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dong huang

副教授、硕士生导师/associate professor

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个人简介

黄栋,男,1987年生,副教授,硕士生导师,院长助理。2015年6月博士毕业于中山大学,同年加入华南农业大学数学与信息学院,2017年至2018年国家公派新加坡南洋理工大学从事访问学者研究工作。担任中国计算机学会(ccf)青年计算机科技论坛(yocsef)广州2022-2023主席、ccf计算机视觉专委会执委、ccf数字农业分会执委、中国人工智能学会(caai)模式识别专委会委员以及中国自动化学会(caa)模式识别与机器智能专委会委员

 

主要研究方向是数据挖掘与大数据分析,具体研究内容包括数据集成聚类、多视图聚类、大规模聚类、深度对比学习、图神经网络等。已发表学术论文70余篇,其中第一作者或通讯作者论文40余篇,3篇一作论文入选esi高被引论文(top 1%)。总被引次数逾2000次,其中6篇一作论文的单篇被引次数逾100次。代表性成果发表在ieee tkde、ieee tnnls、ieee tcyb、ieee tsmc-s、acm tkddinformation fusion、pattern recognition、kdd、aaai、icdm等国际权威期刊及重要会议。主持承担国家自然科学基金项目2项(面上项目与青年项目)、广东省自然科学基金项目2项。目前担任ieee tpami、ieee tkde、ieee tnnls、ieee tcyb、ieee tip、ieee tsmc-s、ieee tfs、ieee tnse、ieee tcsvt、ieee tbd、acm tkdd、ijcv、artificial intelligence等40多个国际sci期刊审稿人。获得2020年acm广州新星奖、2022年广东省人工智能产业协会科学技术奖-青年科技创新奖。

 

欢迎有志于进入人工智能、大数据分析、深度学习等领域学习与研究的同学报读研究生,计算机类、数学类专业以及非相关专业但有扎实基础的学生均可。

email: huangdong06 (at) 163 (dot) com

学术兼职

ccf yocsef广州分论坛2022-2023主席

ccf计算机视觉专委会执委

ccf数字农业分会执委

中国人工智能学会(caai)模式识别专委会委员

中国自动化学会(caa)模式识别与机器智能专委会委员

担任期刊审稿人:

ieee transactions on pattern analysis and machine intelligence (tpami)

ieee transactions on knowledge and data engineering (tkde)

ieee transactions on neural networks and learning systems (tnnls)

ieee transactions on cybernetics (tcyb)

ieee  transactions on image processing (tip)

ieee transactions on systems, man and cybernetics: systems (tsmc-s)

ieee transactions on fuzzy systems (tfs)

ieee transactions on network science and engineering (tnse)

ieee transactions on circuits and systems for video technology (tcsvt)

ieee transactions on big data (tbd)

ieee transactions on artificial intelligence (tai)

ieee transactions on industrial informatics (tii)

ieee transactions on intelligent transportation systems (tits)

ieee transactions on emerging topics in computing (tetc)

ieee transactions on emerging topics in computational intelligence (tetci)

ieee transactions on artificial intelligence (tai)

ieee journal of biomedical and health informatics (jbhi)

acm transactions on knowledge discovery from data (tkdd)

acm transactions on multimedia computing, communications, and applications (tomm)

international journal of computer vision (ijcv)

artificial intelligence

pattern recognition (pr)

future generation computer systems (fgcs)

data mining and knowledge discovery (dmkd)

bioinformatics

bmc bioinformatics

information fusion

neural networks

neurocomputing

knowledge-based systems (kbs)

knowledge and information systems (kais)

artificial intelligence review (aire)

engineering applications of artificial intelligence (eaai)

...

教育背景

 2009年9月-2015年6月(硕博连读) 

中山大学 计算机应用技术专业, 获博士学位 (导师: 赖剑煌教授)

2006年9月-2009年7月(本科)

华南理工大学 计算机科学与技术(联合班)专业, 于本科第三年提前毕业,获学士学位 

工作经历

2019年1月 ~ 现在

 华南农业大学数学与信息学院 副教授

2017年2月 ~ 2019年1月

 华南农业大学数学与信息学院 青年副教授

2017年7月 ~ 2018年7月 

 新加坡南洋理工大学 访问学者(visiting fellow)

2015年7月 ~ 2017年2月 

华南农业大学数学与信息学院 讲师

奖励情况

2022年                    广东省人工智能产业协会科学技术奖-青年科技创新奖 

2020年                    acm广州新星奖(acm guangzhou rising star award) 

2020年                    广东省计算机学会优秀论文一等奖 

2020年                   华南农业大学“教书育人”先进个人 

2019年                    广东省计算机学会优秀论文一等奖 

2019年                    广州市智能工程研究会优秀论文奖 

2019年                    华南农业大学教学成果奖一等奖 

2017年                    广东省首届计算机科学青年学术秀二等奖

2016年                    入选华南农业大学“青年科技人才”培育对象

2016年                    入选数学与信息学院年度“十佳科研工作者” 

研究兴趣

人工智能          大数据分析          深度学习          图神经网络

biography

dong huang received his b.s. degree in computer science from south china university of technology, guangzhou, china, in 2009, and his m.sc. and ph.d. degrees in computer science from sun yat-sen university, guangzhou, in 2011 and 2015, respectively. he joined south china agricultural university, guangzhou, in 2015, where he is currently an associate professor with the college of mathematics and informatics. from jul. 2017 to jul. 2018, he was a visiting fellow with the school of computer science and engineering, nanyang technological university, singapore. his research interests include data mining and machine learning, and more specifically focus on ensemble clustering, multi-view clustering, large-scale clustering, self-supervised learning, and graph neural networks. he has published more than 70 papers in international journals and conferences, such as ieee transactions on knowledge and data engineering, ieee transactions on neural networks and learning systems, ieee transactions on cybernetics, ieee transactions on systems, man, and cybernetics: systems, acm transactions on knowledge discovery from data, information fusion, pattern recognition, kdd, aaai, and icdm. he was the recepient of the 2020 acm guangzhou rising star award.

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