报告主题：鲁棒稳健半监督学习：模型与应用 

报 告 人：史颖欢

报告时间：2023年4月9日 14:00

报告地点：计算机大楼D501

报告摘要：

近年来，以一致性正则化为代表的深度半监督学习已经在模型、方法与应用层面取得了较大进展。本报告将介绍课题组在鲁棒稳健条件下的深度半监督学习模型与应用方面的初步探索。

报告人简介：

史颖欢，南京大学计算机系副教授/博导、兼任南大健康医疗大数据国家研究院医疗人工智能平台主要负责人，南京市鼓楼医院双聘教授。国家自然科学基金优秀青年科学基金、吴文俊人工智能优秀青年奖获得者。于2007和2013年在南大计算机系获学士和博士学位。研究兴趣为机器学习、模式识别、机器视觉、以及在医疗图像处理、医疗数据分析方面的交叉研究。近年来主持国家重点研发计划（课题）、国家自然科学基金重大仪器子课题/面上/青年、CCF-腾讯犀牛鸟科研基金。在CCF-A类会议、IEEE/ACM汇刊发表论文50余篇，包括TPAMI、TIP、TMI、TNNLS、CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、AAAI、IJCAI等。曾获得ACM南京新星奖、江苏省计算机学会青年科技奖、江苏省自然科学二等奖（第二完成人）、中国人民解放军军队医疗成果奖（第三完成人）等荣誉。