周剑扬 教授
主要从事微处理器设计、VLSI数字信号处理设计、AI算法与硬件加速器设计、高速高精度ADC设计等研究。
肖珍龙 副教授
从事图信号处理、非线性信号处理和分布式优化研究，发表IEEE汇刊论文10余篇。
涂晓彤 助理教授
长期从事工业智能诊断、信号处理研究，累计主持包括国家青年基金等项目6项，发表CCF论文以及IEEE汇刊论文10余篇。
以数据为中心的工业视觉缺陷检测研究
智能制造国家战略下，制造业正在加速向数字化、智能化转型。精密制造过程对于高效、高质量的质检需求强烈，使用前沿的AI视觉质检技术取代传统的人工质检已经势在必行。因而研究对标注数据依赖性较低的高效的、可以部署到低成本终端上的机器学习方法逐渐成为研究热点。为此，拟研究以数据为中心的异常检测技术及低标注需求下的半监督、弱监督、缺陷挖掘及生成、域适应技术，以及知识蒸馏、数据剪枝、重参数等模型轻量化技术等。
在基础理论研究方面，团队近5年在机器学习相关领域发表论文多篇，其中TPAMI、IJCV、TIP、CVPR等CCF A类论文40余篇，TSP、IEEE TNNLS等著名期刊发表论文数20余篇，获得Signal Processing期刊2020年度唯一最佳论文奖，负责人的Google引用率9700+，4篇论文的Google引用500+，超过百次的近20篇。在应用方面，主持基础加强课题、国家自然科学基金重点项目子课题、面上项目、企业委托等项目20余项。
1.招生范围：人工智能、计算机科学与技术、软件工程、信息与通信工程、数学等相关专业全日制本科毕业生及硕士毕业生；
2.语言要求：英语6级或雅思6.0及以上；
3.其他要求：具有较好的数学基础及扎实的编程能力，有相关研究经验优先考虑。
招生联系老师及联系邮箱：丁兴号，dxh@xmu.edu.cn; 周剑扬，zhoujy@xmu.edu.cn；
肖珍龙：zlxiao@xmu.edu.cn； 涂晓彤：xttu@xmu.edu.cn
