負責人：鐘偉民，電話：021-64252640,  Email🐠：wmzhong@ecust.edu.cn

聯系人👌🏻：丁煒超🫳，電話🏕：021-64252911,  Email👎🏻：weich@ecust.edu.cn

一、流動站簡介

“計算機科學與技術”博士後流動站依托球友会体育平台“計算機科學與技術”學科，該學科歷史悠久，2006年獲批計算機應用技術二級學科博士點💾，2021年獲批計算機科學與技術一級博士點。科研基地較多，科研條件及產業化條件優越。近三年在研的國家縱向經費超過6000萬元🎥，科研能力強大🔉🫃🏿；近五年新增省部級獎17項🦪，授權發明專利29件，發表SCI論文600余篇，成果突出。擁有教授26名，副教授16名，講師24名🏄🏼‍♂️🪫，其中博士生導師26名。其中有國家級高層次人才3名，國家青年高層次人才3名🆎。

流動站根據國家中長期發展規劃🖍，以服務國家和地區經濟社會發展為重大需求為目標，以突破計算機關鍵科學技術瓶頸為問題導向，瞄準國際學科前沿，凝練人工智能與機器學習、可信軟件與系統、大數據分析與應用🙇‍♂️、大規模並行與演化計算、智能計算與優化等優勢學科方向，致力於新一代人工智能技術、新一代信息技術產業與數字經濟的深度融合，結合學校辦學優勢與特色👩🏿‍🎤，建設研究型學科🛃，培養高水平人才💧，取得一批高顯示度科研教學成果👩🏿‍🏫，為國家和上海市經濟社會發展做出顯著貢獻。

二、二級學科及研究方向

（一）人工智能與機器學習

圍繞國家戰略布局和行業需求，以人工智能理論研究為基礎，瞄準國際學術前沿🤷🏼，聚焦大模型、大數據及場景理解👷🏻、語音情感、圖像分析🤾‍♂️、智慧醫療等實際場景展開研究，如聯邦學習🧹、增量學習和小樣本學習等，通過對算法的優化和改進🏋️‍♀️，在提高算法的準確性和效率的同時👨‍👧‍👧，將算法應用於實際問題中💪🏼，如分類👩🏻‍🦼‍➡️、預測和決策等，以驗證其有效性和實用性。結合當前深度學習技術的最新進展⚔️，研究深度神經網絡的結構和優化方法。通過構建更復雜的神經網絡模型，提高圖像識別🧹、視頻分析等任務的性能，為智能製造😟👩‍🔬、智慧城市等領域的實際問題提供解決方案🐎。結合計算機科學🪩、心理學、生物學🧑‍🦽、腦科學等多個學科的知識和方法，開展跨學科的研究工作，其應用於腦電信號情感識別🉐、醫學臨床數據分析📊、醫學分子組學數據分析等真實場景。

博士後合作導師：王喆🥽、陳誌華、潘曉川📴、金晶👨‍⚕️、魯習文

人工智能與機器學習

（二）可信軟件與系統

研究可信軟件系統設計理論與開發方法，重點為可信軟件需求分析、軟件結構、程序綜合🖲、程序分析、驗證和測試技術🤦🏼，探索智能化軟件開發方法、基於搜索的軟件工程方法、數據驅動的軟件工程方法及其可信機製，提高復雜軟件系統的開發效率和可維護性，在形式化面向方面建模🚻、程序綜合和程序分析等方面的研究成果在軟件自動化👨🏽‍🎤、軟件配置管理、軟件質量保障😣、可信數據要素流通方面得到應用👩🏿‍⚖️。

博士後合作導師：虞慧群、楊文、唐漾🫸🏼、易建軍、範貴生

人工智能與機器學習

（三）大數據分析與應用

圍繞國家大數據發展戰略🏕，研究大模型預訓練、微調和評測；大數據獲取、清洗、質量評估，治理與數據可視化；知識圖譜構建👈🏿，本體映射🤦、融合與對齊🥖；研究大數據可視化以及各類應用驅動的挖掘與預測模型；在領域大模型的構建、知識圖譜自動構建、任務驅動的智能問答與數據質量評估方法方面形成特色🧏🏻‍♂️，研究成果在交通、能源、醫療、金融等領域得到實際應用🚪。

博士後合作導師：阮彤💆‍♀️、過弋、邵方明、錢夕元、陳寧🍀、朱宏擎

大數據分析與應用

（四）大規模並行與演化計算

主要研究大規模並行計算與演化計算的理論、方法和技術，專註於面向大規模復雜問題的知識表示👨‍👩‍👧‍👧☝🏼、預測👩🏻‍🍼、決策的新方法和新理論的研究及其在無人系統中大數據智能的應用研究。包括分布式群體智能和演化學習🤹🏻，無人系統優化決策與控製的強化學習🎦，分布式學習和可信智能計算，面向決策任務的知識驅動大模型下異質計算等方向。

博士後合作導師🧘🏻‍♂️：馮翔、李芳菲🧜🏻‍♀️、林輝球、劉朝暉🏌🏽‍♀️、堵威

大規模並行與演化計算

（五）智能計算與優化

人類社會已邁向智能時代，智能系統是智能時代的核心物質載體。本方向面向人類社會、物理世界和信息空間三元融合快速增長的計算需求，聚焦支撐智能系統創新研發的智能計算與優化基礎理論、方法與關鍵技術，旨在提供通用、高效、安全、自主🛷、可靠🕺🏻、透明的計算服務🚑，以支持計算材料、藥物設計、數字社會領域大規模🌁、復雜計算任務。

博士後合作導師：鐘偉民🧟‍♂️、範體軍、嚴懷成、姜慶超、李紹軍

智能計算與優化