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「中国人工智能学会」智汇菁英丨张利军：青托筑造宽松有益的交流平台


「中国人工智能学会」智汇菁英丨张利军：青托筑造宽松有益的交流平台
本文插图
张利军
南京大学计算机系副教授、博士生导师 。 主要研究大规模机器学习与优化 ， 在国际学术会议和期刊上发表论文80余篇 ， 其中CCF-A类论文50余篇 。 曾担任CCF-A类会议IJCAI 2017领域主席 ， 多次担任CCF-A类会议的程序委员会委员或高级委员 ， 以及CCF-A类期刊审稿人 。
青托风采
2015 年10 月 ， 中国科协面向有较大创新能力和发展潜力的32岁以下科技工作者启动青年人才托举工程 ， 以三年为一期 ， 进行稳定的资助培养 ， 打造国家高水平科技创新人才后备队伍 。 张利军自2017年入选青托以来 ， 在开展基础理论研究的同时 ， 积极推动学术成果的实际应用 。 目前已与华为、优酷开展应用合作 ， 将大规模机器学习与优化技术用于真实的大数据场景 ， 实现智能化服务 。
青托助力自由探索
青年科研人员在起步阶段 ， 申请项目尤为不易 。 张利军表示：“青年人才托举工程提供了宝贵的经费支持 ， 帮助我建立科研团队 ， 促进科研工作取得进展 。 ”此外 ， 青托工程在项目管理上简化和创新 ， 为青年学者自由探索提供了制度保证 ， “在青托的支持下 ， 我顺利评为南京大学博士生导师 。 ”目前 ， 张利军指导了2位博士生、9位硕士生 。 2017年以来 ， 学生累计发表第一作者论文14篇 ， 并多次在青托经费资助下参加国内、国际会议 。
在青托支持期间 ， 张利军积极参加和组织了多项重要学术活动 ， 担任了第九届、第十届视觉与学习青年学者研讨会（VALSE 2019、2020）分论坛共同主席、第十六届中国机器学习及其应用研讨会（MLA 2018）组织委员 。 目前担任CAAI机器学习专委会委员、CCF人工智能与模式识别专委会委员、CSIAM大数据与人工智能专委会委员 ， 为学术共同体的发展贡献力量 。
深入交流 ， 共同进步
过去三年 ， 张利军主要研究动态环境下的在线学习 ， 解决实际应用中广泛存在的模型漂移问题 。 具体而言 ， 分别从模型宏观动态变化和微观局部稳定两种视角入手 ， 设计了能够最小化动态遗憾和自适应遗憾的在线学习算法 ， 发展了动态环境下的在线学习理论 。 在科研工作的开展过程中 ， 张利军得到了青托导师周志华教授、陈松灿教授、于剑教授的悉心指导 ， 对于三位导师对研究工作提出的宝贵建议 ， 张利军心怀感激 。
“入选青年人才托举工程之后 ， 让我印象最深的还有学会每年召开的‘CAAI青年人才托举工程项目总结会’ ， 令人收获颇丰 。 ”在张利军看来 ， 一方面 ， 个人在会议上汇报工作进展 ， 可以得到多位权威专家的点评 ， 帮助梳理研究中的不足 ， 明确未来的研究方向 。 另一方面 ， 也有机会了解其他青年学者的研究工作 ， 开展深入的交流 ， 共同进步 。
学术成果
2017年以来发表机器学习顶级会议ICML/NeurIPS/COLT论文12篇 ， CCF-A类论文20余篇 。
2018年获首届达摩院青橙奖 ， 2019年获批国家自然科学基金面上项目、微软亚洲研究院联合研究项目 。
担任CCF-A类会议AAAI 2019、2020 ， IJCAI 2018、2019、2020的高级程序委员(SPC) ， 担任国内重要学术会议VALSE 2019、2020分论坛共同主席 ， MLA 2018组织委员 。
【「中国人工智能学会」智汇菁英丨张利军：青托筑造宽松有益的交流平台】多次在国内重要学术会议作报告 ， 包括第二届图像计算与数字医学国际研讨会、第一届全国大数据与人工智能科学大会、2018信号处理、优化与控制国际研讨会 。


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