研究领域
机器学习, 统计推断, 生成模型, 时间序列预测
导师介绍
【资历/研究方向】某985高校博士（计算数学、电子信息专业），现于日本理化学研究所AIP中心访学。与多位国际知名机器学习学者长期合作。研究方向聚焦于机器学习与统计方法, 生成模型，图像，时间序列预测等, 在相关领域具备丰富的学术积累与国际合作经验。
【学术论文/审稿人】在国际顶级会议和期刊发表多篇高水平论文，包括ICML（Oral）、IEEE TNNLS、AAAI、CVPR、AISTATS等，并担任ICML, NeurIPS, ICLR, CVPR, AAAI 等会议审稿人。
【指导特点】
涉猎广泛：研究兴趣与方向覆盖机器学习多个前沿领域，鼓励跨领域创新。
逻辑严谨：注重学术规范与科研系统性，帮助学生逐步提升研究能力。
时间充裕：保持高频指导与交流，确保学生科研问题得到及时反馈。
编程扎实：能提供代码、实验与方法上的具体指导，降低入门壁垒。
】
指导经验
曾指导师弟, 学生在ICML, CVPR及多篇SCI期刊上发表论文。
注重科研思维与实战结合，培养学生的论文写作、逻辑表达与编程实现能力。
招生方向
机器学习与统计方法：算法建模、概率方法、统计推断等。
生成模型：包括扩散模型、变分推断、对抗生成模型等。
图像理解与计算机视觉：图像生成、表示学习、目标检测等。
时间序列预测：面向金融、工业与多模态场景的预测建模。