研究员
张兆翔
  • 所属院校:
    中国科学院大学
  • 所属院系:
    未来技术学院
  • 研究领域:
    模式识别、计算机视觉、深度学习。
  • 职称:
    研究员
  • 导师类型:
    博导
  • 招生专业:
    --
个人简介

个人简介

张兆翔,博士,中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室与智能感知与计算研究中心研究员、博士生导师,中国科学院大学岗位教授,中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心骨干。 张兆翔博士的研究兴趣包括:模式识别、计算机视觉与深度学习,具体研究方向包括:视觉认知计算、类脑学习和面向开放环境的视觉感知与理解,在本领域国际主流期刊与会议上发表论文200余篇,近五年来在JMLR、IEEE T-IP、IEEE T-NN等顶级期刊与CVPR、ICCV、ECCV、NIPS、AAAI、IJCAI等顶级会议发表论文60余篇,申请专利20余项,已授权10项,承担了国家自然科学基金重点项目、国家重点研发项目课题、北京市新一代人工智能重点研发项目等多项国家级科研项目和企业合作项目。 张兆翔博士是IEEE高级会员,VALSE常务AC,中国计算机学会CCF杰出会员、中国人工智能学会CAAI杰出会员、中国人工智能学会CAAI副秘书长、中国人工智能学会CAAI理事、中国人工智能学会CAAI模式识别专委会秘书长、中国图象图形学学会会员发展与服务委员会副主任。 张兆翔博士是IEEE T-CSVT、Patten Recognition、NeuroComputing 编委,担任CVPR、ICCV、AAAI、IJCAI、ACM MM、ICPR、ACCV等国际会议的领域主席(Area Chair)。 张兆翔博士入选“国家万人计划青年拔尖人才”和“教育部新世纪优秀人才支持计划”,曾获得中国人工智能学会吴文俊技术发明奖二等奖(排名第一)。 教育与工作经历 2000-2004 中国科学技术大学,本科 2004-2009 中国科学院自动化研究所,模式识别国家重点实验室,硕博连读 2009-2015 北京航空航天大学,讲师、副教授、硕士生导师、计算机应用技术系副主任 2011-2012 英国玛丽皇后学院计算机视觉研究组,访问学者 2014-2015 微软亚洲研究院,“铸星计划”客座研究员 2015至今 中国科学院自动化研究所,研究员,博士生导师 2015至今 中国科学院大学,岗位教授 2015至今 中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心,年轻骨干 2018-2019 麻省理工大学MIT计算机与人工智能系,高级访问学者 学术奖励 “CAAI Technical Innovation Award”, 中国人工智能学会技术发明奖(排名第一),2019 “CCF Distinguished Member”, 中国计算机学会杰出会员,2019 “CAAI Distinguished Contributions Award”, 中国人工智能学会杰出贡献奖,2019 “CAAI Distinguished Member”, 中国人工智能学会杰出会员,2019 “The National Youth Talent Support Program”, 国家万人计划青年拔尖人才,2019 “BICS’2016 Best Paper Award”, BICS’2016最佳论文奖,2016 “IEEE Senior Member”, IEEE高级会员,2015 “New Century Excellent Talents in University”, 教育部新世纪优秀人才支持计划,2013 科研项目 ​国家自然科学基金委重点项目 类脑神经网络建模、学习与应用 2019-2023 292万 主持 国家自然科学基金委面上项目 基于动态多模态多任务学习的视觉场景理解方法研究 2018-2021 64万 主持 国家自然科学基金委面上项目 基于多任务学习的跨视角视频分析方法研究 2014-2017 80万 主持 国家自然科学基金委青年项目 基于视觉场景信息自动获取的视频在线目标分类方法研究 2010-2013 20万 主持 北京市科委重点项目 生物启发的深度学习分析与验证系统研究及示范应用 2018-2019 500万 主持 总装备部预研共性技术重点项目 面向环境智能感知的多源信息融合与理解技术 2018-2021 200万 主持 KJW前沿创新计划 基于****与协同优化 2018-2019 180万 主持 科技部重点研发计划 基于天空地一体化大数据的公共安全事件智能感知与理解 2018-2022 105万 主持 学术成果 迄今在本领域主流期刊与会议发表论文200余篇,其中SCI索引论文100余篇,IEEE Transactions系列刊物论文30余篇,具体论文情况参见DBLP,Google Scholar;代表性论文参见here;科研亮点工作参见here;科研演示与系统参见here。

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