西湖大学AI方向博士生招生

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【西湖大学】是一所由社会力量举办、国家重点支持的非营利性的新型研究型大学。学校按照“高起点、小而精、研究型”的办学定位，秉承国际化的办学理念，主要开展基础前沿科学技术研究和研究生培养。西湖大学采取突出个性、多学科交叉的培养方式，以博士研究生培养为起点，着重培养拔尖创新人才。

【导师介绍】李子青 (Stan Z. Li)，西湖大学AI讲席教授，IEEE Fellow，2000年辞去新加坡南洋理工大学终身教职，加盟微软亚洲研究院担任Research Lead，前中科院自动化所资深研究员，生物识别与安全技术研究中心主任，2019年加盟西湖大学工学院，成立人工智能研究与创新实验室。发表论文400余篇，撰写编写著作10部，Google Scholar引用49500余次，其中《Markov Random Field Modeling in Image Analysis》被誉为"图像分析领域里程碑意义的工作“，谷歌学术引用5000余次。曾任AI顶级期刊IEEE TPAMI等刊物副主编，担任100余个国际学术会议大会主席、程序主席或程序委员。机器学习和计算机视觉专家，在微软领导开发的人脸识别系统 EyeCU，比尔.盖茨接受CNN采访为之讲解；设计研发的多个人脸识别系统和智能视频监控系统，已在包括北京奥运会、上海世博会等国家级重大安全项目中落地实施应用。根据2021年度Top 1000计算机科学家h指数，李老师在全球排名59，中国大陆排名第3。李老师立足科技前沿，深入科研一线，亲自指导，无延毕，培养了众多杰出学生，部分成为AI学科教授、院长，或国内外知名AI企业CEO、CTO。

【研究方向】实验室瞄准世界科技前沿，基础理论与创新应用并重，主要研究方向为（1）基础理论与方法（机器学习、深度学习、数据科学），（2）AI创新应用（计算机视觉、生命科学、生物医学、环境科学、材料科学，等）。实验室学术氛围浓厚，以下为近两年产出的部分科研论文，其中多篇的第一作者是去年刚入学的博士生或大四访问学生（更多论文请见Stan Z. Li @谷歌学术）：

1、Stan Z. Li, Lirong Wu, Zelin Zang. Consistent Representation Learning for High Dimensional Data Analysis. arXiv:2012.00481. 2021.

2、Stan Z. Li, Zelin Zang, Lirong Wu.  Deep Manifold Transformation for Nonlinear Dimensionality Reduction. arXiv:2010.14831. 2020.

3、Stan. Z. Li, Zelin Zang, Lirong Wu.  Markov-Lipschitz Deep Learning. arXiv:2006.08256. 2020.

4、Shifeng Zhang, Cheng Chi, Zhen Lei, Stan Z Li.  Refineface: Refinement neural network for high performance face detection. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2020.

5、Jianzhu Guo, Xiangyu Zhu, Chenxu Zhao, Dong Cao, Zhen Lei, Stan Z Li. Learning meta face recognition in unseen domains. CVPR 2020.

6、Zichang Tan, Yang Yang, Jun Wan, Guodong Guo, Stan Z Li. Relation-Aware Pedestrian Attribute Recognition with Graph Convolutional Networks. AAAI 2020.

7、Cheng Chi, Shifeng Zhang, Junliang Xing, Zhen Lei, Stan Z Li, Xudong Zou. PedHunter: Occlusion Robust Pedestrian Detector in Crowded Scenes. AAAI 2020.

8、JunWan XuxinLin, Yiliang Xie, Shifeng Zhang, Chi Lin, Yanyan Liang, Guodong Guo, Stan Z Li. Task-Oriented Feature-Fused Network With Multivariate Dataset for Joint Face Analysis. IEEE TRANSACTIONS ON CYBERNETICS. 2020.

9、Siyuan Li, Haitao Lin, Zelin Zang, Lirong Wu, Jun Xia, Stan Z. Li.  Invertible Manifold Learning for Dimension Reduction. arXiv:2010.04012. 2020.

10、Lirong Wu, Zicheng Liu, Zelin Zang, Jun Xia, Siyuan Li, Stan. Z Li.  Deep Clustering and Representation Learning that Preserves Geometric Structures. arXiv:2009.09590. 2020.

