导师简介
如果你想申请香港大学计算机科学系博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大家详细解析香港大学的Prof.Xu的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！
教授是香港大学计算机科学系的教授，专注于计算机视觉、多媒体处理和机器学习领域，具有广泛的学术影响力。他于2001年和2005年分别在中国科学技术大学获得学士和博士学位，博士期间曾在微软亚洲研究院实习，并在香港中文大学担任研究助理两年多。博士毕业后，他在哥伦比亚大学从事博士后研究，并先后担任南洋理工大学助理教授和悉尼大学计算机工程学讲席教授。
研究领域
教授的教学与研究涵盖人工智能、计算机视觉、多媒体处理和机器学习，重点包括以下方向：
- 计算机视觉：
研究图像和视频理解、目标检测与识别、动作定位与分类等问题。
- 多媒体处理：
分析与检索多媒体数据（如图像、视频、音频），以及多模态数据的整合。
- 机器学习
开发监督学习、无监督学习和迁移学习的新模型和算法。
- 自适应与跨领域学习：
研究如何在数据分布不一致的情况下提升模型泛化能力，如领域适配和通用化技术。
- 智能系统应用：
将研究成果应用于自动驾驶、增强现实/虚拟现实（AR/VR）、视频监控、医学图像分析等实际场景。
董教授的研究在理论与实际应用间建立了连接，推动了智慧医疗、智能交通、内容推荐等领域的发展。
研究分析
1. 《Progressive Cross-stream Cooperation in Spatial and Temporal Domain for Action Localization》
- 期刊: IEEE T-PAMI
- 内容: 提出一种通过空间与时间域协作进行动作定位的方法，利用多流架构逐步整合时空信息以提高视频动作定位精度。
2. 《Self-Paced Collaborative and Adversarial Network for Unsupervised Domain Adaptation》
- 期刊: IEEE T-PAMI
- 内容: 引入自步调学习机制，设计了一种协作与对抗网络，用于无监督领域适配，增强模型在目标领域的适配能力。
3. 《Domain Generalization and Adaptation using Low Rank Exemplar SVMs》
- 期刊: IEEE T-PAMI
- 内容: 使用低秩SVM模型解决领域泛化与适配问题，适用于多种计算机视觉任务。
4. 《Co-Labeling for Multi-view Weakly Labeled Learning》
- 期刊: IEEE T-PAMI
- 内容: 提出一种多视角弱标注学习的协同标注方法，通过整合多视角信息提升模型性能。
5. 《Learning with Augmented Features for Supervised and Semi-supervised Heterogeneous Domain Adaptation》
- 期刊: IEEE T-PAMI
- 内容: 提出增强特征方法，用于监督与半监督异构领域适配，改善模型在异构数据上的性能。
6. 《Visual Event Recognition in Videos by Learning from Web Data》
- 期刊: IEEE T-PAMI
- 内容: 利用网络数据进行视频事件识别，提出了新的视觉事件学习方法。
项目分析
1. 自适应深度学习与领域泛化研究
- 研究内容: 开发自适应深度学习方法，解决数据分布不一致问题，提出多种迁移学习框架，如基于低秩矩阵分解的领域适配方法。
2. 医学图像分析与智能诊断系统
- 研究内容: 开发基于深度学习的医学影像诊断系统，用于疾病早期检测和分类（如肿瘤检测），提高医学图像诊断的准确性。
3. 视频分析与动作识别
- 研究内容: 针对复杂视频场景中的物体检测、动作分类与定位，提出多流协作方法，推动智能监控与行为分析的进展。
研究想法
1. 自监督学习与跨域迁移的结合
- 研究开发结合自监督学习和领域对齐技术的框架，以提升模型在无标签数据场景下的适配能力。
2. 多模态数据的语义对齐与特征融合
- 探索基于图神经网络的多模态语义对齐方法，解决模态间语义鸿沟问题。
3. 小样本学习在医学图像分析中的应用
- 设计结合元学习和对比学习的小样本框架，用于稀有医学图像的分类与分割任务。
4. 动态视频场景中的实时动作识别
- 提出基于时空注意力机制的轻量化动作识别模型，优化复杂动态场景下的实时捕捉能力。
5. 医学影像中的跨域生成与适配
- 开发基于GAN的跨设备影像生成模型，以增强医学影像数据的跨域一致性。
申请建议
1. 学术准备
- 掌握计算机视觉、深度学习、迁移学习等领域的理论与技术。
- 熟练使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）。
2. 研究兴趣匹配
- 聚焦董教授的核心研究领域，明确感兴趣的方向（如迁移学习、医学图像分析）。
- 在研究计划中结合导师研究成果，提出延续性或创新性的研究问题。
3. 申请材料准备
- 研究计划：撰写具体且有创新性的研究计划，充分体现对导师研究方向的理解。
- 个人简历：突出技术能力、研究经历和项目经验。
- 学术成果：附上已发表论文或研究项目成果。
4. 联系导师
- 在正式申请前，通过电子邮件联系导师，附上简历与研究计划，表达对其研究的兴趣。
博士背景
Aurelia ，美国TOP10院校计算机科学与认知科学双博士生，研究聚焦算法博弈论不确定性及其在人工智能中的应用。她的跨学科研究融合了计算机科学、语言学和心理学知识，在国际顶级期刊《Journal of Artificial Intelligence Research》和《Cognitive Science》上发表多篇论文。Aurelia 荣获ACM SIGAI博士论文奖，擅长相关方向的PhD申请指导。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
