近日，国家自然科学基金委员会公布了首批国家自然科学基金青年学生基础研究项目（博士研究生）立项名单，我院王翔、李德鹏、梁定康三位博士研究生脱颖而出，荣获该项资助。
王翔，2022级博士研究生，指导老师桑农教授、高常鑫教授。研究方向为视频行为分析、视频生成等。曾先后荣获包括研究生国家奖学金、华为奖学金在内的多项奖励荣誉。以第一作者身份在IJCV、CVPR、NeurIPS、ICCV等国际顶级期刊会议发表论文多篇。以第一贡献人身份在国际行业竞赛中斩获4项冠军，其中连续三年获得国际ActivityNet行为检测竞赛冠军，成果入选美国科学院院士Li Fei-Fei领衔发布的人工智能指数报告。
王翔申报的题目为《面向复杂场景的高效行为演化预测算法研究》（项目批准号：623B2039）。该项目研究将主要围绕视频智能分析和理解，面向国家公共安全的重大需求，研究复杂场景下的行为演化预测技术、开发高效的算法模型以应对复杂场景动态多变性、行为突发性等带来的挑战。结合人工智能领域的前沿技术，该项目将进一步揭示复杂场景中行为演化的内在规律，构建精确的行为预测模型，为公共安全领域提供强有力的技术支撑，提升重大突发事件的安全预警水平。
李德鹏，2020级博土研究生，指导老师曾志刚教授。研究方向为连续学习/增量学习、模式识别等。曾先后荣获研究生国家奖学金、大学生国家励志奖学金、华中科技大学三好研究生/优秀研究生干部等奖励荣誉。曾获国家留学基金委资助前往新加坡国立大学进行博士生联合培养1年。目前已发表学术论文10篇，包括以第一作者发表在IEEE TPAMI (IF=23.6, 并以Top 1.9%入选当期的特色文章)、Information Fusion (IF=18.6)、AAAI、自动化学报等国内外知名期刊和会议上；授权国家发明专利5项 (含成果转化、专利实施许可)；曾主持华中科技大学研究生创新基金1项，并以优秀等级结题。被邀请为IEEE TII、IEEE TCSVT、Pattern Recognition等多个中科院1区期刊审稿人。
李德鹏申报的题目为《互补学习系统启发的可持续神经计算模型理论与方法》（项目批准号：623B2040）。该项目聚焦类脑智能前沿，以建立脑启发神经计算模型为研究目标，重点突破当前人工智能系统在新场景、新任务中面临的灾难性遗忘瓶颈，从根本上提升其单任务认知能力、多任务记忆能力以及面向动态环境的时序信息融合能力，形成了从理论框架建立到算法模型实现，再到技术应用示范的特色研究路线。项目预期研究成果可满足救援机器人、辅助医疗诊断、智能监控系统等多种实际场景的需求。
梁定康，2022级博士研究生，指导老师白翔教授。研究方向为计算机视觉与模式识别。曾先后荣获研究生国家奖学金、光谷奖学金、学业一等奖学金等。带队在计算机视觉国际顶级竞赛中夺冠5次。以一作（共一）在IJCV、CVPR、ICCV、ECCV等领域顶级期刊和会议发表论文8篇，其中2篇一作期刊论文入选ESI高被引论文。谷歌学术引用649次，4篇一作论文引用超80次，单篇最高达154次。研究成果得到了多位国内外院士和国际学会Fellow的积极引用和评价。已授权发明专利 4 项。长期担任人工智能顶级期刊 IEEE TPAMI、IJCV、IEEE TIP和顶级会议 CVPR、ICCV、ECCV、ICLR、NeurIPS、ICML 审稿人，入选 ICCV 2023 杰出审稿人（Top 1.5%）。
梁定康申报的题目为《复杂场景群体行为分析统一模型研究》（项目批准号：623B2038）。本研究课题主要围绕群体行为分析研究，响应提高公共安全治理水平的战略要求，旨在突破复杂场景群体行为分析的技术瓶颈，形成完备的复杂场景群体行为分析统一模型，全面促进领域研究，在维护社会公共安全方面具有潜在应用价值。
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