11、Zhangyang Gao, Haitao Lin, Stan. Z Li.  Clustering Based on Graph of Density Topology. arXiv:2009.11612. 2020.

12、Jun Xia, Haitao Lin, Yongjie Xu, Lirong Wu, Zhangyang Gao, Siyuan Li, Stan Z. Li.  Towards Robust Graph Neural Networks against Label Noise. 2020.

13、Kai Zhou, Yaoting Sun, Lu Li, Zelin Zang, …… , Stan Z. Li, Tiannan Guo. Eleven Routine Clinical Features Predict COVID-19 Severity. medRxiv:10.1101/2020.07.28.20163022. 2020.

14、Yaoting Sun, Sathiyamoorthy Selvarajan, Zelin Zang, ……, Stan Z. Li, Tiannan Guo. Protein Classifier for Thyroid Nodules Learned from Rapidly Acquired Proteotypes. medRxiv:10.1101/2020.04.09.20059741. 2020.

15、Fangfei Zhang, Shaoyang Yu, Lirong Wu, Zelin Zang, ……, Stan Z. Li, Tiannan Guo. Phenotype Prediction using a Tensor Representation and Deep Learning from Data Independent Acquisition Mass Spectrometry. bioRxiv:10.1101/2020.03.05.978635. 2020.

16、Haitao Lin, Zhangyang Gao, Lirong Wu, Stan Z. Li. Conditional Local Filters with Explainers for Spatio-Temporal Forecasting. arXiv: 2101.01000, 2021.

17、Zicheng Liu, Siyuan Li, Di Wu, Zhiyuan Chen, Lirong Wu, Jianzhu Guo, Stan Z. Li. AutoMix: Unveiling the Power of Mixup. arXiv:2103.13027. 2021.

18、Zelin Zang, Siyuan Li, Di Wu, Jianzhu Guo, Yongjie Xu, Stan Z. Li. Unsupervised Deep Manifold Attributed Graph Embedding. arXiv:2104.13048. 2021.

19、Siyuan Li, Haitao Lin, Zelin Zang, Lirong Wu, Jun Xia, Stan Z. Li. Invertible Manifold Learning for Dimension Reduction. Proceedings of the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases. 2021.

20、Cheng Tan, Jun Xia, Lirong Wu, Stan Z. Li. Co-learning: Learning from Noisy Labels with Self-supervision. Proceedings of the 29th ACM International Conference on Multimedia. 2021.

【申请条件】实验室学生多来自顶尖985院校的top学生，且多位学生专业成绩排名第一或在本科就已发表优秀论文。欢迎各位有志于AI机器学习/深度学习/数据科学/生物信息学领域研究的高材生同学申请。基本要求:

(1) 本科就读于国内外知名高校（九校联盟C9同学优先考虑）且本科课业成绩或科研成果拔尖；

(2) 英语要求6级480+ / 雅思6.0+ / 托福90+。

【申请流程】请见西湖大学2022年推荐免试直博生预选拔通知（2022年推荐免试直博生预选拔申请截止时间为2021年9月18日中午12点）。西湖大学与浙江大学/复旦大学计算机专业联合培养，毕业证和学位证均为浙江大学/复旦大学计算机专业。实验室提供一流的科研环境和后勤服务。欢迎感兴趣的同学将材料提交到西湖大学并将简历发到实验室邮箱 cairi@westlake.edu.cn。西湖大学人工智能研究与创新实验室期待你的加入！

附上实验室大合影，实验室成员还有三只可爱的猫咪哦~

【相关链接】

李子青西湖大学网页：https://www.westlake.edu.cn/academics/School_of_Engineering/About/Faculty/202006/t20200618_5961.shtml

李子青中科院自动化所网页：http://www.cbsr.ia.ac.cn/users/szli/

李子青谷歌学术网页：https://scholar.google.com/citations?hl=zh-CN&user=Y-nyLGIAAAAJ&view_op=list_works&sortby=pubdate

西湖大学2022年推荐免试直博生预选拔通知：

https://www.westlake.edu.cn/news_events/westlakenews/zsdt/202109/t20210912_12581.shtml