近日，中国图像图形学学会（CSIG）公布了2019年CSIG优秀博士学位论文奖，上海交通大学电院自动化系2019届博士毕业生刘方辉（导师：杨杰教授）的博士学位论文《数据自适应的核学习理论研究及应用》获此殊荣。论文利用数据驱动的方式扩展了核学习方法的灵活性，在非正定和数据自适应的核学习理论方面↙做出了贡献，并应用于若干实际项目。

刘方辉在自动化系攻读博士学位器间，在 IEEE TIP, IEEE TNNLS, IEEE TMM 及 AAAI, ACM MM 等行业重要期刊和会议上发表论⌒文十余篇。他于2019年7月取得博士学位，目前在比利时鲁汶大学电子工程系（ESAT）从事博士后研究工作。

“CSIG优秀博士学位论文奖”旨在推动中国图像图形㊣　学领域的科技进步，鼓励创新性研究，促进青年人才成长。授予在图像图形及★其相关领域的基础理论或应用研究中取得重要成果，或在关键技术或应用△技术创新等方面成果显著的博士学位论文作者。本年度，最终产生了10名获〓奖者和7名提名。

 

附：2019年度 CSIG 优秀博士学位论文奖评奖结果公告

http://www.csig.org.cn/detail/2880

作者： 自动化系 供稿单位： 电子信息与电气工程学院