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任庆桦
发布日期:2023-06-03   浏览次数:
 

教师姓名:

任庆桦

职务职称:

讲师、硕士生导师

所属系部:

科学系

研究方向:

计算机视觉;人工智能技术及其应用;电气信息化技术

联系方式:

QQ: 1312190941

电子邮箱:

qinghua.ren@ujs.edu.cn

个人简历

一、个人简介:

任庆桦,男,博士,硕士生导师,江苏省双创博士。2021年博士毕业于东南大学,博士期间受国家留学基金委(CSC)资助在新加坡南洋理工大学访学一年。目前担任CSIG多媒体专委会委员、CSIG数字娱乐与智能生成专委会委员。近年来在TMM、TCSVT、Neurocomputing、ACMMMICASSP、PRCV等SCI/EI收录国内外重要刊物/会议发表学术论文。担任TCSVTPR等国际期刊/会议审稿人。指导本科生、研究生参加国A竞赛,数次获得国奖与省奖。

二、研究方向:

计算机视觉;人工智能技术及其应用;电气信息化技术。本人课题组与东南大学、新加坡南洋理工大学等国内外知名高校保持密切合作。

欢迎对上述研究方向感兴趣、态度认真的考生报考硕士研究生,参与课题组的相关工作!

三、科研项目:

[1] 国家自然科学基金青年项目,主持;

[2] 江苏省高校自然科学基金面上项目,主持;

[3] 国家重点研发青年科学家项目子课题,主持;

[4] 校企合作项目,主持;

[5] 江苏大学高级人才科研启动基金,主持。

四、代表性著作:

[1] Ren Q, Lu S, Mao Q, et al. Exploring Prototype-Anchor Contrast for Semantic Segmentation[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2024.

[2] Ren Q, Mao Q, Lu S. Prototypical bidirectional adaptation and learning for cross-domain semantic segmentation[J]. IEEE Transactions on Multimedia, 2023.

[3] Ren Q, Lu S, Zhang J, et al. Salient object detection by fusing local and global contexts[J]. IEEE Transactions on Multimedia, 2020.

[4] Ren Q, Hu R. Multi-scale deep encoder-decoder network for salient object detection[J]. Neurocomputing, 2018.

[5] Wan Z, Ren Q, Qin Y, et al. Statistical pyramid dense time delay neural network for speaker verification[C]. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, 2022.

五、指导研究生:

2022级:吴义波、侯克

2023级:张聪语、吴艳琳、张东军

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