等,这些地方经常会有一些有价值的学术会议信息。 期刊和出版社 学术期刊征稿通知:很多学术期刊在征稿时会举办相关的学术会议。 出版社活动:关注一些知名出版社的官网和社交媒体,比如Springer、Elsevier等,这些地方会发布一些学术会议活动信息。 小贴士 除了关注自己学校的资源,不妨也看看兄弟院校的信息。多参加学术会议不仅能加快论文思路,还能深入了解领域动态,说不定还能在会议上“灵光乍现”呢! 所以,别再被论文困扰了,变身积极进取的“茶歇人”,享受学术会议带来的乐趣吧!
北航软件学院导师风采:石琳教授 石琳教授是北京航空航天大学软件学院的杰出导师,曾与华为合作开展项目,并取得了显著成果。她以严谨的学术态度和丰富的研究经验,指导着学生探索软件工程的奥秘。 个人简介: 石琳教授曾在美国南加州大学进行访问研究,是CCF高级会员。她曾入选2022年中国科学院软件研究所杰出青年人才和2019年优秀青年人才,多次获得ACMSIGSOFT杰出论文奖和国际会议最佳论文奖。她的主要研究方向包括智能软件工程、开源软件和可信AI。 主要研究方向: 智能软件工程:研究代码智能大模型、代码注释自动生成、软件智能估算和智能需求工程等。 开源软件:探索开源软件社区群智挖掘、开源软件可信保障和开源漏洞情报挖掘等。 可信AI:致力于A模型数据治理、A模型可靠性检测与修复等研究。 学术成就: 石琳教授在软件工程和人工智能领域的高水平国际会议上发表了50余篇论文,包括IJCAI、ICSE、FSE、ASE等。她多次获得ACMSIGSOFT杰出论文奖和国际会议最佳论文奖,如ASE21、RE21和RE20。她还担任多个国际知名会议和期刊的审稿人,包括ICSE、ASE、FSE、Automated Software Engineering期刊、Requirements Engineering期刊和软件学报等。 与参与项目: 石琳教授主持和参与了多项国家自然科学基金项目、国家重点研发项目和CCF-华为胡杨林基金等。她还担任CCF系统专委会执行委员、CCF软工专委会执行委员、CCF开源专委会执行委员、中国人工智能学会青年工作委员会会员和软件价格审计专家组成员。 石琳教授以其卓越的学术成就和热情的教学风格,为学生提供了丰富的学术资源和指导,助力他们在软件工程领域取得优异成绩。
#教育创作激励计划# 华中科技大学计算机学院本科生的4篇论文被国际顶级会议录用 近日,华中科技大学计算机学院本科生的4篇论文被国际顶级会议录用。其中,2021级本科生陈东平、2023级本科生张辰皓的论文被国际机器学习顶级会议NeurIPS录用,2021级本科生官巴图、童维希的论文被国际自然语言处理顶级会议EMNLP录用。 NeurIPS作为机器学习领域的三大顶级会议之一,是中国计算机学会CCF认定的A类会议,在人工智能及机器学习领域享有较高学术声誉。EMNLP是中国计算机学会CCF推荐的B类国际学术会议,中国人工智能学会和清华大学计算机学院推荐的A类会议,在人工智能及自然语言处理领域享有较高学术声誉。 陈东平在万瑶副教授的指导下,合作撰写的研究论文“The Best of Both Worlds:Toward an Honest and Helpful Large Language Model”围绕如何在大语言模型的实际应用中同时保持“诚实性”与“有用性”展开深入研究,并提出了一系列创新的评估基准与模型改进方法,提出了推理增强方法和两阶段微调方法两种改进大语言模型诚实性与有用性的关键方法,实验表明,该方法在不同LLM上都表现出显著的效果。值得一提的是,这也是陈东平同学自今年5月份以第一作者身份的一篇论文被ICML 2024(Oral,录用率1.44%)录用后,再次以共同第一作者的身份在人工智能顶级会议上发表论文。
设计学人如何选择高质量的EI会议 学术会议是学术界的重要交流平台,对于研究生和学者来说,参加高质量的学术会议不仅可以与同行交流,还能学习到新的研究方法和获得灵感。然而,设计学领域在学术会议方面起步较晚,缺乏权威的学术会议平台。因此,设计学人需要更加积极地寻找和参与高质量的学术会议。 首先,我们应该明确学术会议的本质是学术交流,学术会议论文的特点是快速汇报研究内容、进展和成果。高水平的学术会议论文通常被认为是学术成就的重要标志。例如,CCF推荐的C类会议相当于三区期刊,以此类推。 对于设计学人来说,参加高水平学术会议并进行演讲汇报是非常重要的。如果要求不高,可以选择参加EI检索的普通国际会议。这类会议注册费较低,且被EI检索的论文可以增加在领域内的影响力,有助于形成自己的学术领地。 总的来说,设计学人需要适应这种学术氛围,积极寻找和参与高质量的学术会议。通过与同行交流,不断学习和进步,才能在设计学领域取得更好的成就。
计算设计领域顶尖期刊与会议推荐 计算设计是一种结合了设计思维和计算思维的交叉学科研究方向,它更专注于技术的深度掌握。以下是计算设计领域的一些重要期刊和会议,供大家参考: 会议: ACM SIGGRAPH:计算机图形学和交互技术的顶级会议(CCF A) IEEE Visualization Conference (VIS):可视化和可视分析的顶级会议(CCF A) ACM SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI):人机交互的顶级会议(CCF A) ACM Symposium on User Interface Software and Technology (UIST):用户界面和技术的新兴顶级会议(CCF A),但国内认可度不高 ACM Symposium on Computational Fabrication (SCF):数字设计和制造的顶级会议,但国内认可度不高 期刊: ACM Transactions on Graphics (TOG):计算机图形学和交互技术的顶级期刊 IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (TVCG):可视化和计算机图形学的顶级期刊 Computer-Aided Design:计算机技术领域的重要期刊 这些期刊和会议涵盖了计算设计的多个方面,包括计算机图形学、可视化和人机交互等,是研究人员和设计师们的重要参考资源。
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